CN114374921A - 用于运行听力辅助设备的方法和听力辅助设备 - Google Patents

用于运行听力辅助设备的方法和听力辅助设备 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种用于运行听力辅助设备(2)的方法，该听力辅助设备具有用于采集佩戴者的耳道(8)中的声音的耳道麦克风(6)和用于实施自适应自身语音识别的自身语音识别单元(14)。在该方法中，耳道(8)中的声音由耳道麦克风(6)采集，并且由耳道麦克风(6)输出与该声音对应的信号(SG)，并且仅依据由耳道麦克风(6)输出的信号(SG)控制自适应自身语音识别的训练。此外，本发明还涉及一种这样的听力辅助设备(2)。

Description

用于运行听力辅助设备的方法和听力辅助设备
技术领域
本发明涉及一种用于运行具有耳道麦克风的听力辅助设备的方法，其中，佩戴者的耳道中的声音由耳道麦克风采集，并且由耳道麦克风输出与该声音对应的信号。此外，本发明还涉及一种这样的听力辅助设备。
背景技术
尤其用于听力障碍人士的听力辅助设备以不同的结构形式被提供，以便满足佩戴者的个体化的需求。例如，听力辅助设备被构造为耳后听力设备(HdO，耳后“BTE”)、具有外部听筒的听力设备(接收器在通道内“RIC”)或耳内听力设备(“IdO”)。
听力辅助设备具有至少一个电声转换器、尤其是麦克风，利用电声转换器采集来自佩戴者的周围环境的(空气)声音。相应的由转换器输出的信号由信号处理单元关于佩戴者的需求被处理、尤其是被放大。将被处理的信号引导至听筒(扬声器)，并且从该听筒作为声音输出至佩戴者的耳道中或鼓膜。
听力辅助设备的佩戴者(用户)由于结构声音和/或(如果听力辅助设备部分或完全封闭其耳道的话)由于闭塞效应而将其自身语音感知为与由听力辅助设备的通常采集空气声音的麦克风接收的自身语音不同。
对于使佩戴者正常感知自身语音和外部的音频源，因此需要对佩戴者的自身语音和其他的外部的音频源进行不同的处理。为此，首先必须识别佩戴者的自身语音。
例如从EP 3 451 705 A1已知一种用于识别佩戴者的自身语音的方法。在那里描述的用于快速识别听力辅助设备佩戴者的自身语音的方法中，使用来自至少一个第一麦克风和第二麦克风的音频信号。第一麦克风的音频信号利用第一滤波器进行滤波，其衰减听力设备佩戴者的自身语音。此外，第二麦克风的音频信号利用第二滤波器减弱，其衰减外部的音频源。两个滤波器的输出信号相互比较，并且根据结果识别听力辅助设备佩戴者的语音。第一滤波器在此可以是自适应滤波器。例如，通过自适应算法来实现第一滤波器，该算法自适应地确定第一滤波器的滤波器参数，从而可以在利用听力辅助设备佩戴者的自身语音进行训练时确定这些滤波器参数。在此，训练在听力设备声学家方面的会话的范围内实施或者通过佩戴者自身在其正常的语言活动期间实施，其中，例如通过遥控装置或智能手机传输关于存在的语言活动的附加的参考信息。
此外，DE 10 2016 203 987 A1公开了一种用于运行听力设备的方法，其中，关于借助麦克风接收的噪声与听力设备佩戴者的语音的一致对该噪声进行分析。作为分析结果，输出与阈值进行比较的特征值。在此，依据环境、即根据确定的环境来设置阈值。针对相应的环境情况确定阈值在此在声学家方面的会话会议的范围内在专门的校准运行中进行或者在听力设备的正常运行中进行。
在DE 10 2005 032 274 A1中公开了一种听力设备和一种用于其运行的方法。为了探测听力设备佩戴者的自身语音，对用于接收环境声音的第一麦克风的声音信号和用于接收耳道声音的第二麦克风的声音信号进行分析。为此，两个声音信号的电平相互比较，并且根据比较推断出自身语音的存在。
