EP1404152A2 - Vorrichtung und Verfahren zum Anpasssen eines Hörgeräts - Google Patents

Vorrichtung und Verfahren zum Anpasssen eines Hörgeräts Download PDF

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EP1404152A2
EP1404152A2 EP03021043A EP03021043A EP1404152A2 EP 1404152 A2 EP1404152 A2 EP 1404152A2 EP 03021043 A EP03021043 A EP 03021043A EP 03021043 A EP03021043 A EP 03021043A EP 1404152 A2 EP1404152 A2 EP 1404152A2
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EP
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hearing
evaluation data
weighting
hearing aid
situations
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EP03021043A
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EP1404152B1 (de
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Patrick Dr. Mergell
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Sivantos GmbH
Original Assignee
Siemens Audioligische Technik GmbH
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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04R—LOUDSPEAKERS, MICROPHONES, GRAMOPHONE PICK-UPS OR LIKE ACOUSTIC ELECTROMECHANICAL TRANSDUCERS; DEAF-AID SETS; PUBLIC ADDRESS SYSTEMS
    • H04R25/00—Deaf-aid sets, i.e. electro-acoustic or electro-mechanical hearing aids; Electric tinnitus maskers providing an auditory perception
    • H04R25/70—Adaptation of deaf aid to hearing loss, e.g. initial electronic fitting
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04R—LOUDSPEAKERS, MICROPHONES, GRAMOPHONE PICK-UPS OR LIKE ACOUSTIC ELECTROMECHANICAL TRANSDUCERS; DEAF-AID SETS; PUBLIC ADDRESS SYSTEMS
    • H04R2225/00—Details of deaf aids covered by H04R25/00, not provided for in any of its subgroups
    • H04R2225/41—Detection or adaptation of hearing aid parameters or programs to listening situation, e.g. pub, forest

Definitions

  • the present invention relates to a method for adapting a hearing device by providing evaluation data for different, predetermined listening situations and adapting the hearing device to a hearing device wearer by means of individual weighting.
  • the present invention relates to a corresponding device for adjusting a hearing aid and an individually adjustable hearing aid.
  • a hearing aid which the user can set menu-driven individually. By lightly touching a control pad, the user gains access to a new parameter set for a specific response function, which is then input to a digital signal processor. By means of a few touches, the user can find the answering function appropriate to his acoustic environment and the required gain.
  • a programmable digital hearing aid system is known. By programming, the electro-acoustic properties of the hearing aid can be adapted to the patient and the environment. Selected parameter values are loaded into programmable memory (EEPROM) which provides corresponding coefficients to a programmable filter and amplitude limiter of the hearing aid so as to achieve automatic adjustment for ambient noise, speech levels and the like.
  • EEPROM programmable memory
  • the hearing aid adjusts itself with his hearing aid parameters to a hearing situation that is currently not available.
  • the audio signals are transmitted to the hearing aid wearers inappropriate. For example, if the listening situation "language at rest” with the Hearing situation "music” confused, so under certain circumstances unnecessary or disturbing frequency components are transmitted or certain frequency components improperly amplified.
  • the object of the present invention is therefore to improve the adaptation of a hearing device to a current hearing situation.
  • this object is achieved by a method for adapting a hearing device by providing evaluation data for various predetermined hearing situations and fitting the hearing device to a hearing device wearer by means of individual weighting, wherein the individual weighting is performed by a continuous weighting function passing through interpolation points, each of which is an individual Weighting of the evaluation data represent one of the given listening situations.
  • the hearing device parameters can thus be continuously adapted to different listening situations.
  • the abrupt change of a complete hearing device parameter set can thereby be avoided, so that a current auditory situation does not have to be discretely assigned to a predetermined class.
  • the evaluation data are determined offline in advance by a sound signal analysis.
  • a database having multiple evaluation data for a plurality of listening situations can be constructed as bases for a continuous function.
  • the evaluation data may include weight vectors with respect to specific audio signals that are characteristic of the given listening situations. Such weight vectors can advantageously be determined by an eigenvector analysis of the specific audio signals.
  • the weighting function for the individual weighting can be determined from listening situations characteristic of the hearing aid wearer.
  • listening situations characteristic of the hearing aid wearer it is possible to deal specifically with the habits of the hearing aid wearer and those hearing situations that occur during the hearing him most frequently used as a basis for the adjustment of the hearing aid.
