CN112315462B - 一种多功能听力评估耳机及其评估方法 - Google Patents

一种多功能听力评估耳机及其评估方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种多功能听力评估耳机及评估方法，包括：中央处理器、计算模块；所述中央处理器包括听力评估模块、音量自适应调节模块和音频输出模块；所述听力评估模块用于对用户听阈与检测耳蜗健康状况进行测试，生成测试数据，将所述测试数据传输给所述计算模块；所述计算模块用于根据所述测试数据，利用预设算法生成听力评估检测报告，并将所述听力评估检测报告传输给所述音量自适应调节模块；所述音量自适应调节模块用于根据所述听力评估检测报告调节耳机播放音量，并将所述耳机播放音量传输给所述音频输出模块；所述音频输出模块用于根据所述耳机播放音量将音频信号进行数模转换，输出声音信号。该系统可以更加方便快捷地对听力进行检测。

Description

一种多功能听力评估耳机及其评估方法
技术领域
本发明涉及听力评估技术领域，具体是一种多功能听力评估耳机及其评估方法。
背景技术
根据我国第六次人口普查以及第二次全国残疾人抽样调查结果显示，听力残疾所占比例在全国所有残疾人口的24％，仅次于肢体残疾，是第二大致残类型，而根据调查，听力损失的患病率随着年龄的增长也日趋增高。因此，早期的听力损失检测越来越重要。对于成年人，早期听力损失检测能够及早干预、治疗，帮助其恢复社会交往能力，提高生活质量；对于儿童，及早的检测出听力损失，在言语功能发展的黄金期前进行干预和治疗，如人工耳蜗、鼓膜等，才能够有效避免聋哑儿童的出现。
现有听力检测方法通常是在医院的屏蔽房中进行纯音测听以及耳声发射的检测，这两项检测是分别进行的。医院的检测结果具有准确性以及专业性，但是两次检测是分开进行的，因此，每次检测都需要单独收费并且分别排队，这增加了用户的时间成本和经济负担，同时，对于现有耳声发射技术所运用的检测方法，而且目前的耳声发射所用的方法一次只能测量一个频率，这导致了一次耳声发射的检测时间很长，效率较低。
并且，耳声发射属于对耳蜗的客观检测，不依赖主观反馈，几秒钟即可完成，不会对耳机使用造成任何干扰，可以避免长时间佩戴耳机对听力造成永久性损伤，但是耳声发射仅限于耳蜗的客观检测，并不适用对听力的全面评估；纯音测听属于对整个听觉通路的全面检测，依赖佩戴者的主观反馈，且耗时较长，需要用户暂停耳机使用专注纯音测听，对检测环境的需求较高。因此将耳声发射和纯音测听集成于一种便携式设备，使这两种不同的检测方法优势互补，以满足不同场景的听力快速检测需求，成为一种技术发展趋势。
发明内容
鉴于上述问题，本发明的目的是解决目前的听力检测方法通常是在医院的屏蔽房中进行纯音测听以及耳声发射的检测，每次检测都需要单独收费并且分别排队，这增加了用户的时间成本和经济负担，同时，目前的耳声发射所用的方法检测时间长，效率低，并且将耳声发射和纯音测听分别进行检测所并不能一次性满足对听力的全面检测与提高检测效率的条件的问题，实现更加方便快捷地对听力进行检测，提高用户体验，降低成本。
本发明实施例提供一种多功能听力评估耳机，包括：中央处理器、计算模块；所述中央处理器包括听力评估模块、音量自适应调节模块和音频输出模块；
所述听力评估模块用于对用户听阈与检测耳蜗健康状况进行测试，生成测试数据，将所述测试数据传输给所述计算模块；
所述计算模块用于根据所述测试数据，利用预设算法生成听力评估检测报告，并将所述听力评估检测报告传输给所述音量自适应调节模块；
所述音量自适应调节模块连接所述计算模块与所述音频输出模块，用于根据所述听力评估检测报告调节耳机播放音量，并将所述耳机播放音量传输给所述音频输出模块；
所述音频输出模块用于根据所述耳机播放音量将音频信号进行数模转换，输出声音信号。
