EP2792165A1 - Anpassung einer klassifikation eines audiosignals in einem hörgerät - Google Patents

Anpassung einer klassifikation eines audiosignals in einem hörgerät

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EP2792165A1
EP2792165A1 EP12701891.9A EP12701891A EP2792165A1 EP 2792165 A1 EP2792165 A1 EP 2792165A1 EP 12701891 A EP12701891 A EP 12701891A EP 2792165 A1 EP2792165 A1 EP 2792165A1
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EP
European Patent Office
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classification
audio signal
audio
period
sum
Prior art date
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EP12701891.9A
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English (en)
French (fr)
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EP2792165B1 (de
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Roland Barthel
Marko Lugger
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Sivantos Pte Ltd
Original Assignee
Siemens Medical Instruments Pte Ltd
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Publication date
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    • H04R25/00—Deaf-aid sets, i.e. electro-acoustic or electro-mechanical hearing aids; Electric tinnitus maskers providing an auditory perception
    • H04R25/43—Electronic input selection or mixing based on input signal analysis, e.g. mixing or selection between microphone and telecoil or between microphones with different directivity characteristics
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    • H04R—LOUDSPEAKERS, MICROPHONES, GRAMOPHONE PICK-UPS OR LIKE ACOUSTIC ELECTROMECHANICAL TRANSDUCERS; DEAF-AID SETS; PUBLIC ADDRESS SYSTEMS
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    • H04R25/50—Customised settings for obtaining desired overall acoustical characteristics
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    • H04R25/505—Customised settings for obtaining desired overall acoustical characteristics using digital signal processing
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    • 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 process for ANPAS ⁇ solution of a classification of audio signals. Moreover, the present invention relates to a corresponding signal processor and a hearing aid.
  • Hearing devices serve primarily to make audio signals of sound waves for a particular desired purpose easier to understand.
  • a sub-area of the use of hearing devices as a hearing aid is the care of the hard of hearing.
  • the amplification process of a hearing device runs off by means of the built-in electronics.
  • One or more microphones on the hearing device receive an audio signal, which is processed by means of an audio processor and output by a listener.
  • An audio processor has various processing programs that are selected depending on the Klassifika ⁇ tion.
  • the process for setting a classification is fundamentally shaped by two requirements. Best fit single note first, a classi ⁇ fication of the current hearing situation and second, the speed of this time
  • This object is achieved by a method for adapting a classification of an audio signal according to claim 1, by a method for classifying an audio signal according to claim 9 and by a hearing device according to claim 12.
  • the classification change is based on the temporal sequence of differences of successive values of an audio feature of the audio signal, so that the change is taken into account in the form of a plurality of intermediate values over a certain period of time, whereby a change of the hearing situation is certainly reflected in the differences of the feature values.
  • a change in the audio signal is fast identifi ed ⁇ by the observation of a first, shorter period of time and on the other hand, a sufficient stability of the classical sification is guaranteed by reference to a two ⁇ th, longer period.
  • An audio feature is a quantity derived from an audio signal.
  • the audio feature refers to timed Liehe aspects, ie phase or frequency, or on the Ampli ⁇ tude an audio signal.
  • the audio feature thus also changes over time according to the audio signal.
  • width ⁇ ren the audio feature an average, a standard deviation ⁇ , a modulation or variation of a level of the audio signal can be.
  • the comparison is carried out by means of a quotient of the first sum and the second sum.
  • a quotient is easily determined by a simple mathematical operation and provides a meaningful measure of the ratio of the first sum and the second sum.
  • a temporal sequence of values of different types of audio features is generated and the difference of individual differences is formed by the successive values of similar audio features.
  • the audio features may be averages, standard deviations, modulations or variances of a level of an audio signal.
  • Various audio features instead of loading ⁇ restriction to a specific audio feature ver ⁇ improves the accuracy of the classification.
  • the Einzeldiffe ⁇ narrow be weighted in the formation of the difference on the type of each audio feature, which increases the flexibility of determining a classification change in the claimed process.
  • the values of the various audio features are combined into a feature vector and the difference is obtained in the form of a distance between successive feature vectors. Summarizing a vector makes it easier to process the audio features.
  • the classification change is from ⁇ pending conducted by a currently selected classification.
  • ⁇ change also from a currently selected classification can Classification depending on the stability or the responsiveness of a classification change controlled ⁇ the.
  • the classification change from a listening situation for speech can take place only if the comparison indicates the total difference in the sequence of audio features particularly evident on changing the listening situation to target an increased stability for the class of language he ⁇ .
  • the first period has a duration of 2 to 6
  • Seconds and the second period lasts 10 to 20 seconds.
  • FIG. 1 shows the flow of a method for adapting the classical sification of an audio signal according to a Ausges ⁇ taltung the invention.
  • FIG. 2 shows the time profile of an audio signal and, in relation thereto, the time periods relevant for the method according to FIG. 1;
  • Figure 3 shows the sequence of the method according to Figure 1 in together ⁇ menhang with a classification change.
  • FIG. 4 shows a hearing aid with a signal processor for carrying out the method according to FIG. 3;
  • FIG. 5 shows a magnification view of the signal processor from the hearing aid according to FIG. 4.
  • FIG. 1 schematically shows the sequence of a method according to an embodiment of the present invention. This method can e.g. run in a signal processor of a hearing aid.
  • an audio signal is provided.
  • This audio signal is typically a microphone ⁇ signal of the hearing aid.
  • the microphone signal may be supplied by one or more microphones of the hearing aid.
  • a signal processing can be interposed, which, for example, smoothes the microphone signal.
  • a temporal sequence of values k of an audio feature The values of the sequence are in this case numbered by an index k in a chronological order. Not just a single audio feature is considered advantageous, but several ver ⁇ different type.