在EP 3 005 731 B1中描述了一种用于运行听力设备的方法，其包括环境麦克风、信号处理单元、听筒和耳道麦克风。在此，当听力设备被接通并且佩戴在用户的耳道中时，由信号处理单元利用滤波器处理的环境麦克风的音频信号利用传输函数被滤波，该传输函数包括至少一个从听筒的输出端到耳道麦克风的输出端的传输函数。计算在由耳道麦克风接收的音频信号和被滤波的信号之间的差，并且基于差异识别用户的自身语音的存在。
从US 2019/0075406 A1已知了一种听力设备，其具有可佩戴在用户的耳道上或耳道内的耳道麦克风和布置在用户的耳朵上或耳后的另外的耳后麦克风。在此，当耳道麦克风上的声压级比耳后麦克风上的声压级至少高2.5db时，识别出用户的自身语音。听力设备具有来自自适应算法的波束形成器-滤波器单元，以便提供空间滤波的信号。在此，波束形成器-滤波器单元可以包括预定义的和/或自适应更新的自身的语言波束形成器，其聚焦到用户的嘴上。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于，说明一种用于运行听力辅助设备的方法，其中，针对听力辅助设备的佩戴者尽可能有效地和/或尽可能舒适地进行自身语音识别的训练。此外，应当说明一种这样的听力辅助设备。
关于方法，该技术问题根据本发明通过本发明的特征来解决。关于听力辅助设备，该技术问题根据本发明通过本发明的特征来解决。有利的扩展方案和设计方案是本发明的内容。在此，根据意义，结合方法的实施方案也适用于听力辅助设备，反之亦然。
该方法用于运行听力辅助设备。这种听力辅助设备在此理解为用于照顾听力障碍的或听力受损的人员的设备，该人员适宜地连续地或在大多数时间佩戴设备，以便补偿听力缺陷。例如，该听力辅助设备被构造为耳后听力设备或耳内听力设备。
听力辅助设备具有用于采集听力辅助设备的佩戴者(用户)的耳道中的声音、尤其是空气声音的耳道麦克风。尤其地，耳道麦克风设置和设计用于，在使用听力辅助设备时置入用户的耳道中或佩戴在那里。如果耳道中的声音由耳道麦克风采集，那么该耳道麦克风输出与该声音对应的、即代表该声音的信号。该信号随后也被称为耳道信号。
适宜地，听力辅助设备此外包括第二麦克风、即环境麦克风，用于采集来自佩戴者的周围环境的声音。当来自听力辅助设备的佩戴者的周围环境的声音被环境麦克风采集时，环境麦克风以与耳道麦克风类似的方式输出与所采集的环境声音对应的另外的信号，其随后也被称为环境信号。
此外，听力辅助设备具有自身语音识别单元。该自身语音识别单元例如是控制单元的一部分，或替换地，该自身语音识别单元被构造为相对于控制单元独立的单元。例如，自身语音识别单元实现为集成电路。耳道信号和/或环境信号从耳道麦克风或从环境麦克风引导到自身语音识别单元或控制设备。
自身语音识别单元用于实施对环境信号和/或耳道信号的分析，该分析被称为自身语音识别或自身语音探测(英语：“own voice detection”，OVD)，从而确定是否存在佩戴者的自身语音。
根据算法或根据一个滤波器或多个滤波器以适当的方式实施对相应的信号的分析。尤其地，算法、滤波器或滤波器中的一个被构造为，使得在其应用时，与佩戴者的自身语音对应的信号被尽可能强地衰减。由此，在分析环境信号和/或耳道信号的过程中，根据衰减的量来推断自身语音的存在。也就是在此，从佩戴者的嘴到听力辅助设备的声音路径被尽可能精确地映射，并且相应于该声音路径的、即对应于该声音路径的传输函数被用于衰减信号。