  • the weighting function is conveniently determined from at least one fitting parameter and at least one value of the evaluation data. To refine the individualization of a hearing device, it is also possible to use a plurality of values of the evaluation data for obtaining the weighting function.
  • the method for adapting a hearing device to a hearing device wearer or his hearing loss includes two offline methods and one real-time method.
  • a plurality of typical audio signals are analyzed for characteristic evaluation data.
  • a fitting function that is individual for a hearing device wearer with the characteristic evaluation data is obtained as a parameter.
  • the hearing aid is adjusted individually for a current hearing situation.
  • step 11 M signal characteristics that may be altered by the digital signal processing of the hearing aid are defined.
  • step 13 the characteristics of the audio signals collected in step 12 are determined.
  • the feature correlation is determined individually (a) and total (b) in step 14. This results in the correlation matrices C a and C b .
  • step 15 the eigenvectors corresponding to the generic listening situations and the intrinsic features of the correlation matrices C a and C b are determined by diagonalizing. Furthermore, the normalized eigenvalues (statistical weights) are determined for the subsequent fitting process.
  • the speech feature vector V max and generic feature vectors V gi are determined.
  • the speech feature vector V max corresponds to the C a eigenvector for "speech at rest" having the highest eigenvalue.
  • the generic feature vectors V gi represent the n C b eigenvectors with the highest eigenvalues with which, for example, 95% of all audio signals can be restored.
  • the offline sound signal analysis are thus determined by correlation of the individual features, such as modulation depth, modulation frequency, energy in a frequency band, etc., the main features or main eigenvectors typical listening situations.
  • the weights of the main features represent, as already mentioned, about 95% of the sum of all weights, so that the other features are negligible.
  • the offline fitting analysis serves on the one hand to determine an individual base adjustment, z.
  • the hearing aid fitting which judges a particular hard of hearing person as optimal for speech at rest.
  • the offline fitting analysis is used to determine the required parameter changes depending on the mixing ratio of the generic listening situations.
  • the result is a functional relationship between the mixing parameters of a given hearing situation and the individual and optimal hearing aid parameters for this situation.
  • the advantage of this is that the hearing aid parameters that are suitable for a hearing situation are determined individually for the hearing aid wearer and can be changed fluently in fluent transitions of hearing situations, since the functional relationship was determined.
  • This procedure should be implemented in the hearing aid fitting software because the function that maps the mixing parameters to the hearing aid parameters must be determined with the fitting software and programmed into the hearing aid.
  • the individual hearing loss of a patient is taken into account in the offline fitting or fitting analysis as follows.
  • the patient is first interviewed in step 20 for characteristic hearing situations in his social environment. Here he calls those listening situations that have the most importance for him or occur most frequently such as "speech at rest", “phone calls”, etc.
  • the record x 0 corresponds to z.
  • the audio sample "Language at rest”.
  • step 22 the weight vectors a 0... A n of the selected sound examples are determined. They are taken from the database created during the offline sound signal analysis.
  • the best individual fit with corresponding match parameter vectors is determined according to step 23.
  • the approach of interactive, adaptive fitting is selected for the sound examples.
  • the corresponding fitting or fitting parameter vectors are b 0 ... b n . This step ensures a subjective assessment of typical, objective listening situations.
  • ) or b b 0 + c 1
  • the Taylor coefficients c 1 , c 2 ... can be determined by regression. The determined function, based on one or more coefficients, thus quantizes the relationship between objective hearing situation and subjective perception.
  • the real-time classification or real-time setting of the hearing device makes it possible that upon detection of a specific mixing ratio of generic hearing situations, the corresponding hearing device parameter set is active and the transitions are fluid.
  • the individual function determined in steps 20 to 24 in FIG. 2 is used during the operation of the hearing device for real-time classification according to the method sequence of FIG. 3 used.
  • a main adjustment parameter is used for basic adjustment of the hearing aid.
  • the main adjustment parameter b 0 classifies the hearing situation which is individually most important for the patient.
  • the basis of this determination is the input signal in a time window, with which the feature vector results just for this window.
  • the adjustment vector is finally smoothed in step 34.
  • the device according to the invention or the method according to the invention greatly reduces confusion between detected hearing situations. There is a clear mapping of listening situations to hearing aid parameters as well as an individual classification.

