EP0820212A2

EP0820212A2 - Acoustic signal processing based on volume control

Info

Publication number: EP0820212A2
Application number: EP97810460A
Authority: EP
Inventors: Arthur Schaub; Remo Leber
Original assignee: Bernafon AG
Current assignee: Bernafon AG
Priority date: 1996-07-19
Filing date: 1997-07-11
Publication date: 1998-01-21
Anticipated expiration: 2017-07-11
Also published as: AU2865597A; DE59713033D1; US6370255B1; DK0820212T3; AU729074B2; EP0820212A3; EP0820212B1

Abstract

The method processes the acoustic signal such that the subjective volume received by hearing impaired people corresponds to the volume received by people with normal hearing. The signal processing is carried out, without Fourier transformation and without dividing the signal into partial band signals, iteratively in the time range. A characteristic signal parameter for the subjective normal hearing volume is derived continuously from the signal to be processed. The input signal is processed with a time dependent filter (7). The filter parameters are determined using the control parameters by interpolation in calculated user specific correction data stored in tables. The apparatus for carrying out the method includes a processing stage (4) for the iterative calculation of the control parameters and a time-dependent controlled correction filter stage (7). It may include a two-dimensional interpolation stage to derive the control parameters from a signal power and a crucial point frequency.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur lautheitsgesteuerten Verarbeitung akustischer Signale in Schallverarbeitungsgeräten sowie eine Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens gemäss den Oberbegriffen der unabhängigen Patentansprüche. Die Erfindung eignet sich besonders für den Einsatz in Hörgeräten für Hörbehinderte; eintreffende akustische Signale werden auf eine solche Weise verarbeitet, dass die vom Hörbehinderten subjektiv empfundene Lautheit wieder stets der von Normalhörenden empfundenen Lautheit entspricht.The invention relates to a method for loudness-controlled processing of acoustic signals in sound processing devices and a device for carrying out the method according to the preambles of the independent claims. The invention is particularly suitable for use in hearing aids for the hearing impaired; incoming acoustic signals are processed in such a way that the loudness perceived by the hearing impaired always corresponds to the loudness perceived by normal hearing.

Die Idee der lautheitsgesteuerten Verarbeitung akustischer Signale ist seit längerem bekannt und von verschiedenen Autoren in der Fachliteratur beschrieben worden, so z.B. auch von N. Dillier et al. im "Journal of Rehabilitation Research and Development", Vol. 30, No. 1, 1993, S. 100-103. Das Verfahren beruht darauf, dass Normalhörenden und Hörbehinderten bekannte Testsignale zur Beurteilung der subjektiv empfundenen Lautheit vorgeführt werden. Als Testsignale werden harmonische Sinussignale oder Schmalbandrauschen verwendet. Die subjektiv empfundene Lautheit hängt von der Signalleistung und von der Frequenz eines Sinussignals, bzw. von der Frequenz der dominanten Signalkomponenten eines komplexen Signals, ab. Die subjektiven Lautheitsangaben werden auf einer normierten Skala mit Wertebereich [0, 1] erfasst. Durch Vergleich der Angaben eines Hörbehinderten mit jenen einer Referenzgruppe Normalhörender lassen sich hörbehindertenspezifische, lautheitsabhängige Korrekturdaten ermitteln. In einem dazu passenden Signalverarbeitungsverfahren werden diese Korrekturdaten dann eingesetzt, um dem Hörbehinderten die akustischen Signale seiner Umwelt in der zielsetzungsgemässen Art aufzubereiten. Im erwähnten Artikel wurden in Verständlichkeitstests mit einer Gruppe von 13 Hörbehinderten bemerkenswerte Verbesserungen der Verständlichkeit nachgewiesen.The idea of loudness-controlled processing of acoustic signals has been known for a long time and has been described in the literature by various authors, for example also by N. Dillier et al. in the "Journal of Rehabilitation Research and Development", Vol. 30, No. 1, 1993, pp. 100-103. The method is based on the fact that normal hearing and hearing impaired people are presented with known test signals to assess their perceived loudness. Harmonic sinusoidal signals or narrowband noise are used as test signals. The subjectively perceived loudness depends on the signal power and the frequency of a sinusoidal signal, or on the frequency of the dominant signal components of a complex signal. The subjective loudness statements are on a standardized scale with a range of values [0, 1] recorded. By comparing the information of a hearing impaired person with that of a reference group of normal hearing people, hearing impairment-specific, loudness-dependent correction data can be determined. In a suitable signal processing method, these correction data are then used to prepare the acoustic signals of the environment for the hearing impaired in the manner intended. In the aforementioned article, remarkable improvements in intelligibility were demonstrated in intelligibility tests with a group of 13 hearing impaired people.

Trotz der audiologischen Wirkung kann die lautheitsgesteuerte Verarbeitung in der bisher bekannten Form in der Praxis nicht eingesetzt werden. Wie im erwähnten Artikel beschrieben, erfolgt nämlich die Verarbeitung durch Fouriertransformation kurzer Signalsegmente, Modifikation der Kurzzeitspektren und Rücktransformation der modifizierten Kurzzeitspektren in den Zeitbereich. Infolge der segmentweisen Verarbeitung ergibt sich für das verarbeitete Signal eine Verzögerung von nahezu 20 ms. Bei Verständlichkeitstests spielt diese Verzögerung keine Rolle. In der Praxis, wenn der Hörbehinderte selbst auch spricht und seine eigene Stimme dermassen verzögert wahrnimmt, ist sie jedoch völlig inakzeptabel. Bei dem im erwähnten Artikel beschriebenen Verfahren beträgt die Dauer der einzelnen Segmente 12.8 ms, und dieser Wert kann auch nicht wesentlich unterschritten werden, weil zur Gewinnung eines brauchbaren Kurzzeitspektrums eine minimale Segmentdauer in dieser Grössenordnung unerlässlich ist.Despite the audiological effect, the loudness-controlled processing in the form known so far cannot be used in practice. As described in the article mentioned, processing is carried out by Fourier transforming short signal segments, modifying the short-term spectra and transforming the modified short-term spectra back into the time domain. As a result of the segmental processing, there is a delay of almost 20 ms for the processed signal. This delay plays no role in intelligibility tests. In practice, however, if the hearing impaired person also speaks and perceives his own voice with such a delay, it is completely unacceptable. In the method described in the article mentioned, the duration of the individual segments is 12.8 ms, and this value cannot be fallen short of significantly, because a minimum segment duration of this magnitude is essential in order to obtain a usable short-term spectrum.

Als Alternative zur segmentweisen Verarbeitung wurde gelegentlich der Ansatz versucht, das akustische Signal in Teilbandsignale aufzuteilen und die einzelnen Teilbandsignale mit separaten Verstärkungswerten zu verarbeiten. Aus praktischen Erprobungen ist bekannt, dass sich beim Aufteilen in bis zu drei Teilbandsignale Verbesserungen erzielen lassen. Eine Aufteilung in mehr Teilbandsignale führt jedoch wieder zu schlechteren Ergebnissen. Ein Grund dafür sind möglicherweise die an den Teilbandgrenzen entstehenden Diskontinuitäten der Übertragungsfunktion. Stellt man der Aufteilung des Signals in drei Teilbandsignale die Frequenzauflösung der Kurzzeitspektren der segmentweisen Verarbeitung gegenüber, so ist auf jeden Fall klar, dass das Potential der segmentweisen Verarbeitung mit dem alternativen Ansatz nicht ausgeschöpft werden kann. Und selbst wenn sich mit dem Aufteilen in mehr Teilbandsignale Wege zu verbesserten Ergebnissen finden liessen, entstünde dabei wiederum das Problem deutlich zunehmender Signalverzögerung.As an alternative to segment-wise processing, an attempt has occasionally been made to split the acoustic signal into subband signals and to process the individual subband signals with separate gain values. It is known from practical tests that improvements can be achieved when dividing up into three subband signals. A division into more However, subband signals again lead to poorer results. One reason for this may be the discontinuities in the transfer function that occur at the subband limits. If one compares the division of the signal into three sub-band signals with the frequency resolution of the short-term spectra of segment-wise processing, it is clear in any case that the potential of segment-wise processing cannot be exploited with the alternative approach. And even if it was possible to find ways to improve the results by dividing it into more sub-band signals, this would in turn result in the problem of significantly increasing signal delay.

Ein weiterer Aspekt für das gute Gelingen der lautheitsgesteuerten Signalverarbeitung hat mit dem in der Verarbeitung verwendeten Lautheitsmodell zu tun. Im Gegensatz zu den einfachen Testsignalen verteilt sich die Signalleistung von Sprache, Musik und Geräuschen zeitabhängig und in komplexer Art über ein weites Frequenzintervall. Mit einem Lautheitsmodell wird diesen komplexen Signalen zeitabhängig ein Lautheitswert zugeordnet, der im Idealfall exakt mit der von Normalhörenden empfundenen Lautheit zusammenfällt. Der mit dem Lautheitsmodell ermittelte Wert wird für die zeitabhängige Steuerung der Signalverarbeitung eingesetzt. Das im erwähnten Artikel beschriebene Lautheitsmodell berücksichtigt nebst der Gesamtenergie eines Signalsegments auch die Schwerpunktsfrequenz seines Kurzzeitspektrums. Zur Berechnung der Schwerpunktsfrequenz wird auf Grundlagen von E. Zwicker zurückgegriffen, die in dessen Lehrbuch "Psychoakustik", Springer Verlag, Berlin, 1982, auf den Seiten 51 bis 53 zusammengefasst sind. Aus den Spektrallinien des Kurzzeitspektrums werden in einem ersten Schritt die Energien E(z) der einzelnen Frequenzgruppen gebildet und anschliessend in Analogie zur Berechnung des Schwerpunkts in der Mechanik zu einer Schwerpunktsfrequenz

c = Σz·E(z)/ΣE(z) (1)

