EP0814635B1 - Hörgerät - Google Patents

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EP0814635B1
EP0814635B1 EP96110068A EP96110068A EP0814635B1 EP 0814635 B1 EP0814635 B1 EP 0814635B1 EP 96110068 A EP96110068 A EP 96110068A EP 96110068 A EP96110068 A EP 96110068A EP 0814635 B1 EP0814635 B1 EP 0814635B1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
signal
hearing aid
amplifier
output
calculating means
Prior art date
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Revoked
Application number
EP96110068A
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English (en)
French (fr)
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EP0814635A1 (de
Inventor
Oliver Dipl.-Ing. Weinfurtner
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Sivantos GmbH
Original Assignee
Siemens Audioligische Technik GmbH
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Publication date
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Application filed by Siemens Audioligische Technik GmbH filed Critical Siemens Audioligische Technik GmbH
Priority to AT96110068T priority Critical patent/ATE225591T1/de
Priority to EP96110068A priority patent/EP0814635B1/de
Priority to DE59609755T priority patent/DE59609755D1/de
Priority to DK96110068T priority patent/DK0814635T3/da
Priority to US08/864,063 priority patent/US6005954A/en
Publication of EP0814635A1 publication Critical patent/EP0814635A1/de
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Publication of EP0814635B1 publication Critical patent/EP0814635B1/de
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Revoked legal-status Critical Current

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    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04RLOUDSPEAKERS, MICROPHONES, GRAMOPHONE PICK-UPS OR LIKE ACOUSTIC ELECTROMECHANICAL TRANSDUCERS; DEAF-AID SETS; PUBLIC ADDRESS SYSTEMS
    • H04R25/00Deaf-aid sets, i.e. electro-acoustic or electro-mechanical hearing aids; Electric tinnitus maskers providing an auditory perception
    • H04R25/50Customised settings for obtaining desired overall acoustical characteristics
    • H04R25/505Customised settings for obtaining desired overall acoustical characteristics using digital signal processing
    • H04R25/507Customised settings for obtaining desired overall acoustical characteristics using digital signal processing implemented by neural network or fuzzy logic

Definitions

  • the invention relates to a hearing aid according to the preamble of Claim 1.
  • a signal here is the course one or more physical quantities on one or several measuring points can be understood over time; each Signal can therefore consist of a bundle of individual signals.
  • Such a hearing device is known from EP-A-0 674 464, in which a fuzzy logic controller is provided to either the signal transmission characteristic of an amplifier and Change transmission device or set of parameters influencing the signal transmission characteristic to be selected automatically from a parameter memory.
  • EP-A-0 674 463 discloses a similar hearing aid an automatic gain control circuit (automatic gain control - AGC) assigned a fuzzy logic controller is.
  • the invention accordingly has the object of the problem mentioned to solve.
  • the invention is intended to be a hearing aid be provided, which is with little developmental and Circuit effort can be made and an optimal Adaptation to the specific requirements of the hearing aid wearer allows.
  • this object is achieved by a hearing aid with the features according to claim 1.
  • a digital structure of a computing device, the fuzzy logic functions realized, offers a high degree of compatibility with digital signal processing: one additional implementation (analog / digital or digital / analog) is not required and the calculation device can completely or partially realized with the same components become like the rest of the processing of the signals. It follows the calculation device is easy to combine with conventional digital data and signal processing functions, such as in microprocessors or signal processors are common. In addition, digital technology offers Benefits such as increased immunity to interference and insensitivity against manufacturing tolerances.
  • the calculation device is preferably with conventional digital ones Components such as gates, flip-flops, memories, etc. educated; more generally with switching networks and switching mechanisms. she can be used in particular as an ASIC (application specific integrated circuit - application-specific integrated circuit) his. Alternatively, it is possible to use the calculation device as a microprocessor or microcontroller with one train associated program in a read-only memory (ROM; especially mask-programmed ROM, PROM, EPROM or EEPROM) or a read-write memory (RAM) is saved. Mixed forms are also possible; for example can use specific hardwired modules with a programmed control. This is particularly so useful for functions that are performed frequently and can be realized digitally relatively easily, for example for functions for calculating the maximum or minimums of several binary numbers.
  • the computing device is preferred in the hearing device according to the invention for direct signal processing and / or for the control of signal processing functions and / or for the automatic selection of hearing programs in the Hearing aid used.
  • the computing device of the hearing aid realizes the fuzzy logic functions are preferred by executing the Sub-steps fuzzification of sharp input variables, Evaluation of premises, evaluation of partial conclusions, Accumulation of initial terms and defuzzification.
  • the calculations required for this are preferably based on several Calculation modules distributed, the local or shared storage can have.
  • Configuration parameters of the calculation device are preferred in a memory, for example a RAM or EEPROM, filed, so that reprogramming of the calculation device by the hearing care professional and / or even an adaptation of the function of the computing device during operation of the hearing aid is possible.
  • a memory for example a RAM or EEPROM
  • a microphone acting as an input converter 12 produces a sound signal into an electrical signal and guides it an amplifier and transmission circuit 10 further.
  • the Amplifier and transmission circuit 10 amplifies the incoming Signal and processes it, for example through selective Raising or weakening certain frequency or Volume areas.
  • the output signal 28 processed in this way is output by a handset serving as an output transducer 14.
  • At least one suitable point of the amplifier and Transmission circuit 10 is a tap signal 22 from the Tapped signal path of the hearing aid and a signal processing device 16 fed.
  • the tap signal 22 can furthermore have individual signals which are transmitted by further input converters, of controls or sensors for Monitoring system properties (e.g. the Battery voltage).
  • the signal conditioning device 16 prepares the tap signal 22 suitable, for example by rectification, Averaging or derivative over time to make it one Computing device 20, which realizes fuzzy logic functions, to supply as input signal 24.
  • the content of EP-A-0 674 464 hereby expressly included in the present description.
  • the calculation device 20 has a memory 18, the intermediate results and, if necessary, configuration parameters the calculation device 20 stores.
  • the calculation device 20 processes the input signal supplied to it 24 in the manner described in more detail below the principles of fuzzy logic and gives the result as Result signal 26 to the amplifier and transmission device 10, their gain and transmission properties by the result signal acting as a control signal 26 can be changed within wide limits.
  • Hearing aid controls the result signal 26 the transmission characteristic the amplifier and transmission device 10 directly by the individual signals of the Result signal 26 individual parameters of the amplifier and Transmission device 10, for example the gain certain frequency bands or response and fall times an automatic gain control control - AGC).