在此，自身语音识别是自适应的。换言之，可以匹配和改变算法或一个滤波器或多个滤波器，根据算法或一个滤波器或多个滤波器执行对相应的信号的分析。尤其地，它们的参数中的一个或它们的系数中的一个是可匹配的和可改变的。在训练自身语音识别时，设置算法或滤波器，尤其是匹配它们的参数和/或它们的系数。算法或滤波器优选设置为，使得被分析的信号的与佩戴者的自身语音的一部分对应的那个部分比在训练之前更强地被衰减。对此替换地，算法或滤波器设置为，使得被分析的信号的与佩戴者的自身语音的一部分对应的那个部分的衰减、尤其是衰减的量适应于预设的值，或低于预设的(并且例如可调节的)阈值。
根据方法，依据由耳道麦克风输出的(耳道)信号、尤其是依据其特性来控制自适应自身语音识别的这种训练。尤其地，依据(耳道)信号开始、结束或中断训练。如果开始训练，那么通过之前的训练已经匹配的滤波器或算法也可以进一步被匹配。如果耳道信号或(特别优选仅)从耳道信号导出的参量具有预定义的特性，那么优选开始训练或继续已经开始的训练。
本发明基于以下认识，即(仅)能够根据耳道信号特别可靠地确定，所采集的耳道信号和必要时环境信号是否适用于训练。由此特别可靠和有效地进行训练。
优选地，为了确定如何控制训练，除了耳道信号之外，不再考虑由另一麦克风接收的另外的信号、尤其是环境信号。
根据该方法的适当的设计方案，关于自身语音的存在对耳道信号进行分析，并且如果识别出自身语音，那么开始或(如果训练已经开始的话)继续训练。如果没有识别出自身语音，那么不会开始训练，或者结束或中断(暂停)已经开始的训练。在此，根据耳道信号能够相对可靠地确定是否存在听力辅助设备的佩戴者的自身语音，即佩戴者本身是否说话。因此，根据信号可以确定特别可靠的针对自身语音的存在的指示。
根据适当的设计方案，为了关于自身语音的存在对耳道信号进行分析，将耳道声音的电平或耳道信号的相应的值与预设的阈值比较，其中，可以为声音或信号的不同的频谱范围、即不同的频带预设不同的阈值。如果电平或耳道信号超过阈值，那么推断出自身语音，并且开始或继续训练。
替换地或附加地，为了关于自身语音的存在对耳道信号进行分析，根据频谱分析来检查耳道信号的表征佩戴者的自身语音的特征，这些特征例如由从嘴通过头到佩戴者的耳道的声音路径产生。为此，例如依据频率来估计或确定吸收。
进一步替换地或附加地，为了关于自身语音的存在对耳道信号进行分析，将算法或语音识别的滤波器应用于耳道信号，并且将其衰减与预设的阈值进行比较。
根据该方法的有利的设计方案，在正常运行期间自动地并且因此在线开始和实施或继续训练。正常运行理解为听力辅助设备的一种运行模式，其特征尤其在于听力辅助设备用于根据由麦克风中的至少一个接收的声音的处理并且根据相应的输出声音到佩戴者的耳道的输出来补偿佩戴者的听力缺陷的常规使用。在此尤其地，针对训练自身语音识别的目的没有出现事先定义的语言序列和/或噪声序列。
对于训练，尤其是对于在训练的过程中的算法或一个滤波器或多个滤波器的匹配，不需要借助协议定义的过程，该过程包括预设的语言序列。因此，可以省略在声学家方面的一般的会话(匹配会话)的范围内，或在通过佩戴者本身根据协议定义的过程的范围内的训练过程。然而，训练也已经可以在声学家方面的会话会议(匹配会话)的过程中，在正常的对话期间进行，该对话因此不具有事先定义的语言序列和/或噪声序列。
此外不进一步需要的是，尤其是由用户通过其当前的语言活动根据接口(例如智能手机或遥控装置)传输附加的参考信息，以便开始训练。概括地，自身语音识别的训练对于佩戴者来说特别舒适地发生。
根据该方法的有利的设计方案，根据耳道信号和/或根据环境信号确定，听力辅助设备的声学环境是否适用于训练。为此尤其地，关于噪声和/或关于混响时间对声学环境进行分析。如果环境已经被确定为适当的，那么依据该分析的结果开始或进一步实施(继续)训练，否则结束或优选中断训练，直到环境又被确定为适当的。