auf der mit z bezeichneten Barkskala verrechnet. Wollte man dieses Lautheitsmodell mittels Aufteilung des Signals in Teilbandsignale realisieren, so wären zur Verarbeitung einer Bandbreite von 7700 Hz insgesamt 21 Teilbandsignale unterschiedlicher Bandbreite entsprechend den bekannten Frequenzgruppenbreiten zu bilden. Nebst der bereits erwähnten, stark ansteigenden Signalverzögerung würde dieses Vorgehen auch ausserordentlich grosse rechnerische Ressourcen erfordern. Mit den derzeit verfügbaren Technologien für integrierte Schaltungen ist damit aber, wie auch für den Ansatz mit segmentweiser Verarbeitung, die Umsetzung in ein Hörgerät mit heute üblichen geometrischen Abmessungen und Stromverbrauch ausgeschlossen.Another aspect for the success of loudness-controlled signal processing has to do with the loudness model used in the processing. In contrast to the simple test signals, the signal power of speech, music and noises is distributed over a wide frequency range in a time-dependent and complex manner. With a loudness model, a time-dependent loudness value is assigned to these complex signals, which ideally coincides exactly with the loudness felt by normal listeners. The value determined with the loudness model is used for the time-dependent control of the signal processing. The loudness model described in the article mentioned takes into account not only the total energy of a signal segment but also the center of gravity frequency of its short-term spectrum. For the calculation of the center of gravity frequency, the basics of E. Zwicker are used, which are summarized in his textbook "Psychoacoustics", Springer Verlag, Berlin, 1982, on pages 51 to 53. The energies E (z) of the individual frequency groups are formed in a first step from the spectral lines of the short-term spectrum and then in analogy to the calculation of the center of gravity in mechanics for a center of gravity frequency

c = ΣzE (z) / ΣE (z) (1)

calculated on the Bark scale labeled z. If one wanted to implement this loudness model by dividing the signal into sub-band signals, a total of 21 sub-band signals of different bandwidths corresponding to the known frequency group widths would have to be formed for processing a bandwidth of 7700 Hz. In addition to the already mentioned, rapidly increasing signal delay, this procedure would also require extraordinarily large computing resources. With the currently available technologies for integrated circuits, however, as for the approach with segmental processing, the implementation in a hearing aid with today's customary geometric dimensions and power consumption is excluded.

Es ist Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Verfahren zur lautheitsgesteuerten Verarbeitung akustischer Signale in Schallverarbeitungsgeräten anzugeben, welches insbesondere in Hörgeräten einsetzbar ist. Die vom Hörgerätbenützer subjektiv empfundene Lautheit soll stets der von Normalhörenden empfundenen Lautheit entsprechen. Insbesondere soll die Signalverzögerung so klein sein, dass ein Hörgerätbenützer durch die verzögerte Wahrnehmung seiner eigenen Stimme beim Sprechen nicht irritiert wird. Es sollen auch die rechnerischen Ressourcen gegenüber bekannten Verfahren für die lautheitsgesteuerte Verarbeitung akustischer Signale reduziert werden. Weiter soll eine Vorrichtung zur Durchführung des erfindungsgemässen Verfahrens geschaffen werden.It is an object of the present invention to provide a method for loudness-controlled processing of acoustic signals in sound processing devices, which can be used in particular in hearing aids. The loudness subjectively felt by the hearing aid user should always correspond to the loudness felt by normal hearing persons. In particular, the signal delay should be so small that a hearing aid user is not irritated by the delayed perception of his own voice when speaking. Computational resources are also to be reduced compared to known methods for loudness-controlled processing of acoustic signals. Furthermore, a device for carrying out the method according to the invention is to be created.

Die Aufgabe wird gelöst durch das Verfahren und die Vorrichtung gemäss den unabhängigen Patentansprüchen.The object is achieved by the method and the device according to the independent patent claims.

Im erfindungsgemässen Verfahren erfolgt die Verarbeitung des akustischen Signals ohne Fouriertransformation, also vollständig im Zeitbereich, und auch ohne Aufteilung in Teilbandsignale. Die Besonderheit des erfindungsgemässen Verfahrens liegt darin, dass eine für die Lautheit charakteristische Steuergrösse ψ auf iterative Weise berechnet und zur Steuerung eines zeitabhängigen Korrekturfilters eingesetzt wird. Mit dem Ausdruck "iterative Berechnungsweise" ist gemeint, dass für die Steuergrösse ψ zu jedem Abtastzeitpunkt ein neuer Wert berechnet wird, und zwar unter Verwendung von Werten, welche die zu ihrer Berechnung notwendigen Grössen im jeweils vorhergehenden Abtastzeitpunkt aufwiesen. Im Gegensatz zum bekannten segmentweisen Verfahren wird die lautheitsspezifische Steuergrösse also nicht nur als Mittelwert aufeinanderfolgender Signalsegmente, sondern als kontinuierliche Zeitfunktion ermittelt. Die kurze, typischerweise auf 2 ms bemessene Signalverzögerung stellt die für eine zuverlässige Schätzwertbildung über den jeweiligen Gültigkeitszeitpunkt hinaus erforderliche Beobachtungsdauer dar und ist somit, im Gegensatz zum segmentweisen Verfahren, nicht bloss die Folge einer nachteiligen Eigenschaft der gewählten Implementation. Die iterative Berechnungsweise erfolgt im erfindungsgemässen Verfahren mittels besonders effizienter und zugleich origineller Verfahrensschritte.In the method according to the invention, the acoustic signal is processed without Fourier transformation, that is to say completely in the time domain, and also without division into subband signals. The special feature of the method according to the invention is that a control variable ψ characteristic of the loudness is calculated iteratively and used to control a time-dependent correction filter. The expression "iterative calculation method" means that a new value is calculated for the control variable ψ at each sampling time, using values which had the variables necessary for their calculation at the previous sampling time. In contrast to the known segment-wise method, the loudness-specific control variable is thus not only determined as the mean of successive signal segments, but rather as a continuous time function. The short signal delay, typically measured at 2 ms, represents the observation period required for reliable estimate formation beyond the respective point in time of validity and, in contrast to the segment-wise method, is therefore not merely the result of a disadvantageous property of the chosen implementation. The iterative calculation is carried out in the method according to the invention by means of particularly efficient and at the same time original method steps.

Das zeitabhängige Korrekturfilter wird dadurch gesteuert, dass Parametern des Korrekturfilters zu jedem Abtastzeitpunkt durch Interpolation mit Hilfe der Steuergrösse ψ neue Werte zugewiesen werden. Im Gegensatz zum segmentweisen Verfahren, wo die hörbehindertenspezifischen Korrekturdaten als Verstärkungswerte für die einzelnen Spektrallinien eines Kurzzeitspektrums gespeichert sind, werden beim erfindungsgemässen Verfahren für wohldefinierte Werte der Steuergrösse ψ Koeffidentensätze für Prototypenfilter im voraus bestimmt und gespeichert. Dabei verlaufen die Übertragungsfunktionen dieser Prototypenfilter entlang den entsprechenden Verstärkungswerten, die beim segmentweisen Verfahren für die einzelnen Spektrallinien eines Kurzzeitspektrums bestimmt sind. Zur Charakterisierung der Prototypenfilter werden im erfindungsgemässen Verfahren Koeffizientensätze verwendet, von denen bekannt ist, dass sie sich für eine Interpolation eignen, d.h. dass die durch interpolierte Koeffizienten bestimmte Übertragungsfunktion erwartungsgemäss zwischen den Übertragungsfunktionen verläuft, welche durch die der Interpolation zugrunde liegenden Koeffizientensätze bestimmt sind.The time-dependent correction filter is controlled in that parameters of the correction filter are assigned new values at every sampling time by interpolation with the aid of the control variable ψ. In contrast to the segment-by-segment method, where the hearing-specific correction data are stored as gain values for the individual spectral lines of a short-term spectrum, in the method according to the invention, coefficient sets for prototype filters are determined and stored in advance for prototype filters. The transfer functions of these prototype filters run along the corresponding gain values, which are determined for the individual spectral lines of a short-term spectrum in the segment-wise method. To characterize the prototype filter, coefficient sets are used in the method according to the invention, from which are known to be suitable for interpolation, ie that the transfer function determined by interpolated coefficients runs as expected between the transfer functions which are determined by the sets of coefficients on which the interpolation is based.

Mit dem erfindungsgemässen Verfahren werden also völlig neue Wege beschritten. Es werden die im erwähnten Artikel von N. Dillier et al. beschriebenen guten Verständlichkeitsergebnisse erzielt. Darüber hinaus reduziert aber das erfindungsgemässe Verfahren die Signalverzögerung auf ca. 2 ms und erreicht zugleich eine drastische Reduktion der rechnerischen Ressourcen. Daher ist es möglich, das erfndungsgemässe Verfahren in einem Hörgerät heute üblicher Bauform umzusetzen.The method according to the invention therefore breaks completely new ground. The in the mentioned article by N. Dillier et al. achieved good understandability results. In addition, however, the method according to the invention reduces the signal delay to approximately 2 ms and at the same time achieves a drastic reduction in the computational resources. It is therefore possible to implement the method according to the invention in a hearing aid of a conventional design today.

Die Erfindung betrifft weiter eine Vorrichtung zur Durchführung des erfindungsgemässen Verfahrens. Diese Vorrichtung enthält eine Stufe zur iterativen Berechnung der für die Lautheit charakteristischen Steuergrösse ψ und eine damit zeitabhängig gesteuerte Korrekturfilterstufe, welche eintreffende akustische Signale zielsetzungsgemäss aufbereitet. Die bereits erwähnte drastische Reduktion der benötigten Verarbeitungsressourcen hat verschiedene Ursachen. Zum einen entfällt bei der iterativen Berechnungsweise die segmentweise Pufferung des Eingangs- und Ausgangssignals. Dann ergibt sich beim Speichern der Koeffizientensätze für die Prototypenfilter auch eine wesentliche Einsparung gegenüber dem Speichern der Verstärkungswerte für die einzelnen Spektrallinien der Kurzzeitspektren.The invention further relates to a device for carrying out the method according to the invention. This device contains a stage for iteratively calculating the control variable ψ which is characteristic of the loudness, and a correction filter stage which is thus controlled in a time-dependent manner and processes incoming acoustic signals in accordance with the objectives. The aforementioned drastic reduction in processing resources has various causes. On the one hand, the iterative calculation method eliminates the segmental buffering of the input and output signals. Then, when saving the coefficient sets for the prototype filter, there is also a substantial saving compared to saving the gain values for the individual spectral lines of the short-term spectra.