  • the amplifier and Transfer device 10 has a memory that several contains preset or programmed parameter sets.
  • a parameter set of this memory is based on the result signal 26, selected, for example, that the digital result signal 26 as a memory address serves.
  • the amplifier and transmission device 10 no immediate Signal path from input converter 12 to output converter 14 on. Rather, the signal path runs from the input converter 12 via a first part of the amplifier and transmission device 10 to the signal conditioning device 16, from there to the calculation device 20, from there as a result signal 26 to a second part of the amplifier and transmission device 10 and from there as an output signal 28 to Output converter 14. In the second part of the amplifier and Transmission device 10 becomes the digital result signal 26 only converted into an analog signal and possibly filtered.
  • the expression between IF and THEN is called the premise; the expression to the right of the THEN is called a conclusion designated.
  • the sub-expressions in parentheses become corresponding referred to as partial premises and partial conclusions.
  • the calculation device 20 serves the structure shown in FIG. 2 only for the conceptual representation of a fuzzy logic calculation, because in actual implementation one arbitrary assignment of the partial functions shown in FIG. 2 to one or more modules of the calculation device 20 can be done.
  • Step 1) Fuzzification of the input variables
  • Fuzzification determines the value of a membership function of every linguistic term of corresponding linguistic variables in the current Value of the input variable.
  • the example set of rules contains two linguistic variables A and B, each with two linguistic terms, namely (A is small), (A is large) and (B is small), (B is large).
  • the graphs shown in FIG. 3 represent the membership functions of these terms: ⁇ small (A), ⁇ large (A) and ⁇ small (B), ⁇ large (B).
  • Affiliation function is used to determine the degree of fulfillment by reading out the corresponding x value assigned y value from the memory.
  • a negated variable occurs in the set of rules, it is Value of the inverse membership function according to the above to determine the specified formula. You can choose at the Calculate the values given in square brackets above be used.
  • Step 2) Evaluation of the premises
  • the values of the membership functions calculated in step 1) which is the degree of fulfillment of the partial premises (A large), (B is large) and so on, are in the example set of rules used here by linguistic ANDund OR operators on the premises of the individual rules connected.
  • the calculation of the AND and OR operations of the partial premises is preferably done by calculating the Minimum or maximum of the corresponding degree of fulfillment, as shown in FIG. 6.
  • the result of this Operation is the degree of fulfillment of the respective premise [(A is large) AND (B is large)], [(A is large) OR (B is large)] and so on. This calculation is done for all the rules.
  • the first Partial step determines the degree of activation of the partial conclusion. The principle applies that every partial conclusion in is activated to the extent assigned to it in the set of rules Premises are fulfilled.
  • the sharp initial value x is calculated as the mean value of the positions of the maxima of f active (X).
  • the area over which integration or summation is carried out is preferably limited to the interval between X min and X max ; the interval between the smallest and the largest X value, for which f active (X)> 0 applies. This information arises when the starting terms are accumulated.
  • mapping functions the degree of activation of the conclusion is mapped on the one hand to the activated area F n of the starting term, and on the other hand it is centered on a position S n this activated surface imaged. Both mapping rules do not have to be evaluated at runtime of the system, since they are only dependent on the starting terms and the method of converting the degree of activation of the conclusion into the activation of the terms (maximum formation or multiplication) shown in FIG. 8.
  • This calculation method implicitly includes accumulation the terms by the method of addition.
  • the 12 is a first embodiment of the invention Calculator 20 shown, which described Executes fuzzy logic functions.
  • the calculation device 20 has six calculation modules 30, which are connected in series via five buffers 32 are.
  • Each calculation module 30 is also one Memory module 34 each assigned a configuration input 36.
  • a control module 40 is with all calculation modules 30 and connected to a working memory 42 on which can be accessed externally via a connection 44.
  • Each partial function type 50, 52, 54 shown in FIG. 56, 58 and 60 corresponds to one of the calculation modules 30 first calculation module 30 receives the sharp input values as input signal 24; the last calculation module 30 there the calculated sharp result values as result signal 26 out. The transfer of the intermediate results between the calculation modules 30 takes place via the buffer 32.
  • each Memory module 34 may also contain configuration information for that executed by the respective calculation module 30 Partial function included. Such configuration information can, for example, in the first calculation module 30 receives the input signal 24, the membership functions of the Be input variables. To configure the fuzzy logic functions of the calculation device 20 are the memory modules 34 writable from the outside via the configuration inputs 36.
  • the control module 40 coordinates the overall process and the cooperation of the calculation modules 30. For example the processing time in the individual calculation modules 30 be different. It is the task of the control module 40 then to notify each calculation module 30 if the intermediate results of the previous calculation module 30 for Pending further processing.
  • calculation modules 30 and others Components of the computing device 20 in digital Circuit technology results directly in a known manner from the description of the corresponding sub-functions. she can be done by switching networks, switching mechanisms or a combination happen from both. Their exact function can be determined by configuration information be determined.
  • Computation modules 30 do not necessarily need six his. There may be more or fewer calculation modules 30 be to calculate the fuzzy logic functions to divide finer or coarser. For example five calculation modules 30 corresponding to those described above Steps 1) to 5) can be used, or only a single one Calculation module 30 'as shown in FIG. 14 is.
  • FIG. 13 shows an embodiment variant of the calculation device 20. All buffers shown in Fig. 12 32 and memory modules 34 and the working memory 42 summarized here to the single memory 18. This allows a more rational use of storage space because it is partitioned as desired and according to the individual modules Can be assigned to demand. So information, which are required by different modules, only once are stored in the memory 18.
  • the calculation modules 30 (or the calculation module 30 ') access on a preferably hard-wired module for determination the minimum minimum and / or the maximum of two or more Binary numbers. This is advantageous because the formation of the Minimum and maximum two in many fuzzy logic subfunctions occurring basic functions are.

Description

Die Erfindung betrifft ein Hörgerät nach dem Oberbegriff des Anspruchs 1. Unter einem "Signal" soll hier der Verlauf einer oder mehrerer physikalischer Größen an einem oder mehreren Meßpunkten über die Zeit verstanden werden; jedes Signal kann also aus einem Bündel von Einzelsignalen bestehen.