在一个实施例中，所述听力评估模块，包括：纯音测听检测单元和耳声发射检测单元；
所述纯音测听检测单元用于通过纯音测听获取用户在各个频率点上的所能听到的最低声音强度值，作为各个频率点的声音阈值，根据所述各个频率点的声音阈值生成纯音测听报告；
所述耳声发射检测单元用于通过耳声发射检测获取耳蜗各个部分对于不同频率的听力敏感度，生成耳声发射检测报告。
在一个实施例中，所述计算模块，包括：预处理单元、融合单元、训练单元和计算单元；
所述预处理单元用于根据所述各个频率点的声音阈值，计算平均纯音阈值，生成纯音测听数据，并且对耳声发射信号进行滤波，提取耳声发射数据；
所述融合单元连接所述预处理单元与所述计算单元，用于融合所述纯音测听数据与所述耳声发射数据，生成听力评估数据集；
所述训练单元用于利用BP人工神经网络融合听力评估算法对所述听力评估数据集进行训练，建立BP人工神经网络模型；
所述计算单元用于将待检测的听力评估数据集输入BP人工神经网络模型，输出诊断结果，生成听力评估检测报告。
在一个实施例中，所述中央处理器，还包括用耳警告模块；
所述用耳警告模块连接所述计算模块与所述音频输出模块，用于根据耳机使用数据与所述听力评估检测报告设置听力阈值，当所述耳机使用数据超过所述听力阈值时，生成警告提示音，并将所述警告提示音发送给所述音频输出模块进行播放。
在一个实施例中，还包括听力健康跟踪模块；
所述听力健康跟踪模块连接所述计算模块，用于存储用户不同时间的所述听力评估检测报告，并对所述用户不同时间的所述听力评估检测报告进行统计分析，生成用户听力健康评估报告，将所述听力健康评估报告发送给用户终端。
基于上述目的，在本申请的第二个方面，还提出了一种多功能听力评估耳机的评估方法，包括：
听力评估模块对用户听阈与检测耳蜗健康状况进行测试，生成测试数据，将所述测试数据传输给计算模块；
所述计算模块根据所述测试数据，利用预设算法生成听力评估检测报告，并将所述听力评估检测报告传输给音量自适应调节模块；
所述音量自适应调节模块根据所述听力评估检测报告调节耳机播放音量，并将所述耳机播放音量传输给音频输出模块；
所述音频输出模块根据所述耳机播放音量将音频信号进行数模转换，输出声音信号，并播放所述警告提示音。
在一个实施例中，所述听力评估模块对用户听阈与检测耳蜗健康状况进行测试，生成测试数据，将所述测试数据传输给计算模块，包括：
纯音测听检测单元通过纯音测听获取用户在各个频率点上的所能听到的最低声音强度值，作为各个频率点的声音阈值，根据所述各个频率点的声音阈值生成纯音测听报告图；
耳声发射检测单元通过耳声发射检测获取耳蜗各个部分对于不同频率的听力敏感度，生成耳声发射检测报告。
在一个实施例中，所述计算模块根据所述测试数据，利用预设算法生成听力评估检测报告，并将所述听力评估检测报告传输给音量自适应调节模块，包括：
预处理单元根据所述各个频率点的声音阈值，计算平均纯音阈值，生成纯音测听数据，并且对耳声发射信号进行滤波，提取耳声发射数据；
融合单元融合所述纯音测听数据与所述耳声发射数据，生成听力评估数据集；
训练单元利用BP人工神经网络融合听力评估算法对所述听力评估数据集进行训练，建立BP人工神经网络模型；
计算单元将待检测的听力评估数据集输入BP人工神经网络模型，输出诊断结果，生成听力评估检测报告。
在一个实施例中，还包括：
用耳警告模块根据耳机使用数据与所述听力评估检测报告设置听力阈值，当所述耳机使用数据超过所述听力阈值时，生成警告提示音，并将所述警告提示音发送给所述音频输出模块进行播放。
在一个实施例中，还包括：
听力健康跟踪模块存储用户不同时间的所述听力评估检测报告，并对所述用户不同时间的所述听力评估检测报告进行统计分析，生成用户听力健康评估报告，将所述听力健康评估报告发送给用户终端。
本发明实施例提供的上述技术方案的有益效果至少包括：