Im folgenden wird die Erfindung anhand der Zeichnungen und eines detaillierten Ausführungsbeispiels näher erläutert. Es zeigen:

Fig. 1: ein Blockdiagramm der lautheitsgesteuerten Verarbeitung im Überblick,
Fig. 2: ein Blockdiagramm zur Ermittlung der für die Lautheit charakteristischen Steuergrösse,
Fig. 3: ein Signalflussdiagramm eines rekursiven Digitalfilters,
Fig. 4: ein Signalflussdiagramm einer einfachen Schätzwertberechnungseinheit,
Fig. 5: ein Signalflussdiagramm einer Schätzwertberechnungseinheit für die Signalleistung,
Fig. 6 und 7: Schemas zur Gewinnung von Tabellenadressen,
Fig. 8: ein Signalflussdiagramm einer Schätzwertberechnungseinheit für die Schwerpunktsfrequenz,
Fig. 9: ein Signalflussdiagramm eines nichtlinearen Glättungsfilters,
Fig. 10: ein Diagramm für den Zusammenhang interner Grössen des nichtlinearen Glättungsfilters,
Fig. 11: ein Schema für eine zweidimensionale Interpolation,
Fig. 12: ein Blockdiagramm der Interpolation von Parametern des Korrekturfilters,
Fig. 13: ein Schema zur Gewinnung von Tabellenadressen und Proportionalgrössen für Interpolationen,
Fig. 14: ein Blockdiagramm des zeitabhängigen Korrekturfilters,
Fig. 15: ein Signalflussdiagramm eines Kreuzgliedfilters zur Realisierung von Nullstellen,
Fig. 16: ein Signalflussdiagramm eines Kreuzgliedfilters zur Realisierung von Polstellen,
Fig. 17 und 18: Schemas für zweistufige lineare Interpolationen und
Fig. 19 und 20: Schemas zur Gewinnung von Tabellenadressen und Proportionalgrössen für Interpolationen.

The invention is explained in more detail below with reference to the drawings and a detailed exemplary embodiment. Show it:

Fig. 1: an overview of a block diagram of the loudness-controlled processing,
Fig. 2: 1 shows a block diagram for determining the control variable characteristic of the loudness,
Fig. 3: 1 shows a signal flow diagram of a recursive digital filter,
Fig. 4: 1 shows a signal flow diagram of a simple estimated value calculation unit,
Fig. 5: 1 shows a signal flow diagram of an estimated value calculation unit for the signal power,
6 and 7: Schemes for obtaining table addresses,
Fig. 8: 1 shows a signal flow diagram of an estimated value calculation unit for the center of gravity frequency,
Fig. 9: 1 shows a signal flow diagram of a nonlinear smoothing filter,
Fig. 10: a diagram for the relationship of internal variables of the nonlinear smoothing filter,
Fig. 11: a scheme for two-dimensional interpolation,
Fig. 12: 1 shows a block diagram of the interpolation of parameters of the correction filter,
Fig. 13: a scheme for obtaining table addresses and proportional values for interpolations,
Fig. 14: a block diagram of the time-dependent correction filter,
Fig. 15: 1 shows a signal flow diagram of a cross-sectional filter for realizing zeros,
Fig. 16: 1 shows a signal flow diagram of a cross-sectional filter for realizing pole positions,
17 and 18: Schemes for two-stage linear interpolations and
19 and 20: Schemes for obtaining table addresses and proportional values for interpolations.

Figur 1 zeigt den Einsatz des erfindungsgemässen Verfahrens und das Verfahren selbst in einem schematischen Überblick. Ein akustisches Signal wird von einem Mikrofon 1 in ein elektrisches Signal gewandelt, das von einem Signalumsetzer 2 digitalisiert und anschliessend in einem Hochpassfilter 3 von allfälligem Offset und tiefstfrequenten Störsignalkomponenten befreit wird. FIG. 1 shows the use of the method according to the invention and the method itself in a schematic overview. An acoustic signal is converted by a microphone 1 into an electrical signal, which is digitized by a signal converter 2 and then freed of any offset and extremely low-frequency interference signal components in a high-pass filter 3.

Die wesentlichen Schritte des erfindungsgemässen Verfahrens bestehen in der Verarbeitung eines Ausgangssignals x des Hochpassfilters 3. In einer Verarbeitungsstufe 4 erfolgt die iterative Berechnung der Steuergrösse ψ. In einer anschliessenden Interpolationsstufe 5 werden damit die Parameter eines zeitabhängigen Korrekturfilters 7 ermittelt und an dieses übergeben. Eine Verzögerungsstufe 6 sorgt hinsichtlich der Filterung mit dem Korrekturfilter 7 für die Synchronisation des Signals x mit den aus ihm abgeleiteten Filterparameterwerten, indem sie eine entsprechende Signalverzögerung, beispelsweise um 2 ms, bewirkt. Bei einer Abtastrate von 16 kHz wird die Verzögerungsstufe 6 vorteilhafterweise als zyklischer Puffer mit 32 Speicherplätzen ausgelegt.The essential steps of the method according to the invention consist in the processing of an output signal x of the high-pass filter 3. The processing variable 4 is used for the iterative calculation of the control variable ψ. In a subsequent interpolation stage 5, the parameters of a time-dependent correction filter 7 are thus determined and transferred to it. A delay stage 6 provides for the filtering with the correction filter 7 the synchronization of the signal x with the filter parameter values derived from it by causing a corresponding signal delay, for example by 2 ms. At a sampling rate of 16 kHz, the delay stage 6 is advantageously designed as a cyclic buffer with 32 memory locations.

Das mit dem Korrekturfilter 7 gefilterte Signal y gelangt zu einem Signalumsetzer 8 und wird dort in ein analoges elektrisches Signal gewandelt. In einer analogen Verstärkerstufe 9 wird es noch mit einem hörbehindertenspezifischen, aber zeitlich konstanten Verstärkungswert g_e verstärkt und anschliessend einem elektro-akustischen Signalwandler 10 zugeführt. Der Wert von g_e wird beim Aufbereiten der Koeffizientensätze für die Prototypenfilter bestimmt, und zwar so, dass das in der Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens verwendete 16 Bit breite Zahlenformat möglichst optimal genutzt wird, wobei eine Begrenzung der verarbeiteten Signale infolge der in der Vorrichtung vorausgesetzten Sättigungsarithmetik jedoch nur ausnahmsweise wirksam werden soll.The signal y filtered with the correction filter 7 arrives at a signal converter 8 and is converted there into an analog electrical signal. In an analog amplifier stage 9, it is amplified with a gain value g _e specific to the hearing impaired but constant over time and then fed to an electro-acoustic signal converter 10. The value of g _e is determined during the preparation of the coefficient sets for the prototype filters, in such a way that the 16 bit wide number format used in the device for carrying out the method is used as optimally as possible, with a limitation of the processed signals as a result of the presupposed in the device Saturation arithmetic should only be effective in exceptional cases.

Wie bereits erwähnt wurde, kann die Lautheit komplexer Signale aufgrund der Gesamtenergie kurzer Signalsegmente und der Schwerpunktsfrequenz ihrer Kurzzeitspektren ermittelt werden. Dabei hängt die Lautheit näherungsweise quadratisch von der auf einer logarithmischen Skala ausgedrückten Signalenergie ab. Wie noch gezeigt wird, lässt sich das Lautheitsmodell im erfindungsgemässen Verfahren mit einer zweidimensionalen linearen Interpolation implementieren. Diese Interpolation liefert genauere Ergebnisse, wenn die Steuergrösse

ψ = (√L' - √L_min)/(√L_max - √L_min) (2)

eingeführt wird, die folglich näherungsweise linear von der logarithmischen Signalenergie abhängt. Dabei stellt L' die auf den Wertebereich [L_min, L_max] begrenzte Lautheit dar, und L_min und L_max sind sinnvoll gewählte Minimal- und Maximalwerte der Lautheit, die somit den Arbeitsbereich des Verfahrens definieren, innerhalb dessen das Korrekturfilter aufgrund kleinster Veränderungen der Lautheit stetig nachgeführt wird. Aufgrund der Formel (2) ist ψ eine auf den Wertebereich [0, 1] normierte Steuergrösse, und für Lautheitswerte ausserhalb des Wertebereichs [L_min, L_max] wird das Korrekturfilter für ψ = 0 bzw. jenes für ψ = 1 eingesetzt.As already mentioned, the loudness of complex signals can be determined on the basis of the total energy of short signal segments and the center of gravity frequency of their short-term spectra. The loudness depends roughly quadratically on the signal energy expressed on a logarithmic scale. As will be shown, the loudness model can be implemented in the method according to the invention with a two-dimensional linear interpolation. This interpolation gives more accurate results if the control variable

ψ = (√L '- √L _min ) / (√L _max - √L _min ) (2)

is introduced, which is therefore approximately linearly dependent on the logarithmic signal energy. L 'represents the loudness limited to the value range [L _min , L _max ], and L _min and L _max are sensibly chosen minimum and maximum values of loudness, which thus define the working range of the method within which the correction filter due to the smallest changes the loudness is constantly tracked. Based on the formula (2) ψ is a control variable standardized to the value range [0, 1], and for loudness values outside the value range [L _min , L _max ] the correction filter is used for ψ = 0 or that for ψ = 1.