例如，预设针对噪声值、尤其是针对噪声电平的阈值，其中，只有低于了该阈值时才开始训练。替换地，针对耳道信号和/或环境信号以适当的方式确定简称为SNR的信噪比，并且将其与预设的阈值比较。在此，针对信噪比，阈值例如是15db(分贝)、20db或25db。在从相应的信号确定的信噪比超过阈值时，可以开始或继续训练，并且适宜地也开始或继续训练。
尤其地，借助干扰噪声估计器、即所谓的“噪声估计器”，针对耳道信号确定噪声值、尤其是听力辅助设备的声学环境中的噪声电平，该干扰噪声估计器例如基于“最小统计方法”。为此例如考虑到耳道信号本身。为了更精确地确定噪声值，首先根据环境声音的预先已知的衰减，通过承载有耳道麦克风的壳体和/或通过圆顶来放大耳道信号，并且借助干扰噪声估计器确定放大的信号的噪声值。
适宜地，也借助干扰噪声估计器确定环境信号的噪声值。优选地，仅当耳道信号的噪声值和环境信号的噪声值低于预设的或相应的分配的阈值时才开始或继续训练。
对于噪声值的确定替换地或附加地，关于混响时间(英语：reverberation time)对听力辅助设备的声学环境进行分析。如果确定的混响时间小于预设的阈值、例如小于500ms、尤其小于300ms，那么可以开始或进一步实施训练，并且适宜地也开始或继续训练。
以该方式，有利地避免不合适的或甚至错误的训练、尤其是自身语音识别的一个滤波器或多个预滤器或算法的不合适或错误的匹配，或者至少降低其风险，从而使训练更加有效。
当如上所述根据耳道信号、例如根据其电平或根据其频谱分析识别出了自身语音时，优选对听力辅助设备的声学环境进行分析。然后，根据对声学环境的分析的结果，开始或进一步实施或结束或中断训练，直到环境又被确定为适当的。
根据该方法的适当的扩展方案，在训练的过程中或在训练之后，在匹配算法或一个滤波器或多个滤波器之后，以适当的方式确定收敛值(识别值)。该收敛值代表了借助自身语音识别来识别自身语音的度量或品质。此外，依据收敛值，允许进一步的训练或者继续或省略训练。
例如，在使用自身语音识别的一个滤波器或多个滤波器或算法时，环境信号和/或耳道信号的衰减的量被用作收敛值。在此，环境信号或耳道信号基本上与自身语音的信号对应，因为如上所述，依据耳道信号并且因此尤其是在存在自身语音时，并且可能仅在合适的声学环境中发生训练。
适宜地，将收敛值与预设的阈值进行比较，该阈值以适当的方式相应于15db或者优选20db或者替换地25db的衰减。如果收敛值大于阈值，即如果自身语音的识别的品质是足够高的，那么不允许进一步的训练或结束训练。如果收敛值小于阈值，那么以相应的方式允许进一步的训练或继续训练。例如，以与先前的训练间隔最小时间间隔地进行进一步的训练。对此替换地，一旦根据耳道信号再次识别出了自身语音，就进行进一步的训练。
根据该方法的有利的设计方案，确定耳道中的耳道麦克风和/或耳朵中或耳朵上的环境麦克风的错误定位。如果已经识别出这样的错误定位，那么开始自适应自身语音识别的进一步的训练。
在此优选地，尤其是仅当根据该信号在上述的变型方案中识别出了佩戴者的自身语音时，和/或当听力辅助设备的声学环境适用于进一步的训练时，依据耳道信号开始进一步的训练。
例如，在放置或佩戴眼镜、帽子或围巾时，发生这种错误定位。在此，错误定位理解为耳道麦克风和/或环境麦克风的位置与训练了自身语音识别的位置的偏差。
例如，基于错误定位，改变从佩戴者的嘴到相应的麦克风的声音路径。因此，存在自身语音识别的一个或多个滤波器或算法没有正确代表该声音路径的风险，并且可能出现在识别自身语音时的错误或噪声值的错误的确定。有利地，通过在识别错误定位之后的进一步的训练，使算法或一个或多个滤波器再次匹配于相应的麦克风的新的位置和/或方位。因此，也至少降低了错误探测自身语音或错误确定噪声值的风险。
