CN113873416B - 一种辅听耳机及其增益处理方法、装置及可读存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种辅听耳机及其增益处理方法、装置及可读存储介质，该方法包括：获取用户的原始用户数据，原始用户数据包括初始听力数据；采用预先建立的增益模型对原始用户数据进行分析，得到增益数据，增益数据包括不同频率下、不同响度分别对应的增益值；其中，增益模型为根据预先采集的多个历史样本用户数据建立而成的；根据增益数据对辅听耳机的辅听增益进行设置；本发明在使用过程中能够更加准确的得到满足用户需求的增益，有利于提高用户使用体验。

Description

一种辅听耳机及其增益处理方法、装置及可读存储介质
技术领域
本发明涉及辅听技术领域，特别是涉及一种辅听耳机及其增益处理方法、装置及系统。
背景技术
语音的强度范围一般为50～100dBSPL，对于正常听力者来说语音强度均在动态范围内，其中中等语音强度为最适阈，但是对于不同听阈感音神经性耳聋患者，其对语音强度有不同的舒适区，并且需要借助辅听耳机来听清外界的声音。
普通线性放大辅听耳机的增益是固定的，也即对所有的声强所提供的增益均相同，只有在声强在不适阈以上才采用削峰技术进行处理。通常辅听耳机的WDRC参数是由专业的验配师根据预先设置的计算公式进行验配而成的，不能够根据用户的具体情况进行个性化配置，导致配置精度差，不能够提供更符合用户需求的增益，影响用户使用体验。
鉴于此，如何提供一种能够提升用户使用体验的辅听耳机及其增益处理方法、装置及计算机可读存储介质成为本领域技术人员需要解决的问题。
发明内容
本发明实施例的目的是提供一种辅听耳机及其增益处理方法、装置及计算机可读存储介质，在使用过程中能够更加准确的得到满足用户需求的增益，有利于提高用户使用体验。
为解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种辅听耳机的增益处理方法，包括：
获取用户的原始用户数据，所述原始用户数据包括初始听力数据；
采用预先建立的增益模型对所述原始用户数据进行分析，得到增益数据，所述增益数据包括不同频率下、不同响度分别对应的增益值；其中，所述增益模型为根据预先采集的多个历史样本用户数据建立而成的；
根据所述增益数据对辅听耳机的辅听增益进行设置。
可选的，所述增益模型的建立过程为：
采用KCCA算法对样本库中的多个历史样本用户数据进行分析，得到与每个所述历史样本数据对应的相关系数；
从各个所述相关系数中选择出最大相关系数；
依据所述最大相关系数建立增益模型。
可选的，在所述获取用户的原始用户数据之后，还包括：
将所述原始用户数据中的异常听力数据删除，得到处理后的用户数据；
则，所述采用预先建立的增益模型对所述原始用户数据进行分析，得到增益数据的过程为：
采用预先建立的增益模型对所述处理后的用户数据进行分析，得到增益数据。
可选的，所述对所述原始用户数据中的初始听力数据进行预处理的过程为：
将所述原始用户数据中的初始听力数据转换为听阀数据；
将所述听阀数据中不在预设范围内的异常数据剔除，得到预处理后的用户数据。
可选的，还包括：
将所述增益数据通过终端设备进行展示，以便用户对所述增益数据进行调节；
接收所述用户输入的调节指令，依据所述调节指令确定出目标响度及目标增益值；
将与所述目标响度对应的增益值调节至所述目标增益值。
可选的，还包括：
将调节后的增益数据及与所述用户对应的用户数据作为新的历史样本用户数据；
将所述新的历史样本用户数据添加至存储所述历史样本用户数据的样本库中，并对所述样本库进行更新。
可选的，所述用户数据还包括年龄、性别、籍贯。
本发明实施例还提供了一种辅听耳机的增益处理装置，包括：
获取模块，用于获取用户的原始用户数据，所述原始用户数据包括听力数据；
分析模块，用于采用预先建立的增益模型对所述原始用户数据进行分析，得到增益数据，所述增益数据包括不同频率下不同响度分别对应的增益值；其中，所述增益模型为根据预先采集的多个历史样本用户数据建立而成的；
设置模块，用于根据所述增益数据对辅听耳机的辅听增益进行设置。
本发明实施例还提供了一种辅听耳机，包括左耳机、右耳机、存储器和处理器，其中：
所述存储器，用于存储计算机程序；