本发明实施例提供的一种多功能听力评估耳机及其评估方法，利用人工神经网络等人工智能算法在云端融合多项生理信息特征，可以有效的进行便捷可靠的听力评估，减少往来医院的经济成本以及时间成本；同时，结合大数据与BP人工神经网络融合听力评估算法，可以帮助用户更好的进行用耳情况统计以及听力健康状况的跟踪，相比于去医院做纯音测听和耳声发射检测，利用耳机进行检测更加便利、高效，适用人群广，时间成本低，同时能够长期跟踪听力发展情况，具有更加优越的时间跨度分辨力。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例提供的一种多功能听力评估耳机的框图；
图2为本发明实施例提供的听力评估模块与计算模块的框图；
图3为本发明实施例提供的听力评估模块的框图；
图4为本发明实施例提供训练单元建立BP人工神经网络模型的流程图；
图5为本发明实施例提供的一种多功能听力评估耳机的评估方法流程图；
图6为本发明实施例提供的步骤S501的流程图；
图7为本发明实施例提供的步骤S502的流程图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
参照图1所示，本发明实施例提供的一种多功能听力评估耳机，包括：中央处理器1、计算模块2；所述中央处理器1包括听力评估模块3、音量自适应调节模块4和音频输出模块5；
所述听力评估模块3用于对用户听阈与检测耳蜗健康状况进行测试，生成测试数据，将所述测试数据传输给所述计算模块2。
具体的，听力评估模块3通过蓝牙连接用户终端，将测试数据实时传输给用户终端，以便用户进行查看，并且，用户终端可以通过蓝牙向耳机发射不同频率的声音，耳机接收不同频率的声音并进行播放，以便对用户听阈与检测耳蜗健康状况进行测试。
所述计算模块2用于根据所述测试数据，利用预设算法生成听力评估检测报告，并将所述听力评估检测报告传输给所述音量自适应调节模块4。
所述音量自适应调节模块4连接所述计算模块2与所述音频输出模块5，用于根据所述听力评估检测报告调节耳机播放音量，并将所述耳机播放音量传输给所述音频输出模块5。
具体的，当听力评估检测报告显示用户有听力健康问题时，则根据出现问题的频段，听力下降的情况等，自适应的调节耳机播放音量，并给与相应播放时长以及播放音量的建议。
所述音频输出模块5用于根据所述耳机播放音量将音频信号进行数模转换，输出声音信号。
本实施例中，用人工神经网络等人工智能算法在云端融合多项生理信息特征，可以有效的进行便捷可靠的听力评估，减少往来医院的经济成本以及时间成本；同时，结合大数据与BP人工神经网络融合听力评估算法，可以帮助用户更好的进行用耳情况统计以及听力健康状况的跟踪，相比于去医院做纯音测听和耳声发射检测，利用耳机进行检测更加便利、高效，适用人群广，时间成本低，同时能够长期跟踪听力发展情况，具有更加优越的时间跨度分辨力。
在一个实施例中，参照图2所示，所述听力评估模块3，包括：纯音测听检测单元6和耳声发射检测单元7；
所述纯音测听检测单元6用于通过纯音测听获取用户在各个频率点上的所能听到的最低声音强度值，作为各个频率点的声音阈值，根据所述各个频率点的声音阈值生成纯音测听报告。
具体的，参照图3所示，纯音测听单元包括：测试频率参数设置装置、初始声强参数设置装置和人机交互应答按钮。