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Abstract

Bei der Anpassung von Hörgeräten an bestimmte Hörsituationen sollen Verwechslungen zwischen detektierten Hörsituationen reduziert und individuelle Klassifikationen ermöglicht werden. Hierzu werden Bewertungsdaten für verschiedene vorgegebene Hörsituationen bereitgestellt und das Hörgerät an einen Hörgeräteträger mittels individueller Gewichtung (Schritt 32) angepasst. Die individuelle Gewichtung erfolgt dabei durch eine kontinuierliche Wichtungsfunktion (Schritt 33), die durch Stützpunkte verläuft, welche jeweils eine individuelle Gewichtung der Bewertungsdaten einer der vorgegebenen Hörsituationen darstellen. Damit ist ein kontinuierliches und individuelles Anpassen des Hörgeräts an verschiedene Hörsituationen möglich. <IMAGE>

Description

  • Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Anpassen eines Hörgeräts durch Bereitstellen von Bewertungsdaten für verschiedene, vorgegebene Hörsituationen und Anpassen des Hörgeräts an einen Hörgeräteträger mittels individueller Gewichtung. Darüber hinaus betrifft die vorliegende Erfindung eine entsprechende Vorrichtung zum Anpassen eines Hörgeräts sowie ein individuell anpassbares Hörgerät.
  • Aus der Druckschrift DE 690 12 582 T1 ist ein Hörgerät bekannt, das der Benutzer menügesteuert individuell einstellen kann. Durch leichte Berührung eines Steuertastkissens erlangt der Benutzer Zugriff auf einen neuen Parametersatz für eine spezifische Antwortfunktion, die dann in einen digitalen Signalprozessor eingegeben wird. Mittels weniger Berührungen kann der Benutzer die zu seiner akustischen Umgebung passende Antwortfunktion und die erforderliche Verstärkung finden. Des Weiteren ist aus dem Dokument US 4 731 850 ein programmierbares digitales Hörhilfesystem bekannt. Durch die Programmierung kann eine Anpassung der elektroakustischen Eigenschaften des Hörgeräts an den Patienten und die Umgebung erfolgen. Ausgewählte Parameterwerte werden in einen programmierbaren Speicher (EEPROM)geladen, der entsprechende Koeffizienten an einen programmierbaren Filter und einen Amplitudenbegrenzer der Hörhilfe liefert, um so eine automatische Anpassung für Umgebungsrauschen, Sprachpegel und dergleichen zu erreichen.
  • Grundsätzlich besteht für den Hörgeräteträger die Gefahr, dass das Hörgerät eine detektierte Hörsituation verwechselt. Falls eine derartige Verwechslung eintritt, stellt sich das Hörgerät mit seinen Hörgeräteparametern auf eine Hörsituation ein, die aktuell nicht vorhanden ist. Damit werden die Audiosignale an den Hörgeräteträger ungeeignet weitergegeben. Wird beispielsweise die Hörsituation "Sprache in Ruhe" mit der Hörsituation "Musik" verwechselt, so werden unter Umständen unnötige beziehungsweise störende Frequenzanteile übertragen oder bestimmte Frequenzanteile unpassend verstärkt.
  • Bei derzeitigen Hörgeräten besteht vielfach ein unklarer Zusammenhang zwischen einer speziell detektierten Hörsituation und den Hörgeräteparametern. Vielfach ist der Zusammenhang zwischen detektierten Hörsituationen und entsprechenden Hörgeräteeinstellungen beim gegenwärtigen Stand der Technik auch sehr einfach realisiert. In Störgeräuschsituationen wird beispielsweise das Richtmikrofon und die Störgeräuschreduktion aktiviert. Ein Klassifikator erkennt und klassifiziert eine aktuelle Hörsituation und schaltet zwischen einer Auswahl an Hörgeräteprogrammen mit einer Vielzahl von Parametern hin und her. Dabei besteht jedoch das Problem, dass eine aktuelle Hörsituation nicht ohne weiteres einer standardisierten, typischen Hörsituation entspricht. Dementsprechend besteht eine gewisse Unsicherheit, in welches Hörgeräteprogramm das Hörgerät schalten soll beziehungsweise welche Hörgeräteparameter für die optimale Nutzung des Hörgeräts einzustellen wären. Typische Problemfälle sind Mischsituationen, wenn beispielsweise Sprache vor dem Hintergrund von Musik und anderen Nebengeräuschen übermittelt werden soll.