所述处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上述所述辅听耳机的增益处理方法的步骤。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述所述辅听耳机的增益处理方法的步骤。
本发明实施例提供了一种辅听耳机的增益处理方法、装置、系统及计算机可读存储介质，该方法包括：获取用户的原始用户数据，原始用户数据包括初始听力数据；采用预先建立的增益模型对原始用户数据进行分析，得到增益数据，增益数据包括不同频率下、不同响度分别对应的增益值；其中，增益模型为根据预先采集的多个历史样本用户数据建立而成的。
可见，本发明实施例通过对预先建立的增益模型对获取到的原始用户数据进行分析，即可得到与用户对应的增益数据，该增益数据包括不同频率下、不同响度分别对应的增益值，根据该增益数据对辅听耳机的辅听增益进行设置，耳机在该辅听增益下工作能够输出更加符合用户需求的声音，本发明在使用过程中能够更加准确的得到满足用户需求的增益，有利于提高用户使用体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对现有技术和实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种辅听耳机的增益处理方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种数据传输结构示意图；
图3为本发明实施例提供的一种增益模型架构示意图；
图4为本发明实施例提供的一种增益模型的增益处理示意图；
图5为与图4对应的输出数据的曲线图；
图6为本发明实施例提供的另一种增益模型的增益处理示意图；
图7为与图6对应的输出数据的曲线图；
图8为本发明实施例提供的一种辅听耳机的增益处理装置的结构示意图。
具体实施方式
本发明实施例提供了一种辅听耳机及其增益处理方法、装置及计算机可读存储介质，在使用过程中能够更加准确的得到满足用户需求的增益，有利于提高用户使用体验。
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。
请参照图1，图1为本发明实施例提供的一种辅听耳机的增益处理方法的流程示意图。该方法包括：
S110：获取用户的原始用户数据，原始用户数据包括初始听力数据；
需要说明的是，本发明实施例中预先采集大量用户的用户数据，将这些用户数据作为历史样本用户数据存储至样本库中，并根据这些历史样本用户数据建立增益模型，其中，历史样本用户数据包括对应用户的听力数据及增益数据。另外，为了使所建立的增益模型更加优化，以便通过该增益模型能够得到更优的增益数据，本发明实施例中历史样本用户数据除了包括听力数据及增益数据之外，还可以包括用户信息，该用户信息具体可以包括年龄、性别、籍贯等信息，当然还可以包括用户位置信息。
具体的，在针对需要使用辅听耳机的用户来说，在用户正常使用辅听耳机之前，需要确定出使用用户需求的辅听增益，具体可以先获取用户的原始用户数据，其中该原始用户数据包括用户的初始听力数据，该初始听力数据可以采用辅听耳机对用户进行听力测试得到的。当然，相应的本发明实施例中的原始用户数据除了包括初始听力数据之外，还可以包括用户的年龄、性别、籍贯等信息。
S120：采用预先建立的增益模型对原始用户数据进行分析，得到增益数据，增益数据包括不同频率下、不同响度分别对应的增益值；其中，增益模型为预先根据样本库中的多个历史样本用户数据建立而成的；
需要说明的是，在得到用户的原始用户数据后，将该原始用户数据输入至预先建立的增益模型中，通过该增益模型对该原始用户数据进行分析，得到对应的增益数据。
S130：根据增益数据对辅听耳机的辅听增益进行设置。
具体的，本发明实施例中的增益数据是与用户的本人情况对应的，通过该增益数据对辅听耳机进行辅听增益调节后，能够获得较好的辅听效果，使辅听耳机输出的声音更好符合该用户的自身需求。
进一步的，在上述S110获取用户的原始用户数据之后，该方法还可以包括：
将原始用户数据中的异常听力数据删除，得到处理后的用户数据；
需要说明的是，在实际应用中可以先接受客户端传输的原始用户数据，具体可以按照图2所示的数据格式进行数据的接收，当然还可以采样XML或自定义格式进行数据接收，并且在对原始用户数据传输过程中可以以加密的形式进行传输，以防止数据的泄漏，例如此案有对称加密或非对称加密的方式进行，当然，也可以采用非加密的形式传输，具体可以根据实际需要进行确定，本发明实施例不作特殊限定。