Aus der EP-A-0 674 464 ist ein derartiges Hörgerät bekannt, bei dem ein Fuzzy-Logik-Controller vorgesehen ist, um entweder die Signalübertragungscharakteristik einer Verstärkerund Übertragungseinrichtung zu verändern oder einen Satz von die Signalübertragungscharakteristik beeinflussenden Parametern aus einem Parameterspeicher automatisch auszuwählen.
In der EP-A-0 674 463 ist ein ähnliches Hörgerät offenbart, bei dem einer automatischen Verstärkungsregelschaltung (automatic gain control - AGC) ein Fuzzy-Logik-Regler zugeordnet ist.
Bei den in diesen Offenlegungsschriften beschriebenen Hörgeräten ist jedoch nur eine Realisierung von Fuzzy-Logik-Funktionen in analoger Schaltungstechnik vorgesehen. Daraus ergibt sich das Problem eines hohen schaltungstechnischen Aufwandes, der insbesondere wegen der bei Hörgeräten erforderlichen Miniaturisierung nachteilig ins Gewicht fällt.
Die Erfindung hat demgemäß die Aufgabe, das genannte Problem zu lösen. Insbesondere soll durch die Erfindung ein Hörgerät bereitgestellt werden, das sich mit geringem Entwicklungsund Schaltungsaufwand herstellen läßt und dabei eine optimale Anpassung an die spezifischen Erfordernisse des Hörgeräteträgers ermöglicht.
Erfindungsgemäß wird diese Aufgabe gelöst durch ein Hörgerät mit den Merkmalen gemäß Patentanspruch 1.
Ein digitaler Aufbau einer Berechnungseinrichtung, die Fuzzy-Logik-Funktionen realisiert, bietet ein hohes Maß an Kompatibilität mit der digitalen Signalverarbeitung: Eine zusätzliche Umsetzung (Analog/Digital oder Digital/Analog) ist nicht erforderlich, und die Berechnungseinrichtung kann ganz oder teilweise mit den gleichen Komponenten realisiert werden wie die übrige Verarbeitung der Signale. Daraus ergibt sich eine leichte Kombinierbarkeit der Berechnungseinrichtung mit herkömmlichen digitalen Daten- und Signalverarbeitungsfunktionen, wie sie z.B. in Mikroprozessoren oder Signalprozessoren üblich sind. Überdies bietet die Digitaltechnik Vorzüge wie erhöhte Störsicherheit und Unempfindlichkeit gegen Fertigungstoleranzen.
Die Berechnungseinrichtung ist bevorzugt mit üblichen digitalen Bauelementen wie Gattern, Flip-Flops, Speichern etc. gebildet; allgemeiner mit Schaltnetzen und Schaltwerken. Sie kann insbesondere als ASIC (application specific integrated circuit - anwendungsspezifische integrierte Schaltung) ausgestaltet sein. Alternativ ist es möglich, die Berechnungseinrichtung als Mikroprozessor oder Mikrocontroller mit einem zugehörigen Programm auszubilden, das in einem Nur-Lese-Speicher (ROM; insbesondere maskenprogrammiertes ROM, PROM, EPROM oder EEPROM) oder einem Schreib-Lese-Speicher (RAM) gespeichert ist. Auch Mischformen sind möglich; beispielsweise können spezifische festverdrahtete Module mit einer programmierten Steuerung verbunden sein. Dies ist insbesondere für Funktionen sinnvoll, die häufig ausgeführt werden und sich relativ einfach digital realisieren lassen, beispielsweise für Funktionen zur Berechnung des Maximums oder Minimums mehrerer Binärzahlen.
Bevorzugt wird bei dem erfindungsgemäßen Hörgerät die Berechnungseinrichtung für die direkte Signalverarbeitung und/oder für die Steuerung von Signalverarbeitungsfunktionen und/oder für die automatische Auswahl von Hörprogrammen im Hörgerät eingesetzt.
Ferner realisiert die Berechnungseinrichtung des Hörgerätes die Fuzzy-Logik-Funktionen bevorzugt durch Ausführen der Teilschritte Fuzzyfizierung von scharfen Eingangsvariablen, Auswertung von Prämissen, Auswertung von Teilkonklusionen, Akkumulation von Ausgangstermen und Defuzzyfizierung. Die dazu erforderlichen Berechnungen sind bevorzugt auf mehrere Berechnungsmodule verteilt, die lokale oder gemeinsame Speicher aufweisen können.
Konfigurationsparameter der Berechnungseinrichtung sind vorzugsweise in einem Speicher, beispielsweise einem RAM oder EEPROM, abgelegt, so daß eine Neuprogrammierung der Berechnungseinrichtung durch den Hörgeräteakustiker und/oder sogar eine Adaption der Funktion der Berechnungseinrichtung während des Betriebs des Hörgerätes möglich ist.
Weitere bevorzugte Ausführungsformen sind in den übrigen Unteransprüchen definiert.
Ausführungsbeispiele der Erfindung werden nun unter Hinweis auf die Zeichnungen genauer beschrieben. Es stellen dar:
  • Fig. 1 ein Blockschaltbild eines erfindungsgemäßen Hörgerätes,
  • Fig. 2 eine konzeptionelle Darstellung einer beispielhaften Verarbeitungsstruktur,
  • Fig. 3 Graphen von Zugehörigkeitsfunktionen zur Veranschaulichung der Fuzzyfizierung,
  • Fig. 4a bis Fig. 4c und Fig. 5a bis Fig. 5e Graphen von beispielhaften Zugehörigkeitsfunktionen,
  • Fig. 6 eine die Auswertung von Prämissen veranschaulichende Darstellung,
  • Fig. 7 eine Darstellung zweier Möglichkeiten zur Bestimmung des Aktivierungsgrades einer Teilkonklusion,
  • Fig. 8 eine Darstellung zweier Möglichkeiten zur Bestimmung der Aktivierung eines Terms,
  • Fig. 9 eine Darstellung zweier Möglichkeiten zur Akkumulation von Ausgangstermen,
  • Fig. 10 eine ein erstes Verfahren zur Defuzzyfizierung veranschaulichende Darstellung,
  • Fig. 11 eine ein zweites Verfahren zur Defuzzyfizierung sowie ein aufwandsreduziertes Verfahren veranschaulichende Darstellung,
  • Fig. 12 ein Blockschaltbild einer Berechnungseinrichtung eines erfindungsgemäßen Hörgerätes,
  • Fig. 13 ein Blockschaltbild einer ersten Ausführungsalternative der in Fig. 12 gezeigten Berechnungseinrichtung, und
  • Fig. 14 ein Blockschaltbild einer zweiten Ausführungsalternative der in Fig. 12 gezeigten Berechnungseinrichtung.