Das Blockdiagramm in Fig. 2 zeigt etwas detaillierter, wie die Steuergrösse ψ aus dem Eingangssignal x gewonnen wird. Verglichen mit dem bekannten segmentweisen Verfahren tritt beim erfindungsgemässen iterativen Signalverarbeitungsverfahren an die Stelle der Signalenergie eines kurzen Signalsegments eine momentane Signalleistung q und an die Stelle der Schwerpunktsfrequenz seines Kurzzeitspektrums eine momentane Schwerpunktsfrequenz c. Diese Grössen werden in Verarbeitungsstufen 11-15 ermittelt. Nach einer Verarbeitungsstufe 13 weisen entsprechende Ausgangssignalwerte c_r und q_r aufgrund der iterativen Berechnungsart noch eine unerwünschte Streuung auf, die in nachfolgenden Glättungsfiltern 14 und 15 eliminiert wird. Die geglätteten Signale c und q werden in einer Verarbeitungsstufe 16 der bereits erwähnten zweidimensionalen Interpolation zugeführt, wobei die aufeinanderfolgenden Ausgangssignalwerte ψr ebenfalls eine noch unerwünschte Streuung aufweisen, die mit einem nachfolgenden Glättungsfilter 17 eliminiert wird.The block diagram in FIG. 2 shows in somewhat more detail how the control variable ψ is obtained from the input signal x. Compared to the known segment-wise method, in the iterative signal processing method according to the invention the instantaneous signal power q takes the place of the signal energy of a short signal segment and the instantaneous center of gravity frequency c replaces the center frequency of its short-term spectrum. These sizes are determined in processing stages 11-15. After a processing stage 13, corresponding output signal values c _r and q _r still have an undesired scatter due to the iterative type of calculation, which is eliminated in subsequent smoothing filters 14 and 15. The smoothed signals c and q are fed in a processing stage 16 to the two-dimensional interpolation already mentioned, the successive output signal values ψr also having an undesirable scatter, which is eliminated with a subsequent smoothing filter 17.

Ein wesentlicher Aspekt des erfindungsgemässen Verfahrens liegt in der iterativen Berechnungsart der logarithmischen Signalleistung q sowie der auf einer Barkskala ausgedrückten Schwerpunktsfrequenz c, also der Umsetzung der Formel (1) in ein iteratives Berechnungsschema. Anstelle der Bildung der frequenzgruppenspezifischen Energien E(z) wird im erfindungsgemässen Verfahren eine frequenzselektive Gewichtung des Eingangssignals x mit einem Filter vorgenommen, das im weiteren als Frequenzgruppenfilter bezeichnet wird. Das Frequenzgruppenfilter ist in Fig. 2 als Verarbeitungsstufe 11 dargestellt, und sein Ausgangssignal ist mit ϕ bezeichnet. Seine von der Frequenz f abhängige Übertragungsfunktion

H_FG(f) = √Δf_G(f)/√Δf_G(f_N) (3)

ergibt sich aus der Frequenzgruppenbreitefunktion Δf_G(f). Der Nenner in Formel (3) bewirkt eine Normierung, wobei f_N die Nyquistfrequenz, im Ausführungsbeispiel also 8 kHz, bezeichnet. Die Normierung dient der optimalen Nutzung des im Ausführungsbeispiel vorgegebenen, 16 Bit breiten Festkommazahlenformats. Im Ausführungsbeispiel wird die Übertragungsfunktion H_FG(f) durch ein rekursives Filter 11 zweiter Ordnung approximiert. Die Struktur des Frequenzgruppenfilters 11 ist der Vollständigkeit halber in Fig. 3 illustriert.An essential aspect of the method according to the invention lies in the iterative calculation type of the logarithmic signal power q and the center of gravity frequency c expressed on a Bark scale, that is to say the conversion of the formula (1) into an iterative calculation scheme. Instead of forming the frequency group-specific energies E (z), in the method according to the invention, frequency-selective weighting of the input signal x is carried out with a filter, which is referred to below as a frequency group filter. The frequency group filter is shown in Fig. 2 as a processing stage 11, and its output signal is denoted by ϕ. Its transfer function dependent on the frequency f

H _FG (f) = √Δf _G (f) / √Δf _G (f _N ) (3)

results from the frequency group width function Δf _G (f). The denominator in formula (3) brings about normalization, where f _N denotes the Nyquist frequency, that is to say 8 kHz in the exemplary embodiment. The standardization serves the optimal use of the 16-bit fixed point number format specified in the exemplary embodiment. In the exemplary embodiment, the transfer function H _FG (f) is approximated by a second-order recursive filter 11. The structure of the frequency group filter 11 is illustrated in FIG. 3 for the sake of completeness.

Anstelle der Gewichtung der Frequenzgruppenenergien E(z) mit den Frequenzgruppenindizes z im Zähler von Formel (1) wird im erfindungsgemässen Verfahren eine frequenzselektive Gewichtung des Signals ϕ mit einem Filter vorgenommen, das im weitern als Barkfilter bezeichnet wird. Das Barkfilter ist in Fig. 2 als Verarbeitungsstufe 12 dargestellt, und sein Ausgangssignal ist mit ϑ bezeichnet Seine Übertragungsfunktion

H_B(f) = √z(f)/√z(f_N) (4)

ergibt sich aus der Tonheitsfunktion z(f). Der Nenner in Formel (4) bewirkt wiederum eine Normierung zum Zwecke einer optimalen Nutzung des vorgegebenen Zahlenformats. Im Ausführungsbeispiel ist die Übertragungsfunktion H_B(f) ebenfalls durch ein rekursives Digitalfilter 12 zweiter Ordnung approximiert, das wiederum die in Fig. 3 abgebildete Struktur aufweist.Instead of weighting the frequency group energies E (z) with the frequency group indices z in the numerator of formula (1), in the method according to the invention a frequency-selective weighting of the signal ϕ is carried out with a filter, which is also referred to as a Bark filter. The bark filter is shown in FIG. 2 as processing stage 12, and its output signal is denoted by ϑ its transfer function

H _B (f) = √z (f) / √z (f _N ) (4)

results from the tonality function z (f). The denominator in formula (4) in turn brings about standardization for the purpose of optimal use of the given number format. In the exemplary embodiment, the transfer function H _B (f) is also approximated by a second-order recursive digital filter 12, which in turn has the structure shown in FIG. 3 .

Mit den Signalen ϑ und ϕ ist es im erfindungsgemässen Verfahren möglich, die momentane Schwerpunktfrequenz gemäss Formel (1) auf iterative Weise zu berechnen. Dazu wird in einer Verarbeitungsstufe 13 der Quotient ihrer Signalleistungen berechnet.With the signals ϑ and ϕ it is possible in the method according to the invention to calculate the instantaneous center of gravity frequency according to formula (1) in an iterative manner. For this purpose, the quotient of their signal powers is calculated in a processing stage 13.

Zur iterativen Berechnung von Signalleistungen wird im erfindungsgemässen Verfahren auf eine einfache Schätzwertberechnungseinheit erster Ordnung für den zeitlich exponentiell gewichteten Erwartungswert des quadrierten Eingangssignals zurückgegriffen. Eine solche Schätzwertberechnungseinheit ist für den allgemeinen Fall, mit Eingangssignal u und Ausgangssignal v, in Fig. 4 dargestellt. In diesem Signalflussdiagramm ergibt sich ein neuer Ausgangssignalwert v dadurch, dass der Ausgangssignalwert des vorhergehenden Abtastzeitpunkts mit der Konstanten (1 - ε) multipliziert und zu diesem Produkt das mit dem konstanten Faktor ε multiplizierte Quadrat des neuen Eingangssignalwertes u hinzuaddiert wird. Mit der Adaptionskonstanten ε, für welche

gilt, lässt sich die Geschwindigkeit steuern, mit der das Ausgangssignal v der sich verändernden Eingangssignalleistung folgt.For the iterative calculation of signal powers, a simple first-order estimate calculation unit for the exponentially weighted expected value of the squared input signal is used in the method according to the invention. Such an estimated value calculation unit is shown in FIG. 4 for the general case, with input signal u and output signal v. In this signal flow diagram, a new output signal value v results from the fact that the output signal value of the previous sampling time is multiplied by the constant (1 - ε) and the square of the new input signal value u multiplied by the constant factor ε is added to this product. With the adaptation constant ε, for which

applies, the speed at which the output signal v follows the changing input signal power can be controlled.

Die einfache Schätzwertberechnungseinheit von Fig. 4 weist die Nachteile auf, dass zur Verarbeitung des quadrierten Eingangssignals ein doppelt breites Zahlenformat erforderlich ist, und dass für die nachfolgenden Berechnungen zusätzlich noch der Logarithmus des Ausgangssignals v benötigt wird. Beide Aspekte werden im erfindungsgemässen Verfahren auf einfache Art, wie in Fig. 5 gezeigt, durch Einbettung der einfachen Schätzwertberechnungseinheit von Fig. 4 in eine digitale Regelschleife gelöst.4 has the disadvantages that a double-wide number format is required for processing the squared input signal, and that the logarithm of the output signal v is additionally required for the subsequent calculations. Both Aspects are solved in a simple manner in the method according to the invention, as shown in FIG. 5 , by embedding the simple estimate calculation unit from FIG. 4 in a digital control loop.