具体的，在接收到用户的原始用户数据后，可以对原始用户数据进行预处理，以便剔除不正常的数据，得到处理后的用户数据，以便后续采样预先建立的增益模型对该处理后的用户数据进行分析，得到与该用户对应的增益数据，从而使得到的增益数据更加准确，更好的满足该用户的个人需求。
其中，预处理的过程具体可以为：
将原始用户数据中的初始听力数据转换为听阀数据(不同频率下能够听到的响度)，并将听阀数据中不在预设范围内的异常数据剔除，得到预处理后的用户数据。其中，如果听阈数据小于-10，则取值为-10，如果听阈数据大于100，则取值为100，从而获得有效的二维数据，需要说明的是，历史样本用户数据也是经过预处理的用户数据，本次预处理是将原始用户数据处理为与历史样本用户数据相同的维度和参数。
更进一步的，该方法还可以包括：
将增益数据通过终端设备进行展示，以便用户对增益数据进行调节；
接收用户输入的调节指令，依据调节指令确定出目标响度及目标增益值；
将与目标响度对应的增益值调节至目标增益值。
需要说明的是，为了进一步满足用户的个性化需求，以更好的满足用户需求，本发明实施例中在得到增益数据后，还可以通过终端数设备将增益数据展示给用户，具体的将不同频率(例如125、250、500、1000、2000、4000、8000等)下不同响度(例如20db、35db、50db、65db、80db、95db等)的增益值均展示给用户，用户可以根据自身需要对所展示的增益数据进行调节，例如对某个频率下某一个响度对应的增益值进行调节，以使在该频率下按照调节后的增益值对对应的响度进行增益处理后用户能够更好、更舒适地听清楚对应的声音。具体的，可以通过移动终端(手机)APP界面或电脑显示界面等对增益数据进行展示，并使用户通过移动终端(手机)APP界面或电脑显示界面等对增益数据进行调节，以获得最适合用户的增益值。
进一步的，该方法还可以包括：
将调节后的增益数据及与用户对应的用户数据作为新的历史样本用户数据；
将新的历史样本用户数据添加至样本库，并对样本库进行更新。
需要说明的是，本发明实施例中在用户对增益数据调节后，将调节后的增益数据结合对应的用户数据整体作为一个新的历史样本用户数据添加至样本库中，从而通过不断对样本库进行完善，以便通过样本库中的历史样本用户数据进行模型训练时，得到更优的深度学习增益模块。
进一步的，上述增益模型的建立过程，具体可以为：
采用KCCA(核典型相关分析)算法对样本库中的多个历史样本用户数据进行分析，得到与每个所述历史样本数据对应的相关系数；
从各个所述相关系数中选择出最大相关系数；
依据所述最大相关系数建立增益模型。
需要说明的是，每个历史样本用户数据包括用户样本数据、听力样本数据及增益样本数据，将用户样本数据和听力样本数据作为输入数据，将对应的增益数据作为输出数据，采用KCCA算法对每组输入数据和输出数据进行分析，得到每组输入数据和对应的输出数据的相关系数，从而得到多组相关系数，然后从这多组相关系数中找出最大相关系数，并采用该最大相关系数建立增益模型。
具体的，根据该最大相关系数建立深度学习增益模块，并如图3所示，将用户的原始用户数据输入至增益模型中得到输出数据，该输出数据即为与该用户对应的增益数据。
具体的，可以将用户样本数据和听力样本数据作为输入数据，其中，用户样本数据：主要是指用户的环境噪音、年龄、性别、籍贯等数据，相当于用户的基本信息；听力样本数据：指的是用户的增益数据，即不同用户在不同环境下可能有不同的增益数据，将输入数据作为样本X，将对应的增益数据作为输出数据，将输出数据作为样本Y。并采用样本X、Y以及核函数K(x，z)定义计算核矩阵KX和KY，其中核函数为：
Figure BDA0003306403250000071
X属于R(n)空间，n为空间维度，x和z表示输入样本中的任意两个元素，σ表示RBF核的超参数。
根据关系式
Figure BDA0003306403250000072
计算出M、L和N，其中，J＝I-λλT，λ＝(1，...，1)T，I表示单位向量，η表示常数因子，通过该约束，使在高维数特征空间内产生有意义的典型变量，Kx＝ΦX′ΦX，ΦX是输入数据的向量形式。
根据关系式L-1MN-1MTα＝λ2α和N-1MTL-1Mβ＝λ2β，进一步计算出向量α和β，其中，λ表示单位向量。
根据关系式
Figure BDA0003306403250000081