  • Bei dem in Fig. 1 schematisch dargestellten Hörgerät setzt ein als Eingangswandler 12 wirkendes Mikrofon ein Schallsignal in ein elektrisches Signal um und leitet dieses an eine Verstärker- und Übertragungsschaltung 10 weiter. Die Verstärker- und Übertragungsschaltung 10 verstärkt das eingehende Signal und verarbeitet es, beispielsweise durch selektives Anheben oder Abschwächen bestimmter Frequenz- oder Lautstärkenbereiche. Das so verarbeitete Ausgabesignal 28 wird von einem als Ausgangswandler 14 dienenden Hörer ausgegeben.
    An mindestens einer geeigneten Stelle der Verstärker- und Übertragungsschaltung 10 wird ein Abgriffssignal 22 aus dem Signalpfad des Hörgerätes abgegriffen und einer Signalaufbereitungseinrichtung 16 zugeführt. Das Abgriffssignal 22 kann ferner Einzelsignale aufweisen, die von weiteren Eingangswandlern, von Bedienungselementen oder von Sensoren zur Überwachung von Systemeigenschaften (beispielsweise der Batteriespannung) stammen.
    Die Signalaufbereitungseinrichtung 16 bereitet das Abgriffssignal 22 geeignet auf, beispielsweise durch Gleichrichtung, Mittelwertbildung oder Ableitung nach der Zeit, um es einer Berechnungseinrichtung 20, die Fuzzy-Logik-Funktionen realisiert, als Eingabesignal 24 zuzuführen. Hinsichtlich der Ausgestaltung der Signalaufbereitungseinrichtung 16 sowie hinsichtlich der Einzelsignale, aus denen sich das Abgriffssignal 22 zusammensetzt, wird der Inhalt der EP-A-0 674 464 hiermit ausdrücklich in die vorliegende Beschreibung aufgenommen.
    Die Berechnungseinrichtung 20 weist einen Speicher 18 auf, der Zwischenergebnisse sowie gegebenenfalls Konfigurationsparameter der Berechnungseinrichtung 20 speichert. Die Berechnungseinrichtung 20 verarbeitet das ihr zugeführte Eingabesignal 24 auf die unten genauer beschriebene Weise nach den Prinzipien der Fuzzy-Logik und gibt das Ergebnis als Ergebnissignal 26 an die Verstärker- und Übertragungseinrichtung 10 ab, deren Verstärkungs- und Übertragungseigenschaften durch das als Steuersignal wirkende Ergebnissignal 26 in weiten Grenzen veränderbar sind.
    In einer Ausführungsform der Erfindung ist lediglich die Berechnungseinrichtung 20 digital ausgeführt, während die anderen Baugruppen, bis auf gegebenenfalls erforderliche Analog-Digital- und Digital-Analog-Wandler, als analoge Schaltungen gebildet sind. In einer Ausführungsalternative sind jedoch die Verstärker- und Übertragungseinrichtung 10, die Signalaufbereitungsschaltung 16 und die Berechnungseinrichtung 20 im wesentlichen digital ausgeführt, und das Abgriffssignal 22, das Eingabesignal 24 und das Ergebnissignal 26 sind digitale Signale, die bevorzugt als aufeinanderfolgende Binärzahlen auf mehreren Leitungen parallel übertragen werden. In dieser Ausführungsalternative weist lediglich die Verstärker- und Übertragungseinrichtung 10 einen Analog-Digital-Wandler für das vom Eingangswandler 12 stammende Signal und einen Digital-Analog-Wandler auf, der das an den Ausgangswandler 14 geleitete Ausgabesignal 28 erzeugt.
    In der in Fig. 1 gezeigten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Hörgerätes steuert das Ergebnissignal 26 die Übertragungscharakteristik der Verstärker- und Übertragungseinrichtung 10 unmittelbar, indem durch die Einzelsignale des Ergebnissignals 26 einzelne Parameter der Verstärker- und Übertragungseinrichtung 10, beispielsweise die Verstärkung bestimmter Frequenzbänder oder Ansprech- und Abfallzeiten einer automatischen Verstärkungsregelung (automatic gain control - AGC), eingestellt werden.
    In einer Ausführungsalternative weist die Verstärker- und Übertragungseinrichtung 10 einen Speicher auf, der mehrere voreingestellte oder einprogrammierte Parametersätze enthält. Ein Parametersatz dieses Speichers wird, basierend auf dem Ergebnissignal 26, ausgewählt, beispielsweise dadurch, daß das digitale Ergebnissignal 26 als Speicheradresse dient.
    In einer weiteren Ausführungsalternative weist die Verstärker- und Übertragungseinrichtung 10 keinen unmittelbaren Signalpfad vom Eingangswandler 12 zum Ausgangswandler 14 auf. Der Signalpfad verläuft vielmehr von dem.Eingangswandler 12 über einen ersten Teil der Verstärker- und Übertragungseinrichtung 10 zur Signalaufbereitungseinrichtung 16, von dort zur Berechnungseinrichtung 20, von dort als Ergebnissignal 26 zu einem zweiten Teil der Verstärker- und Übertragungseinrichtung 10 und von dort als Ausgabesignal 28 zum Ausgangswandler 14. Im zweiten Teil der Verstärker- und Übertragungseinrichtung 10 wird das digitale Ergebnissignal 26 lediglich in ein analoges Signal umgewandelt und gegebenenfalls gefiltert.
    Die in dem erfindungsgemäßen Hörgerät eingesetzte Fuzzy-Logik erlaubt die Verarbeitung von Signalen und Informationen nach unscharfen Vorschriften, einem sogenannten Regelsatz. Dieser Regelsatz kann beispielsweise wie folgt lauten:
    Regel 1:
    WENN (A ist groß) UND (B ist groß)
    DANN (X ist groß) UND (Y ist groß)
    Regel 2:
    WENN (A ist klein) ODER (B ist groß)
    DANN (X ist klein)
    Regel 3:
    WENN (A ist klein) UND (B ist klein)
    DANN (X ist klein) UND (Y ist klein)
    Der Ausdruck zwischen WENN und DANN wird als Prämisse bezeichnet; der Ausdruck rechts vom DANN wird als Konklusion bezeichnet. Die Teilausdrücke in Klammern werden entsprechend als Teilprämissen und Teilkonklusionen bezeichnet.