Die Funktionsweise des Signalflussdiagramms in Fig. 5 beruht darauf, dass die Grösse v auf einen fest vorgegebenen Sollwert geregelt wird. Zu diesem Zweck wird für jeden neu berechneten Signalwert v die inkrementelle logarithmische Zuwachs- bzw. Abnahmegrösse der Signalleistung bestimmt, welche der Abweichung des Wertes v vom vorgegebenen Sollwert entspricht. Die gesuchte logarithmische Signalleistung p ergibt sich in der Folge durch blosses Akkumulieren der aufeinanderfolgenden inkrementellen Veränderungswerte. Für das richtige Funktionieren der Regelschleife ist es notwendig, dass jeder Eingangssignalwert x mit einem jeweils zum Schätzwert p passenden Skalierungsfaktor skaliert wird und dass auch die Grösse v selbst vor dem erneuten Aufdatieren mit einem der Leistungsänderung entsprechenden Justierwert multiplikativ nachgeführt wird. Die Ermittlung sowohl der inkrementellen Änderung wie auch der Skalierungs- und Justierwerte erfolgt im erfindungsgemässen Verfahren zu jedem Abtastzeitpunkt für Werte der Grössen v und p, deren Genauigkeit durch Abschneiden auf 6 bzw. 7 Nachkommastellen beschränkt ist. Damit ist der effiziente Einsatz von Tabellen möglich, in denen die 64 bzw. 128 im voraus berechneten, passenden Werte abgespeichert sind. Schliesslich brauchen zur Adressierung der Tabellen dann lediglich, wie in den Fig. 6 und 7 gezeigt, die relevanten Bitfelder aus den Grössen v und p extrahiert zu werden. In Fig. 5 ist die Tabelle mit den inkrementellen logarithmischen Leistungsänderungen mit Δp bezeichnet Zum Einsparen ansonsten separat auszuführender Multiplikationen enthält die Tabelle S in Fig. 5 ferner noch modifizierte Skalierungswerte, die aus den ursprünglichen Skalierungswerten durch Multiplikation mit der Wurzel aus der Konstanten ε gewonnen wurden. Zum gleichen Zwecke sind die Justierwerte in der mit A bezeichneten Tabelle bereits mit der Konstanten (1 - ε) multipliziert. Ferner reicht für die Speicherung der Grössen v und p sowie aller Tabellenwerte in Fig. 5 das übliche, 16 Bit breite Festkommazahlenformat.The functioning of the signal flow diagram in FIG. 5 is based on the fact that the variable v is regulated to a fixed predetermined setpoint. For this purpose, the incremental logarithmic increase or decrease in the signal power is determined for each newly calculated signal value v, which corresponds to the deviation of the value v from the predetermined setpoint. The logarithmic signal power p sought results subsequently from merely accumulating the successive incremental change values. For the correct functioning of the control loop, it is necessary that each input signal value x is scaled with a scaling factor that corresponds to the estimated value p, and that the variable v itself is also multiplied by an adjustment value corresponding to the change in power before it is updated again. Both the incremental change and the scaling and adjustment values are determined in the method according to the invention at each sampling time for values of the variables v and p, the accuracy of which is limited by cutting to 6 or 7 decimal places. This enables the efficient use of tables in which the 64 or 128 previously calculated suitable values are stored. Finally, in order to address the tables, the relevant bit fields need only be extracted from the variables v and p, as shown in FIGS. 6 and 7 . In FIG. 5, the table with the incremental logarithmic power changes is designated by Δp. To save on multiplications that would otherwise have to be carried out separately, table S in FIG. 5 also contains modified scaling values that were obtained from the original scaling values by multiplying by the root from the constant ε . For the same purpose, the adjustment values in the table labeled A have already been multiplied by the constant (1 - ε). Further the usual 16-bit wide fixed-point number format is sufficient for storing the variables v and p and all the table values in FIG. 5.

Wie bereits erwähnt wurde, beruht im erfindungsgemässen Verfahren die iterative Berechnung der Schwerpunktsfrequenz auf der Berechnung des Quotienten der Signalleistungen der Signale ϑ und ϕ, beispielsweise in der Verarbeitungsstufe 13. Die Berechnung der Signalleistungen wird auf das in Fig. 5 abgebildete Signalflussdiagramm zurückgeführt. Damit ergibt sich für die Berechnung der Schwerpunktsfrequenz das in Fig. 8 dargestellte Signalflussdiagramm. Der untere Teil des Diagramms ist identisch mit der Fig. 5. Er dient der Berechnung der Leistung des Signals ϕ. Der obere Teil dient der Berechnung der Leistung des Signals ϑ. Bei dieser Berechnung werden die Skalierungs- und Justierwerte aus dem unteren Schaltungsteil übernommen, wodurch sich das Signalflussdiagramm im oberen Teil gegenüber Fig. 5 vereinfacht. Mit dieser Anordnung ist die optimale Nutzung des Zahlenformats auch für die Berechnung der Leistung des Signals ϑ gewährleistet, und die gesuchte Schwerpunktsfrequenz ergibt sich, wie erwähnt, durch Quotientenbildung der beiden Signalleistungen.As already mentioned, in the method according to the invention, the iterative calculation of the center of gravity frequency is based on the calculation of the quotient of the signal powers of the signals ϑ and ϕ, for example in processing stage 13. The calculation of the signal powers is traced back to the signal flow diagram shown in FIG. 5. This results in the signal flow diagram shown in FIG. 8 for the calculation of the center of gravity. The lower part of the diagram is identical to FIG. 5. It is used to calculate the power of the signal ϕ. The upper part is used to calculate the power of the signal ϑ. In this calculation, the scaling and adjustment values are taken from the lower circuit part, which simplifies the signal flow diagram in the upper part compared to FIG. 5. With this arrangement, the optimal use of the number format is also guaranteed for the calculation of the power of the signal ϑ, and the desired center of gravity results, as mentioned, by forming the quotient of the two signal powers.

Wie in Fig. 8 gezeigt, erfolgt die Berechnung eines aus einem Zähler Z und einem Nenner N gebildeteten Quotienten Q = Z/N anhand der bereits mit einem Justierwert aus der Tabelle A nachgeführten Signalleistungswerten. Das hat den Vorteil, dass die ansonsten benötigte, ungünstige Division signifikant vereinfacht werden kann. In einem auf den vorgegebenen Sollwert normierten Zahlenformat nimmt der Nenner

nur unwesentlich von 1 verschiedene Werte an, und anstelle der Division durch (1 + δ) kann der Quotient

Q ≈ Z·(1 - δ) (7)

durch Multiplikation des Zählers Z mit (1 - δ) angenähert werden.As shown in FIG. 8, the quotient Q = Z / N formed from a numerator Z and a denominator N is calculated on the basis of the signal power values already tracked with an adjustment value from Table A. This has the advantage that the otherwise unfavorable division can be significantly simplified. The denominator takes on a numerical format standardized to the specified target value

only slightly different from 1, and instead of dividing by (1 + δ), the quotient

Q ≈ Z (1 - δ) (7)

by multiplying the counter Z by (1 - δ).

Wie schon zuvor ausgeführt wurde, kann die Lautheit aus der Signalleistung p und der Schwerpunktsfrequenz c ermittelt werden. Die direkte Lösung bestünde darin, die Signalfiussdiagramme in den Fig. 5 und 8 einzusetzen und deren Ausgangssignale nach Durchlaufen passender Glättungsfilter der Interpolationsstufe 16 (siehe Fig. 2) zuzuführen. Das erfindungsgemässe Verfahren beinhaltet jedoch eine weitere wesentliche Vereinfachung aufgrund der Tatsache, dass das Frequenzgruppenfilter 11 lediglich eine frequenzselektive Gewichtung des Eingangssignals x vornimmt. Damit ist es möglich, die Einträge in den ursprünglichen Interpolationstabellen so zu modifizieren, dass für die Steuergrösse ψ jeweils der gleiche Wert resultiert, wenn anstelle der logarithmischen Signalleistung p des Eingangssignals x die logarithmische Signalleistung q des Signais ϕ zusammen mit den modifizierten Tabellen verwendet wird. Damit entfällt im erfindungsgemässen Verfahren die separate Berechnung der Signalleistung p, und die Verarbeitungsstufe 13 in Fig. 2 umfasst lediglich das in Fig. 8 dargestellte Signalflussdiagramm.As already stated above, the loudness can be determined from the signal power p and the center of gravity frequency c. The direct solution would be to use the signal flow diagrams in FIGS. 5 and 8 and to feed their output signals to the interpolation stage 16 (see FIG. 2) after passing through suitable smoothing filters. However, the method according to the invention includes a further significant simplification due to the fact that the frequency group filter 11 only carries out a frequency-selective weighting of the input signal x. This makes it possible to modify the entries in the original interpolation tables so that the same value results for the control variable ψ if, instead of the logarithmic signal power p of the input signal x, the logarithmic signal power q of the signal ϕ is used together with the modified tables. The separate calculation of the signal power p is thus omitted in the method according to the invention, and the processing stage 13 in FIG. 2 only includes the signal flow diagram shown in FIG. 8.

Wie ebenfalls schon erwähnt wurde, weisen die aufeinanderfolgenden Signalwerte der Ausgangssignale der Verarbeitungsstufen 13 und 16 eine unerwünschte Streuung auf, die mit Glättungsfiltern 14, 15 und 17 eliminiert wird. Der Einsatz klassischer, linearer Tiefpassfilter wäre naheliegend, ist aber wegen der damit verbundenen Verzögerungszeiten im erfindungsgemässen Verfahren völlig inakzeptabel. An deren Stelle wird deshalb ein nichtlineares Glättungsfilter gemäss Fig. 9 eingesetzt, das sich nebst minimaler Verzögerungszeit noch durch wesentlich reduzierten Rechenaufwand auszeichnet. Ein neuer Ausgangswert c ergibt sich dabei durch Hinzuaddieren einer Korrekturgrösse D zum Ausgangswert des vorhergehenden Abtastzeitpunkts. Die Korrekturgrösse D wird aus der Differenz d ermittelt, die sich aus dem neuen Eingangssignalwert c_r und dem vorhergehenden Ausgangssignalwert ergibt. Die Grösse d wird zunächst mit einem konstanten Faktor α > 1 multipliziert. In den Glättungsfiltern 14, 15 und 17 ist der Wert von α beispielsweise auf 2 bzw. 3 gesetzt, und das Resultat der Multiplikation wird mit einer Sättigungsarithmetik auf den Wertebereich [-1, 1] begrenzt. Das Produkt w wird anschliessend quadriert und auf einen Wert β begrenzt, und die Korrekturgrösse D ergibt sich durch Multiplikation des so errechneten Wertes mit der Grösse w.As has also already been mentioned, the successive signal values of the output signals of the processing stages 13 and 16 have an undesirable scatter which is eliminated with smoothing filters 14, 15 and 17. The use of classic, linear low-pass filters would be obvious, but is completely unacceptable because of the associated delay times in the method according to the invention. Therefore, a non-linear one will be used instead 9 , which, in addition to a minimal delay time, is also distinguished by a significantly reduced computing effort. A new output value c results from adding a correction quantity D to the output value of the previous sampling time. The correction quantity D is determined from the difference d which results from the new input signal value c _r and the previous output signal value. The quantity d is first multiplied by a constant factor α> 1. In the smoothing filters 14, 15 and 17, the value of α is set to 2 or 3, for example, and the result of the multiplication is limited to the value range [-1, 1] using a saturation arithmetic. The product w is then squared and limited to a value β, and the correction quantity D is obtained by multiplying the value calculated in this way by the quantity w.