和
Figure BDA0003306403250000082
计算出μ和v分别表示高维数特征空间在向量上的投影，其中，αi为向量α的第i个元素，βi为向量β的第i个元素，N′表示向量α和β的元素总数量，Kx(Xi，X)和KY(Yi，Y)均表示核矩阵，Xi表示向量X的第i个元素，Yi表示向量Y的第i个元素。根据μ和v进一步计算出相关系数ρ(μ，v)，其中：
Figure BDA0003306403250000083
其中，μi表示向量μ的第i个元素，vi表示向量v的第i个元素。
针对每一组输入数据和输出数据采用上述计算过程计算出对应的相关系数ρ(μ，v)，然后再从这些相关系数中选择出最大相关系数。
计算出相关系数后，增益模型的构建即可如下
通过输入一个用户样本数据X，经过最大相关系数ρ的相关的一个公式如下(包括但不限于这种线性方式)，即可得到增益数据向量Y
Y＝ρ1*X1+ρ2*X2+…+ρn*Xn；其中ρ1为X1与Y(增益数据)之间的相关系数，ρn为Xn与Y(增益数据)之间的相关系数。
另外，如图4至图7所示，针对某用户在40db噪声下得到的增益数据，其中，图4中将用户的听阀数据作为输入数据，得到的输出数据如图5和表1所示，图6中将用户的用户数据(例如年龄、性别、籍贯等)和听阀数据作为输入数据，得到的输出数据如图7和表2所示。可见，在更多训练输入条件下，得出的增益数据对患者有更好的增益。其中：
表1
125 250 500 1000 2000 4000
原始 42 63 56 45 44 37
35db 37 55 49 40 39 32
50db 45 67 60 48 47 40
55db 29 43 38 32 31 24
80db 23 28 28 26 25 18
95db 15 20 20 18 17 10
表2
125 250 500 1000 2000 4000
原始 42 63 56 45 44 37
35db 40 58 52 43 42 35
50db 47 69 62 50 49 42
65db 31 44 41 35 32 25
80db 24 29 29 27 26 19
95db 15 20 20 18 17 10
可见，本发明实施例通过对预先建立的增益模型对获取到的原始用户数据进行分析，即可得到与用户对应的增益数据，该增益数据包括不同频率下、不同响度分别对应的增益值，根据该增益数据对辅听耳机的辅听增益进行设置，耳机在该辅听增益下工作能够输出更加符合用户需求的声音，本发明在使用过程中能够更加准确的得到满足用户需求的增益，有利于提高用户使用体验。
在上述实施例的基础上，本发明实施例还提供了一种辅听耳机的增益处理装置，具体请参照图8，该装置包括：
获取模块21，用于获取用户的原始用户数据，原始用户数据包括听力数据；
分析模块22，用于采用预先建立的增益模型对原始用户数据进行分析，得到增益数据，增益数据包括不同频率下不同响度分别对应的增益值；其中，增益模型为根据预先采集的多个历史样本用户数据建立而成的；
设置模块23，用于根据增益数据对辅听耳机的辅听增益进行设置。
需要说明的是，本发明实施例中的辅听耳机的增益处理装置具有与上述实施例中所提供的辅听耳机的增益处理方法相同的有益效果，并且对于本发明实施例中所涉及到的辅听耳机的增益处理方法的具体介绍请参照上述实施例，本发明在此不再赘述。
在上述实施例的基础上，本发明实施例还提供了一种辅听耳机，包括左耳机、右耳机、存储器和处理器，其中：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行计算机程序时实现如上述辅听耳机的增益处理方法的步骤。
例如，本发明实施例中的处理器具体用于实现获取用户的原始用户数据，原始用户数据包括初始听力数据；采用预先建立的增益模型对原始用户数据进行分析，得到增益数据，增益数据包括不同频率下、不同响度分别对应的增益值；其中，增益模型为根据预先采集的多个历史样本用户数据建立而成的；根据增益数据对辅听耳机的辅听增益进行设置。
在上述实施例的基础上，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述辅听耳机的增益处理方法的步骤。
该计算机可读存储介质可以包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