在该方法的适当的设计方案中，运动传感器被考虑用于确定环境麦克风的错误定位。运动传感器优选布置在保持环境麦克风的壳体中或壳体上。以适当的方式，根据运动传感器可以确定壳体的取向、尤其是位置和/或其轴的定向。在运动传感器刚性固定在牢固保持环境麦克风的壳体上的情况下，以有利的简单的方式，根据壳体的定位和/或定向的改变，能够实现环境麦克风的定位或定向的相应的改变。
例如，通过对耳道信号进行分析来确定耳道麦克风的错误定位。为此尤其地，实施对该信号的频谱分析，检查信号的表征自身语音的特征的变化，和/或检查传输函数的变化。
根据本发明，听力辅助设备具有耳道麦克风和用于实施自适应自身语音识别的自身语音识别单元。在此，听力辅助设备被设置和设计用于实施在上述的变型方案中的一个中的方法。尤其地，自身语音识别单元被构造为，使得依据由耳道麦克风输出的信号开始自适应自身语音识别的训练。
附图说明
随后根据附图详细阐述本发明的实施例。附图中：
图1示意性示出了听力辅助设备，其具有耳道麦克风、环境麦克风和自身语音识别单元；并且
图2示出了用于运行听力辅助设备的方法流程，其中，依据由耳道麦克风输出的信号开始自身语音识别的训练。
彼此相应的部分和参量在所有附图中始终具有相同的附图标记。
具体实施方式
图1所示的听力辅助设备2具有环境麦克风4，根据环境麦克风可以采集来自听力辅助设备2的佩戴者的周围环境的声音。此外，听力辅助设备2具有耳道麦克风6，耳道麦克风用于采集佩戴者的耳道8中的声音。为此，当听力辅助设备2由佩戴者如设置的那样佩戴时，耳道麦克风6置入其耳道8中。在此，耳道8在图1中仅示意性示出为相互平行的线。
根据图1所示的听力辅助设备2的实施方案，该听力辅助设备被构造为所谓的耳后听力设备。在此，环境麦克风4布置在壳体10中，壳体佩带在耳朵后方、尤其是佩戴者的耳廓和佩戴者的头之间。
根据未进一步示出的替换方案，听力辅助设备被构造为耳内听力设备，其中，环境麦克风4和耳道麦克风6布置在共同的壳体中，该壳体被设置和设计用于至少部分置入耳道中。
环境麦克风4和耳道麦克风6分别是电声转换器。它们将在佩戴者的周围环境中分别采集的声音(也简称为环境声音)或在耳道8中采集的声音(也简称为耳道声音)转换为环境电信号SU或耳道电信号SG。
麦克风4和6与控制单元12以信号传输技术连接，自身语音识别单元14集成在控制单元中。因此，自身语音识别单元14是控制单元12的组成部分。
此外，听力辅助设备2具有听筒16(在此是微型扬声器)，其同样置入耳道8中。听筒16同样与控制单元12以信号传输技术连接，从而听筒信号SH可以由控制单元12输出到听筒。听筒16将听筒信号SH转换为声音，并且将该声音输出到佩戴者的耳道8中。
听力辅助设备2此外包括构造为加速度传感器的运动传感器18，根据运动传感器可以确定听力辅助设备的位置和/或定向。运动传感器18容纳在壳体10中，并且在那里与壳体刚性拼接，在壳体中也布置有环境麦克风4。
自身语音识别单元14在此被设计用于实施自身语音识别。换言之，根据自身语音识别单元14关于佩戴者自身语音的存在对环境信号SU和/或耳道信号SG进行分析。在此，环境信号SU和/或耳道信号SG由控制单元12或自身语音识别单元14处理，其中，该处理取决于是否已经识别出佩戴者的自身语音。作为处理的结果，产生听筒信号SH并且将其输出到听筒16。
在此根据对信号SU和SG的分析，借助一定数量的滤波器F、即一个滤波器或多于一个的滤波器，通过自身语音识别来识别自身语音。一个或多个滤波器F在此自适应地构造。因此，滤波器尤其在训练的过程中是可改变的或可匹配的。概括地，自身语音识别是自适应的。该或至少一个滤波器F在此被构造为，使得在应用滤波器时，尽可能强地衰减与佩戴者的自身语音对应的信号或要分析的信号的与自身语音对应的那个部分。因此，借助滤波器F分析的信号SU或SG越多地对应于佩戴者的自身语音，该信号就越强地衰减。