    An Beispiel dieses Regelsatzes werden im weiteren die einzelnen Teilfunktionen der Berechnungseinrichtung 20 erläutert.
    Fig. 2 zeigt die konzeptuelle Struktur der Verarbeitung des oben angegebenen Regelsatzes. Sie besteht aus folgenden wesentlichen Teilfunktionen:
  • 1) Fuzzyfizierung 50 der scharfen Eingangsvariablen. Gleichzeitig wird dadurch der Erfüllungsgehalt der Teilprämissen ermittelt.
  • Auswertung 52 der Prämissen, d.h. Ermittlung des Erfüllungsgehaltes der Prämissen.
  • 3) Auswertung der Teilkonklusionen, d.h. Ermittlung der Aktivierung der Teilkonklusionen. In der Darstellung von Fig. 2 ist dieser Schritt in die beiden Teilschritte Bestimmung 54 des Aktivierungsgrades der Teilkonklusionen und Bestimmung 56 der Aktivierung der Terme der Ausgangsvariablen unterteilt.
  • 4) Akkumulation 58 der Ausgangsterme, d.h. Ermittlung der Aktivierung der Konklusionen.
  • 5) Defuzzyfizierung 60 der aktivierten Konklusionen. Dadurch werden wieder scharfe Ausgangsvariablen bestimmt.
  • Bei der erfindungsgemäßen digitalen Realisierung der Berechnungseinrichtung 20 dient die in Fig. 2 gezeigte Struktur lediglich zur konzeptuellen Darstellung einer Fuzzy-Logik-Berechnung, weil bei der tatsächlichen Implementierung eine beliebige Zuordnung der in Fig. 2 dargestellten Teilfunktionen zu einem oder mehreren Modulen der Berechnungseinrichtung 20 erfolgen kann.
    Schritt 1) - Fuzzyfizierung der Eingangsvariablen
    Bei der Fuzzyfizierung wird ermittelt, welchen Wert eine Zugehörigkeitsfunktion eines jeden linguistischen Terms der entsprechenden linguistischen Variablen bei dem aktuellen Wert der Eingangsvariablen besitzt.
    Dies ist Fig. 3 beispielhaft dargestellt. Das Beispielregelwerk enthält zwei linguistische Variablen A und B mit je zwei linguistischen Termen, nämlich (A ist klein), (A ist groß) und (B ist klein), (B ist groß). Die in Fig. 3 gezeigten Graphen stellen die Zugehörigkeitsfunktionen dieser Terme dar: µklein(A), µgroß(A) und µklein(B), µgroß(B). Die Eingangswerte a und b werden auf die entsprechenden Werte µklein(A=a) µgroß(A=a) und µklein(B=b), µgroß(B=b) der Zugehörigkeitsfunktionen abgebildet.
    Die in Fig. 4a bis Fig. 4c und Fig. 5a bis Fig. 5e gezeigten beispielhaften Zugehörigkeitsfunktionen lassen sich in drei Klassen einteilen:
    • Völlig freier Verlauf der Zugehörigkeitsfunktion (Fig. 4a); eine Beschränkung ergibt sich - wie auch in den folgenden Klassen - lediglich durch die Quantisierung der Kurven. Jede Zugehörigkeitsfunktion muß - entsprechend der angewandten Quantisierung - in Form ihrer Einzelwerte abgespeichert werden. Dies ist relativ speicheraufwendig. Auch die Weiterverarbeitung ist rechenaufwendig.
    • Linearer Verlauf des Funktionswertes zwischen beliebig angebbaren Eckwerten (Fig. 4b und Fig. 5a). Durch diese Einschränkung ergibt sich ein reduzierter Speicher- und Rechenaufwand. Jede Zugehörigkeitsfunktion kann, entsprechend der Anzahl M der Eckwerte, als eine Folge von x-y-Wertepaaren (x1, y1, x2, y2, ..., xM, yM) dargestellt werden.
    • Linearer Verlauf des Funktionswertes zwischen maximal vier Eckwerten, als deren Ordinatenwerte nur 0 und 1 zulässig sind. Alle damit möglichen Kurvenverläufe sind in Fig. 4c dargestellt: linke Schulterfunktion 72, Trapezfunktion 70, Dreiecksfunktion 74, rechte Schulterfunktion 76. Diese Einschränkung ergibt eine optimale Reduzierung des Speicheraufwandes. Da maximal vier Eckwerte vorhanden sind und als y-Werte nur 0 und 1 verwendet werden, kann jede in diese Klasse fallende Zugehörigkeitsfunktion allein durch ihre vier x-Werte (x1, x2, x3, x4) eindeutig beschrieben werden. In Fig. 5b ist dies für die Trapezfunktion 70 gezeigt, in Fig. 5c für die linksseitige Schulterfunktion 72 (hierbei gilt x1 = x2), in Fig. 5d für die Dreiecksfunktion 74 (hierbei gilt x2 = x3) und in Fig. 5e für die rechtsseitige Schulterfunktion 76 (hierbei gilt x3 = x4).
    Um bei der Fuzzyfizierung den Erfüllungsgrad der Teilprämissen berechnen zu können, wird vor Beginn der Fuzzyfizierung jeder Eingangswert auf die intern verwendete Abszisse normiert. Im weiteren wird davon ausgegangen, daß die Eingangswerte bereits normiert sind.
    Im Falle des in Fig. 4a dargestellten freien Verlaufes der Zugehörigkeitsfunktion erfolgt die Ermittlung des Erfüllungsgrades durch Auslesen des dem entsprechenden x-Wert zugeordneten y-Wertes aus dem Speicher.
    Bei der in Fig. 4b und Fig. 5a gezeigten linearisierten Zugehörigkeitsfunktion ist der Wert der Zugehörigkeitsfunktion µ... (V=v) nach folgender Vorschrift zu ermitteln:
  • 1. Wenn V < x1 ist, dann ist µ... (V=v) = 0.
  • 2. Durchlaufe alle Werte xm = x2, ..., xM, bis gilt xm > V. Dann berechne den Erfüllungswert nach der Vorschrift µ... (V=v) = ym-1 + ym - ym-1 xm - xm-1 * (V - xm-1) und breche den Durchlauf ab.
  • 3. Wenn bei obigem Durchlauf niemals die genannte Bedingung erfüllt worden ist, dann ist µ... (V=v) = 0.