进一步地，通过纯音测听获取用户在各个频率点上的所能听到的最低声音强度值包括：通过设置在用户终端的扬声器向耳机发放声音，纯音测听检测单元6每次生成的声音为频率固定的纯音，例如，测试频率参数设置装置设置频率点分别为250Hz、500Hz、1k、2k、4k和8k，初始声强参数设置装置设置声音大小为-5dB至110dB不等，以5dB为一个梯度，当声音到达80dB及以上时需要给与警示，表明刺激声过大，有损听力；扬声器从(1k，20dB)开始向耳机发送声音(其中，刺激频率顺序为1k、2k、4k、8k、250HZ、500HZ，如果对于某个频率有特殊需求可以调整)，如若听见了声音，用户通过人机交互应答按钮进行响应，响应后给与一次提示音(耳机振动或在用户终端提示)，表明纯音测听检测单元记录听见了声音，听见了声音后以-10dB为梯度减小刺激声强度，如若没有听见声音，则以5dB为梯度增加刺激声强度，直到听的见为止，每个频率点反复刺激，以听不见最低声音强度-5dB，听见最低声音强度3次为标准判断最低阈值；在纯音测听检测结束后，绘制纯音测听报告图，并给予正常参考范围值，结合纯音测听结果给与相关的建议，并将数据上传至计算模块2(也可以上传至用户终端)。
所述耳声发射检测单元7用于通过耳声发射检测获取耳蜗各个部分对于不同频率的听力敏感度，生成耳声发射检测报告。
具体的，参照图3所示，耳声发射检测单元7包括刺激声选择设置装置、测试频段参数设置装置和刺激强度参数设置装置。
进一步地，通过耳声发射检测获取耳蜗各个部分对于不同频率的听力敏感度包括：用户通过用户终端选择刺激声并发送给刺激声选择设置装置进行刺激声选择设置，其中，刺激声包括纯音和扫频音(其中，扫频音是一种在频域上构建的声音，其根据耳蜗行波特性，特异性的设置了各个频率的出现时间与顺序，从而使得耳蜗能够被同步性激活)，选择完刺激声后，再通过测试频段参数设置装置和刺激强度参数设置装置设置刺激频段与刺激强度，根据刺激频段与刺激强度开始耳声发射检测。例如，选择的刺激声为纯音时，可以选择1k,2k，4k，8k等频率，同时声强可以选择50dB，40dB，直至诱发不出耳声发射信号为止；选择的刺激声为扫频音时，则频率选择是一个频段(比如1k-8k)，声强的选择则和纯音保持一致。检测完成后生成耳声发射检测报告，并提供正常参考值，结合检测结果提供相关建议，将检测数据上传给计算模块2(也可以上传至用户终端)。
进一步地，用户终端选择纯音测听检测，则启动纯音测听检测单元6，若用户终端选择耳声发射检测，则启动耳声发射检测单元7，若用户需要同时进行纯音测听检测和耳声发射检测，则将各个频率点的声音阈值和耳声发射数据传输给计算模块2。
本实施例中，现有的耳声发射检测刺激声仅仅是传统的纯音，纯音的耳声发射只能通过一个频率点一个频率点的测试，耗时较长，而选择扫频音，则一次可以检测一个频段的听力情况，提高了检测效率。
在一个实施例中，参照图2所示，所述计算模块2，包括：预处理单元8、融合单元9、训练单元10和计算单元11；
所述预处理单元8用于根据所述各个频率点的声音阈值，计算平均纯音阈值，生成纯音测听数据，并且对耳声发射信号进行滤波，提取耳声发射数据。
具体的，耳声发射信号通过动态跟踪滤波器，实现最大程度抑制刺激声伪迹和环境噪声的干扰，提取出纯净的立体差异音；其中，动态跟踪滤波器可以等价于一个中心频率移动的带通滤波器(极点)和两个中心频率移动的带阻滤波器(零点)的级联，在Z平面上，极点和零点可以实时跟踪立体差异音信号和刺激声伪迹的频率。
进一步地，一阶动态跟踪滤波器的传函计算公式如下所示：
Figure BDA0002755202420000091
其中，z表示Z平面上的自变量，
Figure BDA0002755202420000092
w1＝2πf1/fs，w2＝2πf2/fs，w3＝2π(2f1-f2)/fs，fs表示采样频率，
Figure BDA0002755202420000093
分别表示传递函数在单位圆上的两个零点，ejw3表示传递函数在单位圆上的一个极点，G表示保证耳声发射信号在w3处无衰减所引入的系数，其计算公式如下所示：
Figure BDA0002755202420000094
其中，r表示半径。
半径r、动态跟踪滤波器的带宽Δf和采样频率fs之间的关系为：
Figure BDA0002755202420000095
