CN111901737A - 一种基于智能终端的助听器参数自适应方法 - Google Patents

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陈文智
范逍乾
范全放
孙天一
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    • H04R25/50—Customised settings for obtaining desired overall acoustical characteristics
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Abstract

本发明公开了一种基于智能终端的助听器参数自适应方法，包括如下步骤：(1)智能终端选择接收语音信号；(2)对所述语音信号进行预处理；(3)对经过预处理的音频进行分类，得出分类结果；(4)根据分类结果自动匹配助听器预设场景，得出与实际场景适配后的助听器参数；(5)助听器根据适配后的助听器参数对输入的语音信号进行处理、输出。本发明可实现助听器对动态声音环境的自适应，准确率高、实时性强，同时采用多帧堆积方式以及多段统计的方法，使得智能终端上的分类准确率接近100％，进一步提高了助听器对动态声音环境自适应的准确率。

Description

一种基于智能终端的助听器参数自适应方法
技术领域
本发明涉及助听器设计技术领域，具体涉及一种基于智能终端的助听器参数自适应方法。
背景技术
在我国，60岁以上听力残疾率超过四分之一，长期患有听力障碍的老人比正常老人罹患老年痴呆症的风险高5倍。在目前的医学科技水平，听力下降(耳聋)大多数无法用药物、手术根治，助听器是听力患者改善和提高听力的重要工具和手段。
佩戴助听器的人士需要出入各种声音环境。当前根据声音环境来匹配参数的助听器解决方案主要是在已经进入或行将进入新的声音环境时手动调整选择。这需要使用者灵活熟练的正确操作，在复杂多变的声音环境中不能保证很高的准确率和实时性，导致用户在听力感知上出现较多不适。
目前，助听器较多采用智能终端控制的方式进行调试，如公告号为CN105764018B的专利说明书中公开了一种基于智能终端的自主验配助听器的方法，包括并包括以下步骤：步骤一、移动智能终端的处理器芯片通过问卷以及左右耳的分别测听获得用户的听力情况，包括：用户左右耳的听阈测试和不舒适阈测试，从而获得用户在不同频率以及不同声音强度下的认知能力；所述移动智能终端的处理器芯片根据测试结果作出听力图，并得出用户的听损状况数据，并将该听损状况数据存储到所述移动智能终端的内存芯片中，处理器芯片据此生成用户左右耳听力补偿处方，进而得到用户左右耳不同语音频率和不同声音强弱的增益大小，并将这些参数通过无线通信方式传递给耳侧助听器的无线收发器；步骤二、耳侧助听器的无线收发器将接收到的参数设置在左耳侧助听器和右耳侧助听器的硬件上，包括：耳侧助听器的数字信号处理器对麦克风接收的语音信号进行信号处理，将声音信号按频率进行分段，并对不同频段的声音采取不同的放大与压缩，同时，采用噪声抑制算法抑制环境和助听器电路产生的噪声；将各频段信号进行合成，最后将合成后的语音信号通过扬声器输出。上述方案能够根据患者左右耳的听力损失情况，制定听力补偿方案，但无法实现对声音环境的自适应调节。
又如公开号为CN111148271A的专利说明书中公开了一种控制助听器的方法，包括：终端与所述助听器建立无线通信链路；所述终端采集环境数据；所述终端根据所述环境数据生成参数配置指令，发送所述参数配置指令给所述助听器。上述方案虽能根据环境数据对助听器进行自适应调节，但是无法对声音环境数据进行分类统计分析，使得助听器的自适应准确率不高。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于智能终端的助听器参数自适应方法，能够实现助听器对动态环境的自适应。
一种基于智能终端的助听器参数自适应方法，包括如下步骤：
(1)智能终端选择接收语音信号；
(2)对所述语音信号进行预处理；
(3)对经过预处理的音频进行分类，得出分类结果；
(4)根据分类结果自动匹配助听器预设场景，得出与实际场景适配后的助听器参数；
(5)助听器根据适配后的助听器参数对输入的语音信号进行处理、输出。
本方法通过智能终端对较大资源的声音进行预处理、分类、按分类结果自动匹配助听器参数，克服了助听器设备的计算资源限制，大幅提升整个系统的计算效率，助听器通过接收适配后的助听器参数对输入的语音信号进行处理，从而可实现对动态声音环境的自适应，无需使用者手动调节，且准确率高、实时性强。
作为优选，步骤(1)中所述的语音信号为智能终端麦克风的语音信号或助听器麦克风传至智能终端的语音信号，避免助听器输出的语音产生回声或混响。
作为优选，所述的语音信号的采样率为8000-44000Hz、比特率为16bit、传输速率为128kbps，能提高后续分类的准确率。
作为优选，所述步骤(2)中的预处理为：对预处理时的音频数据以512个采样点为一个音频帧进行分割，对所述音频帧进行汉宁窗函数处理，接着对汉宁窗函数处理过后的音频帧进行离散快速傅立叶变换，产生相应512个频率数据。
作为优选，所述步骤(3)中的分类为：将5-11个音频帧堆积成一段，将30-70个段视为一个整体进行分析，统计各段分类结果，将出现最多的分类结果作为最终分类结果；多帧堆积的方式，可以获得声音上下文信息，从而提高分类的准确率，同时采用上述的统计方法，可以进一步提高分类的准确率，最终，在智能终端上的分类准确率接近100％。