  • Tritt im Regelwerk eine negierte Variable auf, so ist der Wert der inversen Zugehörigkeitsfunktion zu ermitteln. Dieser berechnet sich aus dem Wert der nicht invertierten Zugehörigkeitsfunktion zu: inv [µ... (V=v)] = 1 - µ... (V=v).
    Im Falle der in Fig. 4c und Fig. 5b bis Fig. 5e dargestellten weitestgehenden Vereinfachung der Zugehörigkeitsfunktionen lautet die - nun ebenfalls einfachere - Berechnungsvorschrift für den Wert der Zughörigkeitsfunktion µ... (V=v)
  • 1. Wenn V < x1 ist, dann ist µ... (V=v) = 0 [1].
  • 2. Wenn x2 > V ist, dann berechnet sich der Erfüllungsgrad nach der Vorschrift
    Figure 00110001
  • 3. Wenn x3 > V ist, dann ist µ... (V=v) = 1 [0].
  • 4. Wenn x4 > V ist, dann berechnet sich der Erfüllungsgrad nach der Vorschrift
    Figure 00110002
  • 5. Wenn keine der genannte Bedingung erfüllt ist, dann ist µ... (V=v) = 0 [1].
  • Tritt im Regelwerk eine negierte Variable auf, so ist der Wert der inversen Zugehörigkeitsfunktion nach der oben angegebenen Formel zu ermitteln. Wahlweise können bei der Berechnung die oben in eckigen Klammern angegebenen Werte verwendet werden.
    Schritt 2) - Auswertung der Prämissen
    Die in Schritt 1) berechneten Werte der Zugehörigkeitsfunktionen, die den Erfüllungsgraden der Teilprämissen (A ist groß), (B ist groß) und so weiter entsprechen, sind bei dem hier verwendeten Beispielsregelwerk durch linguistische UNDund ODER-Operatoren zu den Prämissen der einzelnen Regeln verknüpft.
    Die Berechnung der UND- und ODER-Verknüpfungen der Teilprämissen geschieht bevorzugt durch die Berechnung des Minimums bzw. des Maximums der entsprechenden Erfüllungsgrade, wie dies in Fig. 6 gezeigt ist. Das Ergebnis dieser Operation ist der Erfüllungsgrad der jeweiligen Prämisse [(A ist groß) UND (B ist groß)], [(A ist groß) ODER (B ist groß)] und so weiter. Diese Berechnung erfolgt für alle Regeln.
    Schritt 3) - Auswertung der Teilkonklusionen
    Zur Auswertung einer Teilkonklusion wird in einem ersten Teilschritt der Aktivierungsgrad der Teilkonklusion bestimmt. Dabei gilt der Grundsatz, daß jede Teilkonklusion in dem Maße aktiviert wird, wie die ihr im Regelwerk zugeordneten Prämissen erfüllt sind.
    Sofern eine Teilkonklusion im Regelwerk nur einmal erwähnt ist, ist ihr Aktivierungsgrad gleich dem Erfüllungsgrad der entsprechenden Prämisse. Ist eine Teilkonklusion in mehreren Regeln erwähnt, hängt ihr Aktivierungsgrad also von mehreren Prämissen ab, so müssen die Aktivierungsgrade der betreffenden Prämissen in geeigneter Weise miteinander verrechnet werden. Hierzu gibt es insbesondere die beiden in Fig. 7 dargestellten Möglichkeiten:
    • Bildung des Maximums der Erfüllungsgrade der Prämissen, oder
    • Bildung der (auf Eins) beschränkten Summe der Erfüllungsgrade der Prämissen.
    Das Ergebnis dieser Operation ist der Aktivierungsgrad der Teilkonklusion. Diese Berechnung erfolgt für alle Teilkonklusionen.
    In einem zweiten Teilschritt der Auswertung der Teilkonklusionen wird die Aktivierung der Terme der Ausgangsvariablen bestimmt. Jede Teilkonklusion aktiviert einen entsprechenden Term einer Ausgangsvariablen. Diese Terme werden durch ihre Zugehörigkeitsfunktionen beschrieben. Ihre Aktivierung, d.h. das Maß, mit dem sie aktuell zur Geltung kommen, entspricht einer Teilfläche unter dieser Zugehörigkeitsfunktion. Diese Teilfläche wiederum wird bestimmt vom (oben im ersten Teilschritt ermittelten) Aktivierungsgrad der Teilkonklusion. Vorzugsweise wird eine der beiden in Fig. 8 dargestellten Methoden verwendet, um aus dem Aktivierungsgrad einer Teilkonklusiön die Aktivierung des entsprechenden Terms zu ermitteln:
    • Beschränkung der maximalen Werte der Zugehörigkeitsfunktion auf den Wert des Aktivierungsgrades, oder
    • Multiplikation des Verlaufes der Zugehörigkeitsfunktion mit dem Wert des Aktivierungsgrades.
    Diese Berechnung geschieht für alle Terme aller Ausgangsvariablen.
    Schritt 4) - Akkumulation der Ausgangsterme
    Jede linguistische Ausgangsvariable besteht üblicherweise aus mehreren Termen. Für jeden dieser Terme ist nun seine Aktivierung bestimmt worden. Die einzelnen aktivierten Terme einer jeden Ausgangsvariablen müssen jetzt in geeigneter Weise überlagert (akkumuliert) werden. Dazu sind bevorzugt die beiden in Fig. 9 gezeigten Methoden vorgesehen:
    • Bildung des Maximums der die aktivierten Terme umgebenden Funktionsverläufe für jeden Abszissenwert, oder
    • Addition der die aktivierten Terme umgebenden Funktionsverläufe für jeden Abszissenwert.
    Diese Akkumulation geschieht für jede Ausgangsvariable.
    Schritt 5) - Defuzzyfizierung
    Durch die Defuzzyfizierung wird aus den akkumulierten Termen einer jeden Ausgangsvariablen ein scharfer Ausgangswert bestimmt. Die Operation der Defuzzyfizierung wird also auf jede Ausgangsvariable angewandt. Hierzu sind die folgenden zwei Verfahren möglich:
    • Bestimmung des Mittelwerts der Maxima (Fig. 10), oder
    • Schwerpunktsbestimmung (Fig. 11).
    Bei der in Fig. 10 dargestellten Art der Defuzzyfizierung durch Bestimmung des Mittelwerts der Maxima berechnet sich der scharfe Ausgangswert x als Mittelwert der Positionen der Maxima von faktiv(X).