根据动态跟踪滤波器的传函计算公式，通过Hilbert变换将输入的耳声发射信号信号变换成解析信号s的形式，计算公式如下所示：
Figure BDA0002755202420000096
其中，
Figure BDA0002755202420000097
Figure BDA0002755202420000098
表示输入的耳声发射信号x的Hilbert变换。
解析信号s动态跟踪滤波器后，输出信号的实部表示为输入的耳声发射信号x经过滤波器处理后的信号，通过级联多个一阶动态滤波器可以提高滤波器的基本性能，级联数即为滤波器的阶数。
所述融合单元9连接所述预处理单元8与所述计算单元11，用于融合所述纯音测听数据与所述耳声发射数据，生成听力评估数据集。
所述训练单元10用于利用BP人工神经网络融合听力评估算法对所述听力评估数据集进行训练，建立BP人工神经网络模型。
所述计算单元11用于将待检测的听力评估数据集输入BP人工神经网络模型，输出诊断结果，生成听力评估检测报告。
具体的，诊断结果为：听力图正常，耳声发射通过；听力图正常，耳声发射未通过；听力图异常，耳声发射通过；听力图异常，耳声发射未通过。
参照图4所示，下面通过一个具体的实施例来说明训练单元10利用BP人工神经网络融合听力评估算法对所述听力评估数据集进行训练，建立BP人工神经网络模型的具体步骤的。
实施例1：
第一步，网络初始化，即根据输入输出序列确定网络的输入层节点数n、隐含层节点数l，输出层节点数m，初始化输入层、隐含层以及输出层神经元之间的连接权值wij和wjk，初始化隐含层阈值a，输出层阈值b；
第二步，计算隐含层的输出值Hi，计算公式如下所示：
Figure BDA0002755202420000101
其中，xi表示输入变量，wij表示输入层和隐含层连接权值，aj表示隐含层阈值，f表示隐含层激励函数，计算公式如下所示：
Figure BDA0002755202420000102
第三步，输出层计算，计算BP神经网络的预测输出值Ok，计算公式如下所示：
Figure BDA0002755202420000111
其中，bk表示输出层阈值，
Figure BDA0002755202420000112
表示隐含层的输出值，wjk表示输入层和输出层神经元之间的连接权值。
第四步，误差计算，计算网络预测误差ek，计算公式如下所示：
ek＝Yk-Ok,k＝1,2,...,m
其中，Yk表示期望输出值。
第五步，权值更新，根据网络预测误差ek更新网络连接权重wij和wjk，具体计算公式如下：
Figure BDA0002755202420000113
wjk＝wjk+βHj*ek,j＝1,2,...,l；k＝1,2,...,m
其中，β表示学习率。
第六步，阈值更新，根据网络预测误差ek更新节点阈值(即隐含层阈值a和输出层阈值b)，计算公式如下所示：
Figure BDA0002755202420000114
bk＝bk+ek,k＝1,2,...,m
第七步，判断算法迭代是否结束，若没有结束，则返回第二步，若结束，则训练结束。
需要说明的是，由于BP人工神经网络的隐含层节点数对BP人工神经网络的预测精度有较大影响，如节点数太多，则会导致网络的训练时间增加，容易过拟合，而节点数过少则无法很好的训练网络，需要通过增加训练次数才可以，并且训练的精度也会受到影响。因此，对于最佳隐含层的节点数，可以通过如下方法进行估计：
1.隐含层节点数l<输入层节点数n-1；
2.隐含层节点数<输入层节点数+输出层节点数的和的开方+一个常数，常数的范围在0-10之间；
3.隐含层节点数＝log2(输入层节点数)。
在一个实施例中，参照图1所示，所述中央处理器1，还包括用耳警告模块12；
所述用耳警告模块12连接所述计算模块2与所述音频输出模块5，用于根据耳机使用数据与所述听力评估检测报告设置听力阈值，当所述耳机使用数据超过所述听力阈值时，生成警告提示音，并将所述警告提示音发送给所述音频输出模块5进行播放。