作为优选，所述的助听器预设场景为室内模拟的各种声音环境。
作为优选，所述智能终端为智能手机、智能手表、平板电脑和可穿戴计算机中的一种。
作为优选，所述助听器为挂脖助听器、胸饰助听器、耳侧助听器、耳背式助听器、耳内式助听器和耳道式助听器中的一种。
本发明的有益效果：
(1)可实现助听器对动态声音环境的自适应，准确率高、实时性强。
(2)采用多帧堆积方式以及多段统计的方法，使得智能终端上的分类准确率接近100％，进一步提高了助听器对动态声音环境自适应的准确率。
附图说明
图1为本发明的控制结构框图；
图2为本发明智能终端实现按分类结果自动匹配参数的工作流程图；
图3为本发明助听器实现参数接收、语音信号处理并输出的工作流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，一种基于智能终端的助听器参数自适应方法，智能终端为智能手机、智能手表、平板电脑和可穿戴计算机中的一种，主要包括电源、处理器芯片、内存芯片和射频收发机，内存芯片内安装有由处理器芯片控制的应用程序(助听APP)，助听APP用于对声音预处理、DNN(深度神经网络)分类以及按分类结果自动匹配参数；助听器为挂脖助听器、胸饰助听器、耳侧助听器、耳背式助听器、耳内式助听器和耳道式助听器中的一种，主要包括电源、麦克风、DSP(数字信号处理器)、传声器、无线收发器和USB充电端口，其中，麦克风将声音信号转换为电信号，DSP根据匹配的参数对数字化的电信号进行信号放大、噪声抑制等处理；智能终端与助听器通过数据线或无线通信连接，具体地，助听器的无线收发器与智能终端的射频收发机之间进行无线通信，无线收发器和射频收发机可采用但不局限于低功耗蓝牙。
如图2所示，智能终端实现按分类结果自动匹配助听器参数流程为：
智能终端上的助听APP选择接收智能终端麦克风的语音信号。
音频预处理：对采样率为8000Hz、比特率为16bit、传输速率为128kbps的语音信号进行预处理；具体地，对预处理时的音频数据进行分割，以512个采样点为一个音频帧，对音频帧进行HANNING窗函数处理，通过HANNING窗函数降低音频帧两端由于分割而造成的频率干扰，对HANNING窗函数处理过后的音频帧进行离散快速傅立叶(FFT)变换，产生相应512个频率数据。
DNN分类：助听APP的DNN(深度神经网络)分类模块将7个音频帧堆积成一段，在前述以7个音频帧堆积成一段的基础上，把30个段视为一个整体进行分析，统计其内各段分类结果，将出现最多的分类结果作为最终分类结果。
按分类结果自动匹配助听器预设场景，得出与实际场景适配后的助听器参数：助听器预设场景为验配师事先在室内模拟的各种声音环境，并将预设场景保存在助听APP上与声音环境相匹配位置；在实际环境中，当助听APP的DNN(深度神经网络)分类模块分析出所处声音环境的种类时，助听APP得出与实际所处声音环境相适配的助听器参数。
经数据线或智能终端射频收发机发送适配后的助听器参数。
如图3所示，助听器实现参数接收、语音信号处理并输出的流程为：
经数据线或助听器无线收发器接收智能终端射频收发机发来的适配后的助听器参数。
DSP根据适配后的助听器参数对助听器麦克风输入的语音信号进行语音增效。
增效后的语音信号经传声器(耳机头)输出。
尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换,凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于智能终端的助听器参数自适应方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)智能终端选择接收语音信号；
(2)对所述语音信号进行预处理；
(3)对经过预处理的音频进行分类，得出分类结果；
(4)根据分类结果自动匹配助听器预设场景，得出与实际场景适配后的助听器参数；
(5)助听器根据适配后的助听器参数对输入的语音信号进行处理、输出。
2.根据权利要求1所述的基于智能终端的助听器参数自适应方法，其特征在于，步骤(1)中所述的语音信号为智能终端麦克风的语音信号或助听器麦克风传至智能终端的语音信号。
3.根据权利要求1或2所述的基于智能终端的助听器参数自适应方法，其特征在于，所述的语音信号的采样率为8000-44000Hz、比特率为16bit、传输速率为128kbps。
4.根据权利要求1所述的基于智能终端的助听器参数自适应方法，其特征在于，所述步骤(2)中的预处理为：对预处理时的音频数据以512或256个采样点为一个音频帧进行分割，对所述音频帧进行汉宁窗函数处理，接着对汉宁窗函数处理过后的音频帧进行离散快速傅立叶变换，产生相应512或256个频率数据。
5.根据权利要求4所述的基于智能终端的助听器参数自适应方法，其特征在于，所述步骤(3)中的分类为：将5-11个音频帧堆积成一段，将30-70个段视为一个整体进行分析，统计各段分类结果，将出现最多的分类结果作为最终分类结果。
6.根据权利要求1所述的基于智能终端的助听器参数自适应方法，其特征在于，所述的助听器预设场景为室内模拟的各种声音环境。
7.根据权利要求1所述的基于智能终端的助听器参数自适应方法，其特征在于，所述智能终端为智能手机、智能手表、平板电脑和可穿戴计算机中的一种。
8.根据权利要求1所述的基于智能终端的助听器参数自适应方法，其特征在于，所述助听器为挂脖助听器、胸饰助听器、耳侧助听器、耳背式助听器、耳内式助听器和耳道式助听器中的一种。
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