根据未进一步示出的替换方案，以类似的方式，将对信号SU和/或SG进行分析的算法用于识别自身语音。
自身语音识别单元14被构造为，使得依据由耳道麦克风6输出的信号SG开始自适应自身语音识别的训练，在下面根据图2更详细地示出这一点。
在图2中可以看出，在正常运行N期间进行训练。在此，控制单元12或自身语音识别单元14尤其连续处理耳道信号SG和/或环境信号SU，并且将听筒信号SH输出到听筒16以补偿佩戴者的听力缺陷。
由耳道麦克风6输出的、对应于或代表佩戴者的耳道8中的声音的信号SG被引导到控制单元12、特别是自身语音识别单元14(步骤I.)。
在第二步骤II.中，根据自身语音识别单元14关于自身语音的存在对耳道信号SG进行分析。为此，将耳道声音的根据耳道信号SG的电平P或耳道信号SG的相应的值与预设的阈值比较。如果超过该阈值，那么佩戴者的自身语音被视为是已知的。
附加地，为了关于自身语音的存在对耳道信号SG进行分析，关于至少一个表征佩戴者的自身语音的特征M对耳道信号SG实施频谱分析。
此外，为了(冗余地)分析是否存在佩戴者的自身语音，将语音识别的一定数量的滤波器F中的滤波器F1应用于耳道信号SG，并且将其衰减与预设的阈值比较。如果衰减大于阈值，那么推断出存在自身语音。
根据未进一步示出的替换方案，为了关于自身语音的存在对信号SG进行分析，考虑上面示出的方法中的仅一个或两个，即确定信号SG的电平、其频谱分析或将滤波器应用于该信号SG。
优选仅当在步骤II.中识别出了佩戴者的自身语音时，才实施另外的方法。
在方法的在此在时间上跟随第二步骤的第三步骤III.中，根据耳道信号SG来判断听力辅助设备2的声学环境是否适用于训练。为此，关于噪声并且关于混响时间tN对声学环境进行分析。
为此，确定耳道信号SG的信噪比SNR，并且将其与预设的阈值比较。在此，借助干扰噪声估计器确定噪声。
根据未进一步示出的替换方案，此外也借助干扰噪声估计器确定环境信号SU的信噪比SNR。
在根据步骤II.识别自身语音时，在耳道信号SG的信噪比SNR超过预设的阈值时，必要时在环境信号SU的信噪比SNR超过阈值时，并且在混响时间tN小于另外的预设的阈值时，开始自适应自身语音识别的训练，或如果训练已经开始，那么继续该训练。在训练(步骤IV.)的过程中，改变自身语音识别的一个或多个滤波器。
在第五步骤V.中，确定收敛值K，其是借助自身语音识别来识别自身语音的度量。在此，在使用自身语音识别的一个或多个滤波器F时，环境信号SU和/或耳道信号SG的衰减(减弱)的量被考虑作为收敛值K。如果收敛值K小于另外的预设的阈值TK，那么允许进一步的训练，这在图2中根据从步骤V.到步骤I.的箭头示出。如果收敛值K大于阈值TK，那么结束训练，不再进行进一步的训练，即省去进一步的训练。
在第六步骤VI.中，根据运动传感器18的信号SB确定环境麦克风4的位置。在此，信号SB从运动传感器18输出到控制单元12。该信号由控制单元12关于其位置和其定向并且因此关于环境麦克风4和壳体10的位置和定向被评估。如果识别出错误定位，即环境麦克风的位置和/或定向与在时间上先前训练了自身语音识别的位置有偏差，那么从步骤1开始重新实施上述方法，其中，发生自身语音识别的进一步的训练。如果事先确定的收敛值K大于阈值TK，那么也发生这一点。以该方式，至少减少了由于错误定位而错误探测自身语音或错误的确定的风险。
在此，在正常运行N期间自动地根据步骤VI.确定是否存在错误定位。这在此在预设的时间段之后定期重复地进行、例如每30秒重复进行。
概括地，依据由耳道麦克风6输出的信号SG控制自适应自身语音识别的训练。在此自动地、即在没有用户输入的情况下确定是否开始或继续训练。