具体的，耳机使用数据包括耳机工作时长和声音强度。
进一步地，所述用耳警告模块12可以通过蓝牙连接用户终端，当所述耳机使用数据超过所述听力阈值时，向用户终端发送警告信息，同时，用户终端可以设置用耳时间与声音强度，用耳警告模块12根据用户终端传输的用耳时间与声音强度和自身设置的参数(根据听力评估检测报告设置的参数)设置听力阈值。
在一个实施例中，参照图1所示，还包括听力健康跟踪模块13；
所述听力健康跟踪模块13连接所述计算模块2，用于存储用户不同时间的所述听力评估检测报告，并对所述用户不同时间的所述听力评估检测报告进行统计分析，生成用户听力健康评估报告，将所述听力健康评估报告发送给用户终端。
具体的，根据存储的用户不同时间的所述听力评估检测报告建立大数据库，用于用户长期的听力健康跟踪，通过对时间跨度较大(例如三个月)的数据进行相应的统计分析，从而对用户的用耳情况，听力健康发展情况进行长期的评估以及跟踪，为后续的用耳健康以及可能的康复提供数据支持和指导。
参照图5所示，一种多功能听力评估耳机的评估方法，包括：
S501、听力评估模块对用户听阈与检测耳蜗健康状况进行测试，生成测试数据，将所述测试数据传输给计算模块。
具体的，听力评估模块通过蓝牙连接用户终端，将测试数据实时传输给用户终端，以便用户进行查看，并且，用户终端可以通过蓝牙向耳机发射不同频率的声音，耳机接收不同频率的声音并进行播放，以便对用户听阈与检测耳蜗健康状况进行测试。
S502、所述计算模块根据所述测试数据，利用预设算法生成听力评估检测报告，并将所述听力评估检测报告传输给音量自适应调节模块；
S503、所述音量自适应调节模块根据所述听力评估检测报告调节耳机播放音量，并将所述耳机播放音量传输给音频输出模块；
具体的，当听力评估检测报告显示用户有听力健康问题时，则根据出现问题的频段，听力下降的情况等，自适应的调节耳机播放音量，并给与相应播放时长以及播放音量的建议。
S504、所述音频输出模块根据所述耳机播放音量将音频信号进行数模转换，输出声音信号，并播放所述警告提示音。
在一个实施例中，如图6所示，步骤S501，即所述听力评估模块对用户听阈与检测耳蜗健康状况进行测试，生成测试数据，将所述测试数据传输给计算模块，包括：
S5011、纯音测听检测单元通过纯音测听获取用户在各个频率点上的所能听到的最低声音强度值，作为各个频率点的声音阈值，根据所述各个频率点的声音阈值生成纯音测听报告图；
具体的，通过纯音测听获取用户在各个频率点上的所能听到的最低声音强度值包括：通过设置在用户终端的扬声器向耳机发放声音，纯音测听检测单元每次生成的声音为频率固定的纯音，例如，测试频率参数设置装置设置频率点分别为250Hz、500Hz、1k、2k、4k和8k，初始声强参数设置装置设置声音大小为-5dB至110dB不等，以5dB为一个梯度，当声音到达80dB及以上时需要给与警示，表明刺激声过大，有损听力；扬声器从(1k，20dB)开始向耳机发送声音(其中，刺激频率顺序为1k、2k、4k、8k、250HZ、500HZ，如果对于某个频率有特殊需求可以调整)，如若听见了声音，用户通过人机交互应答按钮进行响应，响应后给与一次提示音(耳机振动或在用户终端提示)，表明纯音测听检测单元记录听见了声音，听见了声音后以-10dB为梯度减小刺激声强度，如若没有听见声音，则以5dB为梯度增加刺激声强度，直到听的见为止，每个频率点反复刺激，以听不见最低声音强度-5dB，听见最低声音强度3次为标准判断最低阈值；在纯音测听检测结束后，绘制纯音测听报告图，并给予正常参考范围值，结合纯音测听结果给与相关的建议，并将数据上传至计算模块(也可以上传至用户终端)。
S5012、耳声发射检测单元通过耳声发射检测获取耳蜗各个部分对于不同频率的听力敏感度，生成耳声发射检测报告。