    Bei der in Fig. 11 veranschaulichten Schwerpunktsmethode wird zur Berechnung des scharfen Ausgangswertes x auf die akkumulierten Terme einer jeden Ausgangsvariablen folgendes Berechnungsverfahren angewandt:
    Figure 00140001
    Dies entspricht der Berechnung der x-Komponente des Flächenschwerpunktes.
    Bei einer digitalen Realisierung der Berechnung sind die Integrationen durch Summenbildungen zu ersetzen. Es gilt dann:
    Figure 00150001
    Um die Berechnung zu verkürzen, wird der Bereich, über den integriert bzw. summiert wird, bevorzugt auf das Intervall zwischen Xmin und Xmax beschränkt; also auf das Intervall zwischen dem kleinsten und dem größten X-Wert, für den faktiv(X) > 0 gilt. Diese Information fällt bei der Akkumulation der Ausgangsterme an.
    Das im folgenden beschriebene Verfahren erlaubt eine aufwandsreduzierte Berechnung der Schritte von der Aktivierung der Terme der Ausgangsvariablen bis zur Defuzzyfizierung.
    Wenn aus dem Aktivierungsgrad der Konklusion die Aktivierung des zugehörigen Ausgangsterms ermittelt wird, so läßt sich diese Operation durch zwei Abbildungsfunktionen beschreiben: Der Aktivierungsgrad der Konklusion wird zum einen auf die aktivierte Fläche Fn des Ausgangsterms abgebildet, und zum anderen wird er auf eine Schwerpunktslage Sn dieser aktivierten Fläche abgebildet. Beide Abbildungsvorschriften müssen nicht zur Laufzeit des Systems ausgewertet werden, da sie nur abhängig sind von den Ausgangstermen und der in Fig. 8 dargestellten Methode der Umrechnung des Aktivierungsgrades der Konklusion in die Aktivierung der Terme (Maximumbildung oder Multiplikation).
    Fig. 11 verdeutlicht den beschriebenen Übergang zu zwei getrennten Abbildungsvorschriften. Die Akkumulation der Ausgangsterme und die Defuzzyfizierung geschehen nun gleichzeitig durch Ausführung der Berechnungsvorschrift
    Figure 00160001
    für jede Ausgangsvariable. Hierbei steht N für die Anzahl der Terme der Ausgangsvariablen. In dem in Fig. 11 gezeigten Beispiel ergibt sich damit ein Gesamtschwerpunkt x = (S1*F1 + S2*F2)/(F1 + F2).
    Diese Berechnungsmethode beinhaltet implizit die Akkumulation der Terme durch die Methode der Addition.
    In Fig. 12 ist eine erste Ausführungsform der erfindungsgemäßen Berechnungseinrichtung 20 gezeigt, welche die beschriebenen Fuzzy-Logik-Funktionen ausführt. Die Berechnungseinrichtung 20 weist sechs Berechnungsmodule 30 auf, die über fünf Zwischenspeicher 32 in Reihe hintereinandergeschaltet sind. Jedem Berechnungsmodul 30 ist ferner ein Speichermodul 34 mit je einem Konfigurationseingang 36 zugeordnet. Ein Steuermodul 40 ist mit allen Berechnungsmodulen 30 sowie mit einem Arbeitsspeicher 42 verbunden, auf den von außen über einen Anschluß 44 zugegriffen werden kann.
    Jedem in Fig. 2 dargestellten Teilfunktionstyp 50, 52, 54, 56, 58 und 60 entspricht eines der Berechnungsmodule 30. Das erste Berechnungsmodul 30 erhält die scharfen Eingangswerte als Eingabesignal 24; das letzte Berechnungsmodul 30 gibt die berechneten scharfen Ergebniswerte als Ergebnissignal 26 aus. Der Transfer der Zwischenergebnisse zwischen den Berechnungsmodulen 30 erfolgt über die Zwischenspeicher 32.
    In dem jedem Berechnungsmodul 30 zugeordneten Speichermodul 34 können interne Zwischenergebnisse abgelegt werden. Jedes Speichermodul 34 kann überdies Konfigurationsinformationen für die von dem jeweiligen Berechnungsmodul 30 ausgeführte Teilfuhktion enthalten. Solche Konfigurationsinformationen können beispielsweise beim ersten Berechnungsmodul 30, das das Eingabesignal 24 erhält, die Zughörigkeitsfunktionen der Eingangsvariablen sein. Zur Konfiguration der Fuzzy-Logik-Funktionen der Berechnungseinrichtung 20 sind die Speichermodule 34 über die Konfigurationseingänge 36 von außen beschreibbär.
    Das Steuermodul 40 koordiniert den Gesamtablauf und die Zusammenarbeit der Berechnungsmodule 30. Beispielsweise kann die Bearbeitungszeit in den einzelnen Berechnungsmodulen 30 unterschiedlich sein. Aufgabe des Steuermoduls 40 ist es dann, jedem Berechnungsmodul 30 mitzuteilen, wenn die Zwischenergebnisse des vorhergehenden Berechnungsmoduls 30 zur Weiterverarbeitung anstehen.
    Auch in dem dem Steuermodul 40 zugeordneten Arbeitsspeicher 42 können Zwischenergebnisse und Konfigurationsinformation abgelegt werden.
    Die Realisierung der Berechnungsmodule 30 sowie der sonstigen Bauteile der Berechnungseinrichtung 20 in digitaler Schaltungstechnik ergibt sich in bekannter Weise unmittelbar aus der Beschreibung der entsprechenden Teilfunktionen. Sie kann durch Schaltnetze, Schaltwerke oder eine Kombination aus beiden geschehen. Ihre genaue Funktion kann durch Konfigurationsinformationen festgelegt werden.
    Die Anzahl der in der Berechnungseinrichtung 20 vorgesehenen Berechnungsmodule 30 braucht nicht notwendigerweise sechs zu sein. Es können mehr oder weniger Berechnungsmodule 30 vorhanden sein, um die Berechnung der Fuzzy-Logik-Funktionen feiner oder gröber zu unterteilen. Beispielsweise können fünf Berechnungsmodule 30 entsprechend den oben beschriebenen Schritten 1) bis 5) eingesetzt werden, oder nur ein einziges Berechnungsmodul 30', wie dies in Fig. 14 dargestellt ist.