还需要说明的是，在本说明书中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个......”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其他实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (9)

1.一种辅听耳机的增益处理方法，其特征在于，包括：
获取用户的原始用户数据，所述原始用户数据包括初始听力数据；
采用预先建立的增益模型对所述原始用户数据进行分析，得到增益数据，所述增益数据包括不同频率下、不同响度分别对应的增益值；其中，所述增益模型为根据预先采集的多个历史样本用户数据建立而成的，所述历史样本用户数据包括听力样本数据、增益样本数据以及用户样本数据；
根据所述增益数据对辅听耳机的辅听增益进行设置；
所述增益模型的建立过程为：
采用核典型相关分析算法对样本库中的多个历史样本用户数据进行分析，得到与每个所述历史样本用户数据对应的相关系数；
从各个所述相关系数中选择出最大相关系数；
依据所述最大相关系数建立增益模型；
所述听力样本数据为用户的增益数据；
所述用户样本数据为用户的基本信息；
所述用户样本数据和所述听力样本数据作为输入数据，所述输入数据对应的增益数据作为输出数据。
2.根据权利要求1所述的辅听耳机的增益处理方法，其特征在于，在所述获取用户的原始用户数据之后，还包括：
将所述原始用户数据中的异常听力数据删除，得到处理后的用户数据；则，所述采用预先建立的增益模型对所述原始用户数据进行分析，得到增益数据的过程为：
采用预先建立的增益模型对所述处理后的用户数据进行分析，得到增益数据。
3.根据权利要求2所述的辅听耳机的增益处理方法，其特征在于，所述将所述原始用户数据中的异常听力数据删除的过程为：
将所述原始用户数据中的初始听力数据转换为听阀数据；
将所述听阀数据中不在预设范围内的异常数据剔除，得到预处理后的用户数据。
4.根据权利要求1至3任意一项所述的辅听耳机的增益处理方法，其特征在于，还包括：
将所述增益数据通过终端设备进行展示，以便用户对所述增益数据进行调节；
接收所述用户输入的调节指令，依据所述调节指令确定出目标响度及目标增益值；
将与所述目标响度对应的增益值调节至所述目标增益值。
5.根据权利要求4所述的辅听耳机的增益处理方法，其特征在于，还包括：
将调节后的增益数据及与所述用户对应的用户数据作为新的历史样本用户数据；
将所述新的历史样本用户数据添加至存储所述历史样本用户数据的样本库中，并对所述样本库进行更新。
6.根据权利要求1所述的辅听耳机的增益处理方法，其特征在于，所述原始用户数据还包括年龄、性别、籍贯。
7.一种辅听耳机的增益处理装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取用户的原始用户数据，所述原始用户数据包括听力数据；
分析模块，用于采用预先建立的增益模型对所述原始用户数据进行分析，得到增益数据，所述增益数据包括不同频率下不同响度分别对应的增益值；其中，所述增益模型为根据预先采集的多个历史样本用户数据建立而成的，所述历史样本用户数据包括听力样本数据、增益样本数据以及用户样本数据；
设置模块，用于根据所述增益数据对辅听耳机的辅听增益进行设置；
所述增益模型的建立过程为：
采用核典型相关分析算法对样本库中的多个历史样本用户数据进行分析，得到与每个所述历史样本用户数据对应的相关系数；
从各个所述相关系数中选择出最大相关系数；
依据所述最大相关系数建立增益模型；
所述听力样本数据为用户的增益数据；
所述用户样本数据为用户的基本信息；
所述用户样本数据和所述听力样本数据作为输入数据，所述输入数据对应的增益数据作为输出数据。
8.一种辅听耳机，其特征在于，包括左耳机、右耳机、存储器和处理器，其中：
所述存储器，用于存储计算机程序；
所述处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述辅听耳机的增益处理方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述辅听耳机的增益处理方法的步骤。
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