具体的，通过耳声发射检测获取耳蜗各个部分对于不同频率的听力敏感度包括：用户通过用户终端选择刺激声并发送给刺激声选择设置装置进行刺激声选择设置，其中，刺激声包括纯音和扫频音(其中，扫频音是一种在频域上构建的声音，其根据耳蜗行波特性，特异性的设置了各个频率的出现时间与顺序，从而使得耳蜗能够被同步性激活)，选择完刺激声后，再通过测试频段参数设置装置和刺激强度参数设置装置设置刺激频段与刺激强度，根据刺激频段与刺激强度开始耳声发射检测。例如，选择的刺激声为纯音时，可以选择1k,2k，4k，8k等频率，同时声强可以选择50dB，40dB，直至诱发不出耳声发射信号为止；选择的刺激声为扫频音时，则频率选择是一个频段(比如1k-8k)，声强的选择则和纯音保持一致。检测完成后生成耳声发射检测报告，并提供正常参考值，结合检测结果提供相关建议，将检测数据上传给计算模块2(也可以上传至用户终端)。
进一步地，用户终端选择纯音测听检测，则启动纯音测听检测单元，若用户终端选择耳声发射检测，则启动耳声发射检测单元，若用户需要同时进行纯音测听检测和耳声发射检测，则将各个频率点的声音阈值和耳声发射数据传输给计算模块。
在一个实施例中，如图7所示，步骤S502，即所述计算模块根据所述测试数据，利用预设算法生成听力评估检测报告，并将所述听力评估检测报告传输给音量自适应调节模块，包括：
S5021、预处理单元根据所述各个频率点的声音阈值，计算平均纯音阈值，生成纯音测听数据，并且对耳声发射信号进行滤波，提取耳声发射数据。
具体的，耳声发射信号通过动态跟踪滤波器，实现最大程度抑制刺激声伪迹和环境噪声的干扰，提取出纯净的立体差异音；其中，动态跟踪滤波器可以等价于一个中心频率移动的带通滤波器(极点)和两个中心频率移动的带阻滤波器(零点)的级联，在Z平面上，极点和零点可以实时跟踪立体差异音信号和刺激声伪迹的频率。
进一步地，一阶动态跟踪滤波器的传函计算公式如下所示：
Figure BDA0002755202420000151
其中，z表示Z平面上的自变量，
Figure BDA0002755202420000152
w1＝2πf1/fs，w2＝2πf2/fs，w3＝2π(2f1-f2)/fs，fs表示采样频率，
Figure BDA0002755202420000153
分别表示传递函数在单位圆上的两个零点，ejw3表示传递函数在单位圆上的一个极点，G表示保证耳声发射信号在w3处无衰减所引入的系数，其计算公式如下所示：
Figure BDA0002755202420000154
其中，r表示半径。
半径r、动态跟踪滤波器的带宽Δf和采样频率fs之间的关系为：
Figure BDA0002755202420000161
根据动态跟踪滤波器的传函计算公式，通过Hilbert变换将输入的耳声发射信号信号变换成解析信号s的形式，计算公式如下所示：
Figure BDA0002755202420000162
其中，
Figure BDA0002755202420000163
Figure BDA0002755202420000164
表示输入的耳声发射信号x的Hilbert变换。
解析信号s动态跟踪滤波器后，输出信号的实部表示为输入的耳声发射信号x经过滤波器处理后的信号，通过级联多个一阶动态滤波器可以提高滤波器的基本性能，级联数即为滤波器的阶数。
S5022、融合单元融合所述纯音测听数据与所述耳声发射数据，生成听力评估数据集。
S5023、训练单元利用BP人工神经网络融合听力评估算法对所述听力评估数据集进行训练，建立BP人工神经网络模型；
S5024、计算单元将待检测的听力评估数据集输入BP人工神经网络模型，输出诊断结果，生成听力评估检测报告。
具体的，诊断结果为：听力图正常，耳声发射通过；听力图正常，耳声发射未通过；听力图异常，耳声发射通过；听力图异常，耳声发射未通过。