本发明并不局限于上述的实施例。相反地，本发明的其他的变型方案也可以由本领域技术人员从中推导出，而不会脱离本发明的主题。此外尤其地，所有结合实施例描述的单个特征也可以以其他的方式相互组合，而不会脱离本发明的主题。
附图标记列表
2 听力辅助设备
4 环境麦克风
6 耳道麦克风
8 耳道
10 壳体
12 控制单元
14 自身语音识别单元
16 听筒
18 运动传感器
I. 将耳道信号输出至自身语音识别单元
II. 关于自身语音进行分析
III. 对听力辅助设备的环境进行评估
IV. 训练
V. 确定收敛值
VI. 确定环境麦克风的错误定位
F、F1 滤波器
K 收敛值
M 自身语音的特征
N 听力辅助设备的正常运行
P 电平
SNR 信噪比
SB 运动传感器的信号
SG 耳道信号
SH 听筒信号
SU 环境信号
tN 混响时间

Claims (10)

1.一种用于运行听力辅助设备(2)的方法，所述听力辅助设备具有用于采集佩戴者的耳道(8)中的声音的耳道麦克风(6)和用于实施自适应自身语音识别的自身语音识别单元(14)，
-其中，耳道(8)中的声音由耳道麦克风(6)采集，并且由耳道麦克风(6)输出与所述声音对应的耳道信号(SG)，并且
-其中，仅依据由耳道麦克风(6)输出的信号(SG)控制、尤其是开始或继续或结束自适应自身语音识别的训练。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
-关于自身语音的存在对所述耳道信号(SG)进行分析，并且
-如果识别出自身语音，那么开始所述训练，或继续已经开始的训练，或者
-如果没有识别出自身语音，那么不开始所述训练，或结束或中断已经开始的训练。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，为了关于自身语音的存在对所述耳道信号(SG)进行分析，
-确定所述耳道信号(SG)的电平，
-根据频谱分析来检查所述耳道信号(SG)的表征佩戴者的自身语音的特征，和/或
-将语音识别的滤波器应用于所述耳道信号(SG)。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，在正常运行期间自动开始所述训练。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，根据所述信号(SG)确定，尤其是关于噪声和/或关于混响时间，环境是否适用于所述训练。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述耳道麦克风(6)的信号(SG)确定噪声值。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，
-确定收敛值(K)，所述收敛值代表了借助自身语音识别来识别自身语音的度量或品质，并且
-依据所述收敛值(K)，允许或省略进一步的训练。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，
-确定耳道麦克风(6)和/或环境麦克风(4)的错误定位，并且
-如果已经识别出这样的错误定位，那么开始自适应自身语音识别的进一步的训练。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，运动传感器(18)被考虑用于确定所述环境麦克风(4)的错误定位。
10.一种具有耳道麦克风(6)和自身语音识别单元(14)的听力辅助设备(2)，所述自身语音识别单元用于实施自适应自身语音识别，其中，所述自身语音识别单元(14)被构造为，使得依据由耳道麦克风(6)输出的信号(SG)开始自适应自身语音识别的训练。
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