  • Die Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht demzufolge darin, die Anpassung eines Hörgeräts an eine aktuelle Hörsituation zu verbessern.
  • Erfindungsgemäß wird diese Aufgabe gelöst durch ein Verfahren zum Anpassen eines Hörgeräts durch Bereitstellen von Bewertungsdaten für verschiedene vorgegebene Hörsituationen und Anpassen des Hörgeräts an einen Hörgeräteträger mittels individueller Gewichtung, wobei die individuelle Gewichtung durch eine kontinuierliche Wichtungsfunktion erfolgt, die durch Stützpunkte verläuft, welche jeweils eine individuelle Gewichtung der Bewertungsdaten einer der vorgegebenen Hörsituationen darstellen.
  • Ferner wird die oben genannte Aufgabe erfindungsgemäß gelöst durch eine Vorrichtung zum Anpassen eines Hörgeräts mit einer Speichereinrichtung zum Bereitstellen von Bewertungsdaten für verschiedene vorgegebene Hörsituationen und einer Anpasseinrichtung zum Anpassen des Hörgeräts an einen Hörgeräteträger mittels individueller Gewichtung, wobei mit der Anpasseinrichtung die individuelle Gewichtung durch eine kontinuierliche Gewichtungsfunktion ausführbar ist, die durch Stützpunkte verläuft, welche jeweils eine individuelle Gewichtung der Bewertungsdaten einer der vorgegebenen Hörsituationen von der Speichereinrichtung darstellen.
  • In vorteilhafter Weise können damit die Hörgeräteparameter kontinuierlich an verschiedene Hörsituationen angepasst werden. Die sprunghafte Änderung eines kompletten Hörgeräteparametersatzes kann hierdurch vermieden werden, so dass eine aktuelle Hörsituation nicht diskret einer vorbestimmten Klasse zugeordnet werden muss.
  • Günstigerweise werden die Bewertungsdaten durch eine Schallsignalanalyse offline vorab ermittelt. Damit kann eine Datenbank mit mehreren Bewertungsdaten für eine Vielzahl von Hörsituationen als Stützpunkte für eine kontinuierliche Funktion aufgebaut werden. Die Bewertungsdaten können dabei Gewichtsvektoren bezüglich spezifischer Audiosignale, die für die vorgegebenen Hörsituationen charakteristisch sind, umfassen. Derartige Gewichtsvektoren lassen sich vorteilhafterweise durch eine Eigenvektoranalyse der spezifischen Audiosignale ermitteln.
  • In einer sogenannten Fitting-Analyse kann die Wichtungsfunktion für die individuelle Gewichtung aus für den Hörgeräteträger charakteristischen Hörsituationen bestimmt werden. Damit kann speziell auf die Lebensgewohnheiten des Hörgeräteträgers eingegangen und diejenigen Hörsituationen, die bei ihm am häufigsten auftreten, als Grundlage für die Einstellung des Hörgeräts verwendet werden.
  • Die Wichtungsfunktion wird günstigerweise aus mindestens einem Anpassparameter und mindestens einem Wert der Bewertungsdaten ermittelt. Zur Verfeinerung der Individualisierung eines Hörgeräts können auch mehrere Werte der Bewertungsdaten zum Gewinnen der Wichtungsfunktion herangezogen werden.
  • Die vorliegende Erfindung wird nun anhand der beigefügten Zeichnungen näher erläutert, in denen zeigen:
    • Figur 1
    ein Ablaufdiagramm für eine Offline-Schallsignalanalyse;
    Figur 2
    ein Ablaufdiagramm für eine Offline-Anpassanalyse; und
    Figur 3
    ein Ablaufdiagramm für eine Echtzeit-Klassifikation.
  • Die nachfolgend beschriebenen Ausführungsbeispiele stellen bevorzugte Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung dar. Erfindungsgemäß beinhaltet das Verfahren zum Anpassen eines Hörgeräts an einen Hörgeräteträger beziehungsweise dessen Hörverlust zwei Offline-Verfahren und ein Echtzeitverfahren. Zunächst wird in einer Offline-Schallsignalanalyse eine Vielzahl von typischen Audiosignalen nach charakteristischen Bewertungsdaten analysiert. Anschließend wird in einer Offline-Anpassanalyse eine für einen Hörgeräteträger individuelle Anpassfunktion mit den charakteristischen Bewertungsdaten als Parameter gewonnen. Schließlich wird in einem Echtzeitverfahren mit Hilfe der gewonnenen Anpassfunktion das Hörgerät für eine aktuelle Hörsituation individuell eingestellt.