Die Wirkung des nichtlinearen Glättungsfilters, dessen Signalflussdiagramm in Fig. 9 gezeigt ist, wird aus der Fig. 10 verständlich, welche den Zusammenhang der internen Grössen d und D aufzeigt. Zunächst ist zu bemerken, dass diese Glättungsfilter von der Normiertheit der zu filternden Signale Gebrauch machen, dass deren Wertebereich also das Intervall [0, 1] umfasst. Damit nimmt die Differenz d Werte aus dem Intervall [-1, 1] an. Die in Fig. 10 gezeigte Abbildungskurve D(d) setzt sich aus fünf unterschiedlichen Kurventeilen 27.1-27.5 zusammen. Für betragsmässig kleine Werte der Differenz d, beispielsweise für -0.2 < d < 0.2, hängt die Korrekturgrösse D in der dritten Potenz von der Differenz d ab; dies entspricht einem ersten Kurventeil 27.1. Die geringfügigen Streuungen aufeinanderfolgender Signalwerte mit Werten aus dem Wertebereich [-0.1, 0.1] werden damit effizient unterdrückt. Für betragsmässig grössere Werte der Differenz d, beispielsweise für 0.2 ≤ |d| < 0.5, geht die Abbildungskurve D(d) in linear verlaufende Teile über; dies entspricht einem zweiten und dritten Kurventeil 27.2 und 27.3. Bei signifikanten Veränderungen des Eingangssignals sorgen dieser Teile dafür, dass das Ausgangssignal mit nur minimaler Verzögerung folgt. Ein vierter und fünfter Teil 27.4 und 27.5 der Abbildungskurve, wo eine Begrenzung auf je einen konstanten Wert erfolgt, garantiert schliesslich einen glatten Transitionsverlauf selbst bei extrem unstetigen Veränderungen des Eingangssignals d.The effect of the nonlinear smoothing filter, the signal flow diagram of which is shown in FIG. 9, can be understood from FIG. 10 , which shows the relationship between the internal variables d and D. First of all, it should be noted that these smoothing filters make use of the normalization of the signals to be filtered, that is to say that their value range comprises the interval [0, 1]. The difference d thus takes on values from the interval [-1, 1]. The mapping curve D (d) shown in FIG. 10 is composed of five different curve parts 27.1-27.5. For small amounts of the difference d, for example for -0.2 <d <0.2, the correction quantity D in the third power depends on the difference d; this corresponds to a first part of the curve 27.1. The slight scatter of successive signal values with values from the value range [-0.1, 0.1] is thus efficiently suppressed. For larger values of the difference d, for example for 0.2 ≤ | d | <0.5, the mapping curve D (d) changes into linear parts; this corresponds to a second and third curve part 27.2 and 27.3. In the event of significant changes in the input signal, these parts ensure that the output signal with minimal delay follows. A fourth and fifth part 27.4 and 27.5 of the mapping curve, where there is a limitation to a constant value, finally guarantees a smooth transition curve even with extremely discontinuous changes in the input signal d.

Mit der gefilterten Schwerpunktsfrequenz c und der gefilterten Signalleistung q erfolgt in der Verarbeitungsstufe 16 die Berechnung der Steuergrösse ψ. Wie bereits erwähnt wurde, erfolgt dieser Vorgang mittels einer zweidimensionalen Interpolation, die in Fig. 11 in einem detaillierten Schema dargestellt ist. Das Schema umfasst drei Tabellen. Die mit ψ₀ bezeichnete Tabelle beinhaltet die Stützpunktwerte für fest vorgegebene Werte der Eingangsgrössen c und q. Die beiden anderen, mit ∂ψ/∂c und ∂ψ/∂q bezeichneten Tabellen enthalten die zu den Stützpunkten passenden Gradientenwerte der Funktion ψ(c,q) in Richtung der c- und der q-Koordinaten. Der Wert der Steuergrösse ψ für beliebige Eingangssignalwerte c und q ergibt sich folglich näherungsweise durch

ψ_r = ψ₀(c_i,q_k) + (c - c_i)·(∂ψ/∂c)|_ci,qk + (q - q_k)·(∂ψ/∂q)|_ci,qk (8)

wobei c_i und q_k die zu c bzw. q nächstgelegenen Stützpunktkoordinaten darstellen, die zugleich nicht grösser als c bzw. q selbst sind. Aufgrund der auf den Wertebereich [0, 1] normierten Eingangsgrössen c und q lassen sich im erfindungsgemässen Verfahren die Werte c_i und q_k sowie (c - c_i) und (q - q_k) durch einfaches Ausmaskieren der in Fig. 11 gezeigten Bitfelder aus den Grössen c und q ermitteln. Zur Adressierung der Tabellenwerte werden schliesslich die gemäss Fig. 11 zusammengefassten Werte c_i und q_k verwendet.The control variable ψ is calculated in processing stage 16 with the filtered center of gravity frequency c and the filtered signal power q. As already mentioned, this process takes place by means of a two-dimensional interpolation, which is shown in FIG. 11 in a detailed scheme. The scheme comprises three tables. The table labeled ψ _{0 contains} the base point values for fixed values of the input variables c and q. The other two tables, labeled ∂ψ / ∂c and ∂ψ / ∂q, contain the gradient values of the function ψ (c, q) that match the reference points in the direction of the c and q coordinates. The value of the control variable ψ for any input signal values c and q is consequently approximated by

ψ _r = ψ ₀ (c _i , q _k ) + (c - c _i ) · (∂ψ / ∂c) | _{ci, qk} + (q - q _k ) · (∂ψ / ∂q) | _{ci, qk} (8)

where c _i and q _{k represent} the base coordinates closest to c and q, which are at the same time no larger than c or q itself. On the basis of the input variables c and q standardized to the value range [0, 1], the values c _i and q _k and (c-c _i ) and (q-q _k ) can be simply masked out in FIG. 11 in the method according to the invention Determine bit fields from sizes c and q. Finally, the values c _i and q _k combined according to FIG. 11 are used to address the table values.

Ein weiterer Aspekt des erfindungsgemässen Verfahrens betrifft die Verwendung optimaler Tabellenwerte in der zweidimensionalen Interpolation. Die Werte der Funktion ψ(c,q) an den Ecken eines durch aufeinanderfolgende Stützpunktkoordinaten definierten Rechtecks seien schematisch mit ψ(c_i,q_k), ψ(c_i+1,q_k), ψ(c_i,q_k+1) und ψ(c_i+1,q_k+1) bezeichnet. Dann werden im erfindungsgemässen Verfahren die Tabellenwerte

ψ₀(c_i,q_k) = ψ(c_i,q_k) + [ψ(c_i+1,q_k) + ψ(c_i,q_k+1) - ψ(c_i+1,q_k+1) - ψ(c_i,q_k)]/4 (9)

(∂ψ/∂c)|_ci,qk = {[ψ(c_i+1,q_k+1) - ψ(c_i,q_k+1)] + [ψ(c_i+1,q_k) - ψ(c_i,q_k)]}/2 (10)

und

(∂ψ/∂q)|_ci,qk = {[ψ(c_i+1,q_k+1) - ψ(c_i+1,q_k)] + [ψ(c_i,q_k+1) - ψ(c_i,q_k)]}/2 (11)

verwendet. Damit werden die unvermeidlichen Interpolationsfehler gleichmässiger verteilt als mit den nahliegenden Tabellenwerten ψ(c_i,q_k), [ψ(c_i+1,q_k)- ψ(c_i,q_k)] und [ψ(c_i,q_k+1) - ψ(c_i,q_k)]. Wie ebenfalls schon erwähnt wurde, weisen die aufeinanderfolgenden Signalwerte ψ_r eine unerwünschte Streuung auf, die mit dem Glättungsfilter 17 (vgl. Fig. 2) eliminiert wird. Das Ausgangssignal des Glättungsfilters 17 ist die Steuergrösse ψ, die in der Interpolationsstufe 5 (vgl. Fig. 1) zum Bestimmen von Filterparametern des Korrekturfilters 7 eingesetzt wird.Another aspect of the method according to the invention relates to the use of optimal table values in two-dimensional interpolation. The Values of the function ψ (c, q) at the corners of a rectangle defined by successive reference point coordinates are schematically represented by ψ (c _i , q _k ), ψ (c _{i + 1} , q _k ), ψ (c _i , q _{k + 1} ) and ψ (c _{i + 1} , q _{k + 1} ). Then, in the method according to the invention, the table values

ψ ₀ (c _i , q _k ) = ψ (c _i , q _k ) + [ψ (c _{i + 1} , q _k ) + ψ (c _i , q _{k + 1} ) - ψ (c _{i + 1} , q _{k + 1} ) - ψ (c _i , q _k )] / 4 (9)

(∂ψ / ∂c) | _{ci, qk} = {[ψ (c _{i + 1} , q _{k + 1} ) - ψ (c _i , q _{k + 1} )] + [ψ (c _{i + 1} , q _k ) - ψ (c _i , q _k )]} / 2 (10)

and

(∂ψ / ∂q) | _{ci, qk} = {[ψ (c _{i + 1} , q _{k + 1} ) - ψ (c _{i + 1} , q _k )] + [ψ (c _i , q _{k + 1} ) - ψ (c _i , q _k )]} / 2 (11)

used. This means that the inevitable interpolation errors are distributed more evenly than with the table values ψ (c _i , q _k ), [ψ (c _{i + 1} , q _k ) - ψ (c _i , q _k )] and [ψ (c _i , q _{k + 1} ) - ψ (c _i , q _k )]. As has also already been mentioned, the successive signal values ψ _{r have} an undesirable scatter, which is eliminated with the smoothing filter 17 (cf. FIG. 2). The output signal of the smoothing filter 17 is the control variable ψ, which is used in the interpolation stage 5 (cf. FIG. 1) to determine filter parameters of the correction filter 7.