在一个实施例中，还包括：
用耳警告模块根据耳机使用数据与所述听力评估检测报告设置听力阈值，当所述耳机使用数据超过所述听力阈值时，生成警告提示音，并将所述警告提示音发送给所述音频输出模块进行播放。
具体的，耳机使用数据包括耳机工作时长和声音强度。
进一步地，所述用耳警告模块可以通过蓝牙连接用户终端，当所述耳机使用数据超过所述听力阈值时，向用户终端发送警告信息，同时，用户终端可以设置用耳时间与声音强度，用耳警告模块根据用户终端传输的用耳时间与声音强度和自身设置的参数(根据听力评估检测报告设置的参数)设置听力阈值。
在一个实施例中，还包括：
听力健康跟踪模块存储用户不同时间的所述听力评估检测报告，并对所述用户不同时间的所述听力评估检测报告进行统计分析，生成用户听力健康评估报告，将所述听力健康评估报告发送给用户终端。
具体的，根据存储的用户不同时间的所述听力评估检测报告建立大数据库，用于用户长期的听力健康跟踪，通过对时间跨度较大(例如三个月)的数据进行相应的统计分析，从而对用户的用耳情况，听力健康发展情况进行长期的评估以及跟踪，为后续的用耳健康以及可能的康复提供数据支持和指导。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (3)

1.一种多功能听力评估耳机，其特征在于，包括：中央处理器、计算模块；所述中央处理器包括听力评估模块、音量自适应调节模块和音频输出模块；
所述听力评估模块用于对用户听阈与检测耳蜗健康状况进行测试，生成测试数据，将所述测试数据传输给所述计算模块；
所述计算模块用于根据所述测试数据，利用预设算法生成听力评估检测报告，并将所述听力评估检测报告传输给所述音量自适应调节模块；
所述音量自适应调节模块连接所述计算模块与所述音频输出模块，用于根据所述听力评估检测报告调节耳机播放音量，并将所述耳机播放音量传输给所述音频输出模块；
所述音频输出模块用于根据所述耳机播放音量将音频信号进行数模转换，输出声音信号；
其中，所述听力评估模块，包括：纯音测听检测单元和耳声发射检测单元；
所述纯音测听检测单元用于通过纯音测听获取用户在各个频率点上的所能听到的最低声音强度值，作为各个频率点的声音阈值，根据所述各个频率点的声音阈值生成纯音测听报告；
所述耳声发射检测单元用于通过耳声发射检测获取耳蜗各个部分对于不同频率的听力敏感度，生成耳声发射检测报告；
所述计算模块，包括：预处理单元、融合单元、训练单元和计算单元；
所述预处理单元用于根据所述各个频率点的声音阈值，计算平均纯音阈值，生成纯音测听数据，并且对耳声发射信号进行滤波，提取耳声发射数据；
所述融合单元连接所述预处理单元与所述计算单元，用于融合所述纯音测听数据与所述耳声发射数据，生成听力评估数据集；
所述训练单元用于利用BP人工神经网络融合听力评估算法对所述听力评估数据集进行训练，建立BP人工神经网络模型；
所述计算单元用于将待检测的听力评估数据集输入BP人工神经网络模型，输出诊断结果，生成听力评估检测报告。
2.如权利要求1所述的一种多功能听力评估耳机，其特征在于，所述中央处理器，还包括用耳警告模块；
所述用耳警告模块连接所述计算模块与所述音频输出模块，用于根据耳机使用数据与所述听力评估检测报告设置听力阈值，当所述耳机使用数据超过所述听力阈值时，生成警告提示音，并将所述警告提示音发送给所述音频输出模块进行播放。
3.如权利要求1所述一种多功能听力评估耳机，其特征在于，还包括听力健康跟踪模块；
所述听力健康跟踪模块连接所述计算模块，用于存储用户不同时间的所述听力评估检测报告，并对所述用户不同时间的所述听力评估检测报告进行统计分析，生成用户听力健康评估报告，将所述听力健康评估报告发送给用户终端。
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