  • Im Einzelnen dient die Offline-Schallsignalanalyse zur Bestimmung generischer Hörsituationen, aus denen sich Hörsituationen wie "Sprache in Ruhe" oder "Musik" zusammensetzen beziehungsweise zusammenmischen lassen. Der Vorteil der Betrachtung von generischen Hörsituationen ist, dass sie sich eindeutig trennen lassen. Mathematisch werden diese generischen Hörsituationen durch Merkmalsvektoren beschrieben, die orthogonal zueinander sind und sich aus einer Principle-Component-Analyse (PCA) der Merkmalsvektoren von gängigen Hörsituationen ergeben. Gängige Hörsituationen jedoch, wie etwa Musik, Sprache etc., sind nicht orthogonal zueinander und lassen sich folglich nicht eindeutig voneinander trennen. Die Beschreibung gängiger Hörsituationen durch generische Hörsituationen in Form von orthogonalen Merkmalsvektoren reduziert den weiteren Datenverarbeitungsaufwand enorm. Die Ergebnisse einer PCA sind wesentlicher Input für weitere Schritte.
  • In dem Verlaufsdiagramm von FIG 1 sind die wesentlichen Schritte einer Offline-Schallsignalanalyse prinzipiell dargestellt. In einem Schritt 10 werden zunächst N-Klassen von Hörsituationen bestimmt. Derartige Klassen wären beispielsweise: H1 = Sprache in Ruhe, H2 = laute Sprache in Ruhe, H3 = Sprache bei Rauschen, H4 = Musik etc.
  • In Schritt 11 werden M-Signalmerkmale, die durch die digitale Signalverarbeitung des Hörgeräts verändert werden können, definiert. Derartige Signalmerkmale wären beispielsweise: F1...i = spektrale Einhüllende (LPC-Koeffizienten), Fi...j = Modulationsleistungsdichtespektrum etc.
  • In einem anschließenden Schritt 12 werden Q-typische Audiosignale für jede Hörsituation {xi}Hj gesammelt. Diese entsprechen dann einer Schallbeispieldatenbank für die unterschiedlichen Hörsituationen.
  • Gemäß Schritt 13 werden daraufhin die Merkmale der in Schritt 12 gesammelten Audiosignale bestimmt. Diese ergeben sich zu Fijk = Fi ({Xj} Hk), i=1..M, j=1..Q, k=1..N.
  • Für jede Hörsituation wird in Schritt 14 die Merkmalskorrelation einzeln (a) und insgesamt (b) ermittelt. Hieraus resultieren die Korrelationsmatrizen Ca und Cb.
  • Schließlich werden in Schritt 15 die Eigenvektoren, die den generischen Hörsituationen entsprechen, beziehungsweise die Eigenmerkmale der Korrelationsmatrizen Ca und Cb durch Diagonalisieren bestimmt. Ferner werden die normalisierten Eigenwerte (statistische Gewichte) für den nachfolgenden Anpassprozess bestimmt.
  • In diesem Zusammenhang werden beispielsweise der Sprachmerkmalsvektor Vmax und generische Merkmalsvektoren Vgi ermittelt. Der Sprachmerkmalsvektor Vmax entspricht dem Ca-Eigenvektor für "Sprache in Ruhe" mit dem höchsten Eigenwert. Die generischen Merkmalsvektoren Vgi repräsentieren hingegen die n Cb-Eigenvektoren mit den höchsten Eigenwerten, mit denen beispielsweise 95 % aller Audiosignale wieder hergestellt werden können.
  • Der Merkmalsvektor eines beliebigen Audiosignals kann als eine Superposition generischer Merkmalsvektoren betrachtet werden: F = a1*Vg1 + a2*Vg1 + ... Dabei bedeuten a1, ... , an die Gewichtungsvektoren eines spezifischen Audiosignals.