Die Interpolationsstufe 5 ist im Blockdiagramm der Fig. 12 detaillierter dargestellt. Die Steuergrösse ψ gelangt zu einer Verarbeitungsstufe 18, wo aus ihr für die nachfolgenden Interpolationen durch Ausmaskieren der in Fig. 13 gezeigten Bitfelder eine Tabellenadresse ψ_a und eine Proportionalgrösse ψ_f gewonnen werden. Eine Verarbeitungsstufe 19 stellt einen 3 Bit breiten Zähler dar, dessen Zählwert mit j bezeichnet ist. In einer Verarbeitungsstufe 20 wird ein Verstärkungswert g des Korrekturfilters 7 ermittelt, und in einer Verarbeitungsstufe 21 werden Filterkoeffizienten k_j ⁽ⁿ⁾ und k_j ^(p) ermittelt. Der Zählwert j und die interpolierten Filterparameter g, k_j ⁽ⁿ⁾ und k_j ^(p), werden als Gesamtheit mit m bezeichnetInterpolation stage 5 is shown in more detail in the block diagram of FIG. 12 . The control variable ψ reaches a processing stage 18, from which a table address ψ _a and a proportional variable gr _{f are} obtained for the subsequent interpolations by masking out the bit fields shown in FIG. 13 . A processing stage 19 represents a 3-bit wide counter, the count of which is denoted by j. A gain value g of the correction filter 7 is determined in a processing stage 20 and in a processing stage 21 filter coefficients k _j ⁽ⁿ⁾ and k _j ^{(p) are} determined. The count value j and the interpolated filter parameters g, k _j ⁽ⁿ⁾ and k _j ^(p) are designated as a whole by m

Der Zählwert j und die interpolierten Filterparameter g, k_j ⁽ⁿ⁾ und k_j ^(p) gelangen zum Korrekturfilter 7, das im Blockdiagramm der Fig. 14 detaillierter dargestellt ist. Es umfasst eine Verstärkerstufe 22, ein Kreuzgliedfilter 24 zur Realisierung von Nullstellen und ein Kreuzgliedfilter 26 zur Realisierung von Polstellen. Der Vollständigkeit halber sind die Strukturen der Kreuzgliedfilter 24 bzw. 26 in den Signalflussdiagrammen der Figuren 15 bzw. 16 ausführlich wiedergegeben.The count value j and the interpolated filter parameters g, k _j ⁽ⁿ⁾ and k _j ^(p) arrive at the correction filter 7, which is shown in more detail in the block diagram in FIG. 14 . It comprises an amplifier stage 22, a cross-section filter 24 for realizing zero points and a cross-section filter 26 for realizing pole positions. For the sake of completeness, the structures of the cross-link filters 24 and 26 are shown in detail in the signal flow diagrams in FIGS. 15 and 16, respectively .

Zu jedem Abtastzeitpunkt gelangt ein interpolierter Verstärkungswert g zur Verstärkerstufe 22 (vgl. Fig. 14) und wird mit dem um beispielsweise 2 ms verzögerten Eingangssignal x_d multipliziert. Die Filterkoeffizienten k_j ⁽ⁿ⁾ bzw. k_j ^(p) gelangen zu Verarbeitungsstufen 23 bzw. 25, zu welchen auch der Zählerwert j geführt wird. Die Verarbeitungsstufen 23 bzw. 25 sind lediglich Schalter, welche die interpolierten Filterkoeffizientenwerte entsprechend dem Zählerwert j dem richtigen Filterkoeffizienten in den Kreuzgliedfiltern 24 bzw. 26 zuweisen. Den Zählerwerten 0 bis 7 sind die Filterkoeffizienten mit den Indizes 1 bis 8 in aufsteigender Reihenfolge zugeordnet.At each sampling instant, an interpolated gain value g reaches amplifier stage 22 (see FIG. 14) and is multiplied by the input signal x _d delayed by, for example, 2 ms. The filter coefficients k _j ⁽ⁿ⁾ and k _j ^(p) arrive at processing stages 23 and 25, to which the counter value j is also led. The processing stages 23 and 25 are merely switches which assign the interpolated filter coefficient values corresponding to the counter value j to the correct filter coefficient in the cross-link filters 24 and 26, respectively. The filter values with the indices 1 to 8 are assigned to the counter values 0 to 7 in ascending order.

Die Interpolationsstufen 20 bzw. 21 (vgl. Fig. 12) sind in den Figuren 17 bzw. 18 detailliert dargestellt. Wie bereits erwähnt wurde, werden die aus den individuellen Lautheitsangaben ermittelten Hörkorrekturdaten im erfindungsgemässen Verfahren als Filterparameter in einer für die Interpolation geeigneten Form abgespeichert. Für die Verstärkung handelt es sich dabei um einen logarithmischen Verstärkungswert

γ = γ₀(ψ_a) + ψ_f·Δγ(ψ_a) (12)

der mit Hilfe der Tabellen γ₀ und Δγ, wie in Fig. 17 gezeigt, aus den Eingangsgrössen ψ_a und ψ_f interpoliert wird. Der Vollständigkeit halber sei erwähnt, dass im vorliegenden Falle einer eindimensionalen Interpolation die Tabelle Δγ entfallen und der entsprechende Wert durch Differenzbildung des ausgelesenen Wertes γ₀ zum nachfolgend tabellierten Wert jedes Mal neu berechnet werden kann.The interpolation stages 20 and 21 (see FIG. 12) are shown in detail in FIGS. 17 and 18 . As has already been mentioned, the hearing correction data determined from the individual loudness data are stored in the method according to the invention as filter parameters in a form suitable for interpolation. The gain is a logarithmic gain value

γ = γ ₀ (ψ _a ) + ψ _f · Δγ (ψ _a ) (12)

which is interpolated from the input variables ψ _a and ψ _f using the tables γ ₀ and Δγ, as shown in FIG. 17. For the sake of completeness, it should be mentioned that in the present case of a one-dimensional interpolation, the table Δγ is omitted and the corresponding value can be recalculated each time by forming the difference between the read value γ ₀ and the value tabulated below.

Zur Ermittlung des in der Verstärkerstufe 22 benötigten Verstärkungswertes g werden aus dem Wert γ anschliessend durch Ausmaskieren der in Fig. 19 gezeigten Bitfelder die Adresse γ_a und der Proportionalwert γ_f gewonnen. Mit ihrer Hilfe wird ein Verstärkungswert

g = exp(γ_a) + γ_f·Δexp(γ_a) (13)

aus den mit exp und Δexp bezeichneten Tabellen, welche Werte der Exponentialfunktion enthalten, in einer weiteren Interpolation gewonnen. Die Fig. 17 stellt somit ein zweistufiges Interpolationsschema dar, das zur effizienten Ermittlung des benötigten Ausgangswertes wiederum von der Normiertheit der Signalwerte und darauf abgestimmter Tabellen Gebrauch macht.G for the determination of the required 22 in the amplifier stage gain value from the value of γ are subsequently by masking the bit fields shown in Fig. 19, the address γ _a and the proportional value γ obtained _f. With their help becomes a gain value

g = exp (γ _a) + γ _f · Δexp (γ _a) (13)

obtained in a further interpolation from the tables labeled exp and Δexp, which contain values of the exponential function. FIG. 17 thus represents a two-stage interpolation scheme, which in turn makes use of the normalization of the signal values and tables matched to them for the efficient determination of the required output value.

Im Falle der Filterkoeffizienten werden die hörbehindertenspezifischen Werte in der Form der Log-area-ratio-Koeffizienten abgespeichert. Im Gegensatz zum Verstärkungswert wird zu jedem Abtastzeitpunkt jeweils nur ein Koeffizient der beiden Kreuzgliedfilter 24 und 26 neu bestimmt. Wie bereits erwähnt wurde, steuert der durch die Verarbeitungsstufe 19 dargestellte Modulo-7-Zähler den Auswahlmechanismus. Im zweistufigen Interpolationsschema der Fig. 18 wird darum der drei Bit breite Wert des Zählers mit der Grösse ψ_a zur aktuellen Tabellenadresse zusammengefügt. Für jedes der beiden Kreuzgliedfilter 24 und 26 ergibt sich der Log-area-ratio-Koeffizient

λ^(ν) = λ₀ ^(ν)(ψ_a,j) + ψ_f·Δλ^(ν)(ψ_a,j) (14)

durch Interpolation mit den Tabellen λ₀ ^(ν) und Δλ^(ν), wobei ν für eines der Symbole n oder p steht, welche die Kreuzgliedfilter 24 und 26 zur Realisierung von Nullstellen bzw. Polstellen unterscheiden.In the case of the filter coefficients, the hearing-specific values are stored in the form of the log area ratio coefficients. In contrast to the gain value, only one coefficient of the two cross-element filters 24 and 26 is redetermined at each sampling time. As already mentioned, the modulo 7 counter represented by processing stage 19 controls the selection mechanism. In the two-stage interpolation scheme of FIG. 18, the three-bit value of the counter is therefore the size ψ _{a combined} to the current table address. The log area ratio coefficient results for each of the two cross-link filters 24 and 26

λ ^(ν) = λ ₀ ^(ν) (ψ _a, j) + ψ _f · Δλ ^(ν) (ψ _a, j) (14)

by interpolation with the tables λ ₀ ^(ν) and Δλ ^(ν) , where ν stands for one of the symbols n or p, which distinguish the cross-sectional filter 24 and 26 for realizing zeros or poles.

Die in den Kreuzgliedfiltern 24 und 26 benötigten Filterkoeffizienten k_j ⁽ⁿ⁾ und k_j ^(p) werden in einer erneuten Interpolation ermittelt, wobei aus jedem der Log-area-ratio-Koeffizienten λ zunächst wiederum durch Ausmaskieren der in Fig. 20 gezeigten Bitfelder ein Adresswert λ_a und eine Proportionalgrösse λ_f gewonnen werden. Für die Koeffizienten der beiden Kreuzgliedfilter 24 und 26 kann dieser Vorgang wie auch die anschliessende Interpolation selbst nacheinander geschehen, was in Fig. 18 mit dem Multiplexer M angedeutet ist und insbesondere zur Folge hat, dass die mit tanh und Δtanh bezeichneten Tabellen der Tangens-hyperbolicus-Funktion nur einmal abgespeichert sein müssen. Die Filterkoeffizienten

k^(ν) = tahn(λ_a ^(ν)) + λ_f ^(ν)·Δtanh(λ_a ^(ν)) (15)

ergeben sich mit einer weiteren Interpolation, wobei für die effiziente Implementation wiederum von der Normiertheit der Signalgrössen und darauf abgestimmter Tabellen Gebrauch gemacht wird.The filter coefficients k _j ⁽ⁿ⁾ and k _j ^(p) required in the cross-link filters 24 and 26 are determined in a renewed interpolation, with each of the log area ratio coefficients λ first again by masking out the bit fields shown in FIG. 20 an address value λ _a and a proportional variable λ _{f are} obtained. For the coefficients of the two cross-link filters 24 and 26, this process as well as the subsequent interpolation itself can take place one after the other, which is indicated in FIG. 18 with the multiplexer M and, in particular, has the consequence that the tables denoted by tanh and Δtanh of the tangent hyperbolic -Function must only be saved once. The filter coefficients