    Fig. 13 zeigt eine Ausführungsvariante der Berechnungseinrichtung 20. Alle in Fig. 12 dargestellten Zwischenspeicher 32 und Speichermodule 34 sowie der Arbeitsspeicher 42 sind hier zu dem einzigen Speicher 18 zusammcngefaßt. Dies erlaubt eine rationellere Verwendung des Speicherplatzes, da er beliebig partitioniert und den einzelnen Modulen nach Bedarf zugeordnet werden kann. Auch müssen so Informationen, welche von verschiedenen Modulen benötigt werden, nur einmal im Speicher 18 abgelegt werden.
    Fig. 14 zeigt eine weitere Ausführungsvariante der Berechnungseinrichtung 20. Hier sind alle Berechnungsmodule 30 zu einem einzigen Berechnungsmodul 30' zusammengefaßt. Wird dieses Berechnungsmodul 30' zusätzlich möglichst weitgehend als programmierbares Operationswerk ausgelegt, so kann seine Rechenleistung beliebig partitioniert und den einzelnen Teilfunktionen zugeordnet werden. Dies gewährleistet einen optimalen Datendurchsatz durch das Gesamtsystem.
    In einer weiteren bevorzugten Ausgestaltung haben die Berechnungsmodule 30 (oder das Berechnungsmodul 30') Zugriff auf ein vorzugsweise festverdrahtetes Modul zur Bestimmung des Minimums Minimums und/oder des Maximums zweier oder mehrerer Binärzahlen. Dies ist vorteilhaft, weil die Bildung des Minimums und des Maximums zwei in vielen Fuzzy-Logik-Teilfunktionen vorkommende Grundfunktionen sind.

    Claims (9)

    1. Hörgerät mit einer Verstärker- und Übertragungseinrichtung (10), die einerseits mit einem Eingangswandler (12) verbunden ist und andererseits einem Ausgangswandler (14) ein Ausgabesignal (28) zuführt, sowie mit einer Berechnungseinrichtung (20), die Fuzzy-Logik-Funktionen realisiert, auf ein an der Verstärker- und Übertragungseinrichtung (10) abgegriffenes Abgriffssignal (22) anspricht und ein Ergebnissignal (26) liefert, das der Verstärker- und Übertragungseinrichtung (10) zugeführt wird und deren Ausgabesignal (28) beeinflußt, dadurch gekennzeichnet, daß
      die Verstärker- und Übertragungseinrichtung (10) einen Signalpfad zwischen dem Eingangswandler (12) und dem Ausgangswandler (14) aufweist, dessen Verstärkungs- und Übertragungscharakteristik durch das Ergebnissignal (26) der Berechnungseinrichtung (20) beeinflußbar ist,
      die Verstärker- und Übertragungseinrichtung (10) einen Speicher aufweist, in dem mehrere Sätze von Verstärkungsund Übertragungsparametern abgelegt sind und das Ergebnissignal (26) der Berechnungseinrichtung (20) zum Auswählen eines dieser Parametersätze dient,
      eine Signalaufbereitungseinrichtung (16) vorgesehen ist, die das von der Verstärker- und Übertragungseinrichtung (10) abgegriffene Abgriffssignal (22) aufbereitet und als Eingabesignal (24) der Berechnungseinrichtung (20) zuführt und
      zumindest die Berechnungseinrichtung (20) und die Signalaufbereitungseinrichtung (16) in digitaler Schaltungstechnik ausgeführt sind.
    2. Hörgerät nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß ein Signalpfad des Hörgerätes von dem Eingangswandler (12) über einen ersten Teil der Verstärker- und Übertragungseinrichtung (10), die Berechnungseinrichtung (20) und einen zweiten Teil der Verstärker- und Übertragungseinrichtung (10) zu dem Ausgangswandler (14) verläuft.
    3. Hörgerät nach Anspruche 1, dadurch gekennzeichnet, daß die Verstärker- und Übertragungseinrichtung (10) einen Analog-Digital-Wandler und einen Digital-Analog-Wandler aufweist.
    4. Hörgerät nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, daß die Berechnungseinrichtung (20) ein Steuermodul (40), mindestens einen Speicher (18; 32, 34, 42) und mindestens ein Berechnungsmodul (30; 30') aufweist.
    5. Hörgerät nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, daß in der Berechnungseinrichtung (20) ein eigenes Berechnungsmodul (30) und/oder ein eigenes Speichermodul (34) für jeden Schritt eines Verfahrens zur Realisierung der Fuzzy-Logik-Funktionen vorgesehen ist.
    6. Hörgerät nach Anspruch 4 oder 5, dadurch gekennzeichnet, daß in der Berechnungseinrichtung (20) mehrere hintereinandergeschaltete Berechnungsmodule (30) sowie mindestens ein Zwischenspeicher (32) für die Verbindung von aufeinanderfolgenden Berechnungsmodulen (30) vorgesehen sind.
    7. Hörgerät nach einem der Ansprüche 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, daß die Berechnungseinrichtung (20) dazu eingerichtet ist, die Fuzzy-Logik-Funktionen in den Teilschritten
      Fuzzyfizierung (50) von scharfen Eingangsvariablen,
      Auswertung (52) von Prämissen,
      Auswertung (54, 56) von Teilkonklusionen,
      Akkumulation (58) von Ausgangstermen, und
      Defuzzyfizierung (60) zu realisieren.
    8. Hörgerät nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, daß die Berechnungseinrichtung (20) dazu eingerichtet ist, bei der Fuzzyfizierung (50) Zugehörigkeitsfunktionen zu verwenden, deren Funktionswert zwischen maximal vier Eckwerten jeweils linear verläuft, wobei die Ordinatenwerte der maximal vier Eckwerte jeweils entweder 0 oder 1 betragen.
    9. Hörgerät nach Anspruch 7 oder 8, dadurch gekennzeichnet, daß die Berechnungseinrichtung (20) dazu eingerichtet ist, die Akkumulation (58) der Ausgangsterme und die Defuzzyfizierung (60) für jede Ausgangsvariable gleichzeitig durch Ausführen der Berechnungsvorschrift
      Figure 00220001
      zu realisieren, wobei für jede Ausgangsvariable die Anzahl der Ausgangsterme dieser Ausgangsvariablen durch N bezeichnet wird, die aktivierte Fläche des n-ten Ausgangsterms durch Fn und die Schwerpunktslage dieser Fläche durch Sn.
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