  • Die Wahrscheinlichkeit, dass ein beliebiges Audiosignal der typischen Hörsituation "Sprache in Ruhe" entspricht ist: p = F *V max
    Figure imgb0001
  • Mit der Offline-Schallsignalanalyse werden damit durch Korrelation der Einzelmerkmale, wie zum Beispiel Modulationstiefe, Modulationsfrequenz, Energie in einem Frequenzband etc., die Hauptmerkmale beziehungsweise Haupteigenvektoren typischer Hörsituationen ermittelt. Die Gewichte der Hauptmerkmale stellen, wie bereits erwähnt, etwa 95 % der Summe aller Gewichte dar, womit die übrigen Merkmale vernachlässigbar sind.
  • Jede typische Hörsituation kann somit durch wenige Hauptmerkmale verhältnismäßig eindeutig charakterisiert werden.
  • Die Offline-Anpass-Analyse dient einerseits zur Bestimmung einer individuellen Basisanpassung, z. B. die Hörgeräteanpassung, die ein bestimmter schwerhöriger Mensch als optimal für Sprache in Ruhe beurteilt. Andererseits dient die Offline-Anpass-Analyse zur Bestimmung der erforderlichen Parameteränderungen in Abhängigkeit des Mischungsverhältnisses der generischen Hörsituationen. Es ergibt sich ein funktioneller Zusammenhang zwischen den Mischungsparametern einer gegebenen Hörsituation und der für diese Situation individuellen und optimalen Hörgeräteparameter. Der Vorteil dabei ist, dass die zu einer Hörsituation passenden Hörgeräteparameter für den Hörgeräteträger individuell bestimmt werden und bei fließenden Übergängen von Hörsituationen fließend geändert werden können, da der funktionelle Zusammenhang ermittelt wurde. Dieses Verfahren sollte in der Hörgeräte-Anpass-Software implementiert sein, denn die Funktion, die die Mischungsparameter auf die Hörgeräteparameter abbildet, muss mit der Anpass-Software bestimmt und in das Hörgerät programmiert werden.
  • Die individuelle Hörschwäche eines Patienten wird bei der Offline-Fitting- oder -Anpass-Analyse im Einzelnen folgendermaßen berücksichtigt. Der Patient wird zunächst in Schritt 20 nach charakteristischen Hörsituationen in seinem sozialen Umfeld befragt. Hierbei nennt er diejenigen Hörsituationen, die für ihn die meiste Bedeutung haben beziehungsweise am häufigsten vorkommen wie beispielsweise "Sprache in Ruhe", "Telefonieren" usw.
  • Hierzu werden mehrere geeignete Audiobeispiele aus der gemäß den Schritten 10 bis 12 erstellten Audiodatenbanken ausgewählt. Der Datensatz x0 entspricht z. B. dem Audiobeispiel "Sprache in Ruhe". Es stehen n verschiedene Audiobeispiele x0 ... xn zur Verfügung.
  • In Schritt 22 werden die Gewichtsvektoren a0... an der gewählten Schallbeispiele ermittelt. Sie werden der bei der Offline-Schallsignalanalyse erstellten Datenbank entnommen.
  • Die beste individuelle Anpassung mit entsprechenden Anpassparametervektoren wird gemäß Schritt 23 ermittelt. Hierzu wird beispielsweise der Ansatz des interaktiven, adaptiven Fittings für die Schallbeispiele gewählt. Die entsprechenden Anpass- oder Fitting-Parametervektoren sind b0... bn. Dieser Schritt gewährleistet eine subjektive Bewertung typischer, objektiver Hörsituationen.
  • In Schritt 24 wird schließlich eine Funktion ermittelt, mit der individuelle Anpassungen aufgrund von Änderungen der Gewichtsvektoren kontinuierlich durchgeführt werden können. Beispielsweise ist es mit Hilfe der Werte a0 und b0 als Referenz möglich, individuelle Anpassänderungen als Funktion der Gewichtungsänderungen vorherzusagen. Die Komplexität dieser Vorhersage beziehungsweise deren Genauigkeit hängt von der Dimension der Vektoren a und b, d. h. der Anzahl der analysierten Merkmale und der Anzahl der Anpassparameter, ab. Als Resultat ergibt sich eine Funktion b = b0 + ϕ (|a0-a|) beziehungsweise b = b0 + c1 |a0-a| + c2 |a0-a|2+ ... Die Taylor-Koeffizienten c1, c2... können durch Regression bestimmt werden. Die ermittelte Funktion, gestützt auf einen oder mehrere Koeffizienten, quantisiert somit die Beziehung zwischen objektiver Hörsituation und subjektiver Wahrnehmung.