k ^(ν) = tahn (λ _a ^(ν) ) + λ _f ^(ν) Δtanh (λ _a ^(ν) ) (15)

result with a further interpolation, whereby for the efficient implementation, use is again made of the standardized nature of the signal sizes and coordinated tables.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass im erfindungsgemässen Verfahren zur lautheitsgesteuerten Verarbeitung akustischer Signale in Schallverarbeitungsgeräten ein zu verarbeitendes akustisches Signal x vollständig im Zeitbereich verarbeitet wird. Dabei wird ausgehend vom zu verarbeitenden Signal x laufend eine für die subjektive Lautheitsempfindung Normalhörender charakteristische Steuergrösse ψ berechnet. Das Eingangssignal x wird mit einem zeitabhängigen Filter 7 verarbeitet, dessen Parameter mit Hilfe der Steuergrösse ψ laufend durch Interpolation im voraus berechneter und in Tabellen abgespeicherter anwenderpezifischer Korrekturdaten neu ermittelt und auf den zeitabhängigen Filter 7 angewendet werden. Eine erfindungsgemässe Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens weist eine Verarbeitungsstufe 4 zur iterativen Berechnung der Steuergrösse ψ und eine damit zeitabhängig gesteuerte Korrekturfilterstufe 7 auf.In summary, it can be said that in the method according to the invention for loudness-controlled processing of acoustic signals in sound processing devices, an acoustic signal x to be processed is completely in the time domain is processed. Based on the signal x to be processed, a control variable ψ that is characteristic of the subjective loudness perception of normal hearing is calculated. The input signal x is processed with a time-dependent filter 7, the parameters of which are continuously determined with the aid of the control variable ψ by interpolation of user-specific correction data calculated in advance and stored in tables and applied to the time-dependent filter 7. A device according to the invention for carrying out the method has a processing stage 4 for iteratively calculating the control variable ψ and a correction filter stage 7, which is thus controlled as a function of time.

Claims

Method for loudness-controlled processing of acoustic signals in sound processing equipment, characterized in that an acoustic signal (x) to be processed is processed completely in the time domain by continuously calculating a control variable (ψ) characteristic of the person who hears loudness normally, based on the signal to be processed (x) and by processing the input signal (x) with a time-dependent filter (7), the parameters of which are continuously determined with the aid of the control variable (ψ) by interpolation of user-specific correction data calculated in advance and stored in tables and applied to the time-dependent filter (7) .

A method according to claim 1, characterized in that the acoustic signal (x) is processed in an iterative manner without division into subband signals.

Method according to Claim 1 or 2, characterized in that the control variable (ψ) is defined as the root of the loudness standardized to a limited loudness interval.

Method according to one of claims 1-3, characterized in that the control variable (ψ) is continuously determined by a two-dimensional interpolation, with the aid of two iteratively calculated Variables, of which a first iteratively calculated quantity (p) is an estimate for the instantaneous signal power expressed on a logarithmic scale and a second iteratively calculated quantity (c) is an estimate for the center of gravity of the instantaneous signal power distribution expressed on a Bark scale.

Method according to claim 4, characterized in that the first iteratively calculated variable (p) is determined with the aid of an iterative first-order calculation unit embedded in a digital control loop for an exponentially weighted expected value of the squared input signal.

Method according to Claim 4 or 5, characterized in that the second iteratively calculated variable (c) is calculated by dividing an iteratively determined dividend by an iteratively determined divisor, the divisor being an estimate of the instantaneous power of the signal weighted with a frequency group filter (ϕ ) and the dividend is an estimate of the instantaneous power of the signal (ϑ), which is also weighted with a Bark filter, the transfer function of the frequency group filter corresponding to the root of a standardized frequency group width function and that of the Bark filter corresponding to the root of a standardized tonality function.

A method according to claim 6, characterized in that both the divisor and the dividend with the aid of an iterative first-order estimate calculation unit embedded in a digital control loop for an exponentially weighted expected value of the squared input signal can be determined, the unit for determining the dividend obtains the control signals from those of the divisor and applies them to their signals.

Method according to Claim 6, characterized in that the division is calculated on the basis of the regulated estimated value variables and is approximated by multiplication by (1 - δ), 1 representing the target value and | δ |

1 applies.

Method according to one of claims 5-8, characterized in that the scaling variables required for controlling the iterative estimate calculation unit and the incremental change values required for tracking the logarithmic estimate are read out from tables (S, A, Δp) stored in advance.

Method according to Claim 9, characterized in that the reading out takes place from tables organized in such a way that the table indices for finding the sizes sought can be obtained by simply masking out bit fields from the still unregulated estimate value size (v) and the logarithmic estimate value size (p) .

Method according to one of claims 1-3, characterized in that the control variable (ψ) is continuously determined by two-dimensional interpolation, with the aid of two iteratively calculated variables, of which a first iteratively calculated variable (q) is an estimated value, expressed on a logarithmic scale, for the instantaneous power of a signal (ϕ) weighted with a frequency group filter, the weighting being compensated for by changing the entries in the original interpolation table, and a second quantity (c) calculated iteratively is expressed on a Bark scale Is an estimate of the center of gravity of the current signal power distribution.

Method according to one of claims 4-11, characterized in that the control variable (ψ) and / or the first iteratively calculated variable (p or q) and / or the second iteratively calculated variable (c) are smoothed with a non-linear filter, in such a way that a new output value results from the addition of a correction value (D) to the previous output value, that this correction value (D) is calculated from the difference (d) between the new input signal and the previous output signal and that the correction value (D) for small ones Amount values (| d |) of the difference (d) in the third power depend on this difference (d), for mean amount values (| d |) the difference (d) depends linearly on this difference (d) and for large amount values (| d |) the difference (d) is constant.

Method according to one of claims 4-12, characterized in that the interpolation of the control variable (ψ) is carried out with tables organized in such a way that both the table index for finding the base point value and the incremental growth variables in both dimensions and the proportional variables with which the incremental ones Growth variables are multiplied before addition to the base value, can be obtained by simply masking out bit fields from the iteratively calculated variables (p or q; c).

Method according to claim 13, characterized in that in the tables for the two-dimensional interpolation of the control variable (ψ) optimized values according to the formulas

ψ ₀ (c _i , q _k ) = ψ (c _i , q _k ) + [ψ (c _{i + 1} , q _k ) + ψ (c _i , q _{k + 1} ) - ψ (c _{i + 1} , q _{k + 1} ) - ψ (c _i , q _k )] / 4 (9)

(∂ψ / ∂c) | _{ci, qk} = {[ψ (c _{i + 1} , q _{k + 1} ) - ψ (c _i , q _{k + 1} )] + [ψ (c _{i + 1} , q _k ) - ψ (c _i , q _k )]} / 2 (10)

and

(∂ψ / ∂q) | _{ci, qk} = {[ψ (c _{i + 1} , q _{k + 1} ) - ψ (c _{i + 1} , q _k )] + [ψ (c _i , q _{k + 1} ) - ψ (c _i , q _k )]} / 2 (11)

be used.

Method according to one of claims 1-14, characterized in that the values stored in tables for interpolating the user-specific correction data are stored as gain values in the logarithmic range and as filter coefficients in the log area ratio range.

Method according to claim 15, characterized in that the interpolation of the user-specific correction data is carried out with tables organized in such a way that the table index for finding the base point value and the table index for finding the proportional variable with which the difference between the next one Base value and the base value itself before the addition to the base value is multiplied by simply masking out bit fields from the control variable (ψ).

Method according to claim 15 or 16, characterized in that the gain value from the interpolated logarithmic gain value and the filter coefficients from the interpolated log area ratio coefficients are determined again by interpolation with stored tables of the exponential function and the tangent hyperbolic function and tables of the incremental growth variables of these functions will.

Method according to Claim 17, characterized in that the interpolation is carried out with tables organized in such a way that the table indices for finding the base point values and the incremental growth variables and the proportional variables with which the incremental growth variables are multiplied before addition to the base point values are masked out by simple masking from bit fields of the interpolated gain value and the interpolated log area ratio coefficients.

Method according to one of claims 15-18, characterized in that the gain value in each sampling interval and from the filter coefficients in each sampling interval, only the coefficients of a pole / zero pair are determined anew, with a fixed, uniform sequence for the renewal of the filter coefficients .

Method according to one of claims 1-19, characterized in that the input signal to the aforementioned time-dependent filter is delayed in such a way that the filter coefficients and gain values, which are always newly determined via the calculation of the aforementioned variable (ψ), are applied in a timely manner to the signal on which the calculation is based .

Apparatus for carrying out the method according to claim 1, characterized by a processing stage (4) for iteratively calculating the control variable (ψ) and a correction filter stage (7) controlled thereby in a time-dependent manner.

Device according to Claim 21, characterized by a two-dimensional interpolation stage (16) for determining the control variable (ψ) from a signal power (q) and a center of gravity frequency (c).

Device according to claim 21 or 22, characterized by a frequency group filter (11) and a bark filter (12) for determining filtered signals (ϕ, ϑ) from an input signal (x).

Device according to claim 23, characterized in that the frequency group filter and the aforementioned bark filter are designed as recursive filters.

Device according to one of claims 21-24, characterized by an estimated value calculation unit (13) for calculating the signal power (q) and the center of gravity frequency (c) from the filtered input signals (ϕ, ϑ).

Device according to one of claims 21-25, characterized by smoothing filters (14, 15, 17) for eliminating undesired scattering of successive signal values (c _r , q _r , ψ _r ).

Device according to one of claims 21-26, characterized by a series connection of an amplification stage (22), a cross-element filter stage (24) for realizing zero points and a cross-element filter stage (26) for realizing pole positions.

Device according to one of claims 21-27, characterized by two-stage interpolation stages for determining the gain value (g) and the coefficients (k _j ⁽ⁿ⁾ and k _j ^(p) ) of the correction filter (7) from the control variable (ψ).

Device according to one of claims 21-28, characterized by a signal delay unit (6) for synchronizing the input signal (x) with regard to processing with the correction filter (7), the filter parameters of which are derived from the input signal (x).