  • Die Echtzeitklassifikation beziehungsweise Echtzeiteinstellung des Hörgeräts ermöglicht, dass bei Detektion eines bestimmten Mischungsverhältnisses von generischen Hörsituationen der entsprechende Hörgeräteparametersatz aktiv ist und die Übergänge fließend sind.
  • Die in den Schritten 20 bis 24 in FIG 2 ermittelte individuelle Funktion wird während des Betriebs des Hörgeräts zur Echtzeit-Klassifikation gemäß dem Verfahrensablauf von FIG 3 verwendet. Bei dieser Echtzeit-Einstellung des Hörgeräts wird gemäß Schritt 30 ein Haupteinstellparameter zur Grundeinstellung des Hörgeräts eingesetzt. Der Haupteinstellparameter b0 klassifiziert diejenige Hörsituation, die für den Patienten individuell am wichtigsten ist.
  • In Schritt 31 wird der Merkmalsvektor des Eingangssignals als Funktion der Zeit F = F(x) ermittelt. Grundlage dieser Ermittlung ist das Eingangssignal in einem zeitfenster, womit sich der Merkmalsvektor eben für dieses Fenster ergibt.
  • Der Gewichtungsvektor wird in Schritt 32 gemäß der oben beschriebenen Funktion F = a1*Vg1 + a2*Vg1 + ..., als Funktion der Zeit ermittelt.
  • Mit Hilfe der in Schritt 24 ermittelten individuellen Anpassfunktion b = b0 + ϕ (|a0+a|) wird in Schritt 33 die beste individuelle Einstellung beziehungsweise Anpassung des Hörgeräts an die aktuelle Hörsituation vorgenommen. Dabei ist es möglich, Mischsituationen kontinuierlich zu berücksichtigen und das Hörgerät auf individuelle Bedürfnisse des Patienten beziehungsweise Hörgeräteträgers einzustellen.
  • Hierfür wird schließlich in Schritt 34 der Einstell- beziehungsweise Anpassvektor geglättet.
  • Der Vorteil dieser Echtzeitklassifikation ist der verhältnismäßig geringe Rechenaufwand von M-Multiplikationen, wobei M der Anzahl der Merkmale entspricht. Darüber hinaus ist verhältnismäßig geringer Speicherplatz erforderlich, nämlich M Bytes. Allerdings sind ca. N zusätzliche Steuersignale erforderlich, wobei N der Anzahl der angesteuerten Hörgeräteparameter entspricht.
  • Erfindungsgemäß ist somit eine Individualisierung bezüglich der Einstellung eines Hörgeräts sowie eine verbesserte Anpassung an Mischungen von typischen Hörsituationen möglich.
  • Durch die erfindungsgemäße Vorrichtung beziehungsweise das erfindungsgemäße Verfahren werden Verwechslungen zwischen detektierten Hörsituationen stark reduziert. Es findet eine eindeutige Abbildung von Hörsituationen zu Hörgeräteparametern sowie eine individuelle Klassifikation statt.

Claims (14)

  1. Verfahren zum Anpassen eines Hörgeräts durch
    Bereitstellen von Bewertungsdaten (Schritte 10 bis 15) für verschiedene vorgegebene Hörsituationen und
    Anpassen des Hörgeräts (Schritte 20 bis 34) an einen Hörgeräteträger mittels individueller Gewichtung,
    dadurch gekennzeichnet, dass
    die individuelle Gewichtung (Schritt 24) durch eine kontinuierliche Wichtungsfunktion erfolgt, die durch Stützpunkte verläuft, welche jeweils eine individuelle Gewichtung der Bewertungsdaten einer der vorgegebenen Hörsituationen darstellen.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Bewertungsdaten durch eine Schallsignalanalyse (Schritte 10 bis 15) ermittelt werden.
  3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei die Bewertungsdaten Gewichtsvektoren bezüglich spezifischer Audiosignale, die für die vorgegebenen Hörsituationen charakteristisch sind, umfassen.
  4. Verfahren nach Anspruch 3, wobei die Gewichtsvektoren durch Eigenvektoranalyse (Schritt 15) der spezifischen Audiosignale ermittelt werden.
  5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei die Wichtungsfunktion für die individuelle Gewichtung aus für den Hörgeräteträger charakteristischen Hörsituationen (Schritt 20) bestimmt wird.
  6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei die Wichtungsfunktion aus mindestens einem Anpassparameter und mindestens einem Wert der Bewertungsdaten ermittelt wird.
  7. Verfahren zum Betreiben eines Hörgeräts durch Aufnehmen eines Audiosignals einer aktuellen Hörsituation,
    Berechnen von Signalbewertungsdaten aus dem Audiosignal (Schritt 31),
    Gewichten der Signalbewertungsdaten (Schritte 32 und 33) mit Hilfe einer kontinuierlichen Wichtungsfunktion, die gemäß einem der Ansprüche 1 bis 6 gewonnen wird, und
    Anpassen des Hörgeräts entsprechend den gewichteten Signalbewertungsdaten an die aktuelle Hörsituation insbesondere unter Echtzeitbedingungen.
  8. Vorrichtung zum Anpassen eines Hörgeräts mit
    einer Speichereinrichtung zum Bereitstellen von Bewertungsdaten für verschiedene vorgegebene Hörsituationen und
    einer Anpasseinrichtung zum Anpassen des Hörgertäs an einen Hörgeräteträger mittels individueller Gewichtung,
    dadurch gekennzeichnet, dass
    mit der Anpasseinrichtung die individuelle Gewichtung durch eine kontinuierliche Gewichtungsfunktion ausführbar ist, die durch Stützpunkte verläuft, welche jeweils eine individuelle Gewichtung der Bewertungsdaten einer der vorgegebenen Hörsituationen von der Speichereinrichtung darstellen.
  9. Vorrichtung nach Anspruch 8, die eine Schallsignalanalyseeinrichtung umfasst, mit der die Bewertungsdaten für die vorgegebenen Situationen ermittelbar sind und von der die Bewertungsdaten in die Speichereinrichtung übertragbar sind.
  10. Vorrichtung nach Anspruch 8 oder 9, wobei die Bewertungsdaten Gewichtsvektoren bezüglich spezifischer Audiosignale, die für die vorgegebenen Hörsituationen charakteristisch sind, umfassen.
  11. Vorrichtung nach Anspruch 10, die eine Analyseeinrichtung aufweist, mit der die Gewichtsvektoren durch Eigenvektoranalyse der spezifischen Audiosignale ermittelbar sind.
  12. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 8 bis 11, die eine Offline-Einstelleinrichtung zur Ermittlung der Wichtungsfunktion für die individuelle Gewichtung aus für den Hörgeräteträger charakteristischen Hörsituationen aufweist.
  13. Vorrichtung nach Anspruch 12, wobei durch die Offline-Einstelleinrichtung die Wichtungsfunktion aus mindestens einem Anpassparameter und mehreren der Bewertungsdaten ermittelbar ist.
  14. Hörgerät mit
    einer Aufnahmeeinrichtung zum Aufnehmen eines Audiosignals einer aktuellen Hörsituation,
    einer Recheneinrichtung zum Berechnen von Signalbewertungsdaten aus dem Audiosignal,
    einer Gewichtungseinrichtung zum Gewichten der Signalbewertungsdaten mit Hilfe einer kontinuierlichen Wichtungsfunktion und
    einer Steuer- oder Regeleinrichtung zum Anpassen des Hörgeräts entsprechend den gewichteten Signalbewertungsdaten an die aktuelle Hörsituation insbesondere unter Echtzeitbedingungen.
EP03021043A 2002-09-30 2003-09-17 Vorrichtung und Verfahren zum Anpasssen eines Hörgeräts Expired - Lifetime EP1404152B1 (de)

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DE10245567A DE10245567B3 (de) 2002-09-30 2002-09-30 Vorrichtung und Verfahren zum Anpassen eines Hörgeräts

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EP1404152A3 EP1404152A3 (de) 2006-11-29
EP1404152B1 EP1404152B1 (de) 2008-08-06

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EP (1) EP1404152B1 (de)
AT (1) ATE404030T1 (de)
DE (2) DE10245567B3 (de)
DK (1) DK1404152T3 (de)

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