  • u k represents a shopping times ⁇ vector containing the values of these audio feature to the index k corresponding time t k sums.
  • the time interval of two successive times t k _ l and t k may be, for example, between 10 ms and 200 ms.
  • the audio feature ⁇ represents characteristics of the Au- diosignals at a certain time.
  • the audio feature is typically determined from the timing of the audio signal in a temporal environment around the particular time. The skilled person is known per se, for example, a mean, a standard deviation, a modulation or variation of a level of Audiosig ⁇ Nals various audio features.
  • a difference u k ⁇ u k - ⁇ is formed from successive values u k _ l and u k of the audio features.
  • k 1,2,3, etc. of the index
  • d k ⁇ u k ⁇ u k -iI decisive.
  • plurality of audio features k d represents the distance of the successive vectors u k ⁇ and u k.
  • the distance can be chosen differently, eg as Euclidean distance or Mahalanobis distance.
  • the audio features may also be weighted differently, eg by multiplying the feature values by different scalar coefficients before determining the distance.
  • dk will be referred to as difference only, depending on
  • Embodiment also represent the absolute amount of the difference or the distance can stand.
  • step 4 the sequence of differences d k is variously processed by summing them over periods of different lengths.
  • step 4 the differences over a first period T x are added up to a first sum ⁇ 1 .
  • step 5 the differences are summed over a longer period T 2 to a second sum ⁇ 2 .
  • the shorter period T x may be, for example, 2 to 5 seconds, and the longer period T 2 may be 10 to 20 seconds.
  • the longer period T 2 is in this embodiment, two to ten times longer than the shorter period T x .
  • T x For a shorter period T x of, for example, 2 seconds and a time interval of successive values of the audio signals, for example, 10ms are thus for the period T x 200 individual values of differences of the values u k summed, the t times k corresponding to that fall within the period T x.
  • the sum of the differences thus describes the set of all ⁇ Einzelände conclusions of the audio features on the respective sum period.
  • a sixth step 6 the two sums ⁇ 1 and ⁇ 2 over prior periods T x and T 2 are compared with each other.
  • the comparison is made in a simple manner by forming a quotient of ⁇ 1 and ⁇ 2 , whereby the relative length of the two periods must be taken into account in the evaluation of the quotient. For example, the value of the quotient
  • a classification change is performed as a function of the comparison in the preceding step 6.
  • the classification proposal itself can be determined in a conventional way depending on the listening situation.
  • a classification change is thus inhibited, if the comparison described above suggesting that the situation Hörsi ⁇ x is not significantly altered in the past period T has.
  • the period ⁇ is chosen to be relatively short, this method allows a quick yet reliably determined classification change.
  • the method can be tuned sensitive ⁇ the.
  • the selection and the weighting can be improved, for example, by means of test series in various changing hearing situations with regard to an exact recognition of a change in the hearing situation.
  • the change of the classification can also be carried out depending on the currently selected listening situation. It is, for example, the example is desirable that Hörsi ⁇ situation "language alone,” particularly stable against erroneous classification changes, whereas others Klassifikatio ⁇ nen like "Auto", “Music”, “calm” or “noise” can be easily changed. This change may also depend on a suggestive new classification, so that, for example, a change to the listening situation "speech at rest” can be done very quickly.
  • the current and / or proposed classification may also take into account the weighting of the audio features in forming the distances. The Summ istszeitschreib ⁇ ⁇ and T 2 Kings ⁇ nen depend to further improve on the current and / or proposed classification.
  • the "speech at rest" listening situation is when a person speaks in an otherwise quiet environment, and also includes classifications of the listening situations in a car ("car"), for music ("music"), in a quiet environment (
  • the hearing aid is also classified based on the audio signal, whereby the audio features mentioned above can also be taken into account depending on the respective hearing situation the listening situation adapted Hearing program for processing the audio signal determined.
  • the audio signal processed with the respective hearing program is reproduced to the wearer of the hearing aid in an amplified form.
  • the hearing program determines, for example, various frequency filters, possibly also frequency-dependent gain and the directivity of the microphones.
  • FIG. 2 schematically shows the time profile of an audio signal 8 and the relation of the individual time periods T i and T 2i , over which the sequence of differences of the values of the audio features is summed.
  • every tenth time t k is indicated on the horizontal time axis.
  • Axis indicates the respective amplitude of the audio signal 8.
  • the short periods T Xi each comprise ten individual intervals between the times t k .
  • the associated sums ⁇ ⁇ include the differences of ten consecutive value pairs u k _ and u k .
  • the longer periods T 2i are each three times as long as the short periods T i .
  • the associated sums ⁇ 2 ⁇ thus comprise the differences of thirty consecutive value pairs u k ⁇ and u k .
  • the period T Xi always lies within the period T 2i , both ending at the same time.
  • the T lt can also connect directly to the period T 2i .
  • the T i and T 2i should be in close temporal relationship.
  • the time intervals T Xi and T 2i are the same amount, so that the relation of these intervals to each other is maintained.
  • the time intervals T Xi shift by the same duration Periods ⁇ ⁇ so that the periods string together without time Un ⁇ interruption.
  • the shift is larger or smaller than the time intervals T j .
  • u k can be both an individual
  • FIG. 3 schematically shows the sequence of the method according to Fi gur ⁇ 1 in connection with a classification proposal. As in Figure 1, the sequence of steps represented as rectangles indicates a possible chronological order. Other sequences while maintaining the causal relationships are also possible.
  • a first value of an audio feature is created by ⁇ loading ⁇ woman on top of the audio signal at a first time in 8 to step 9.
  • a multiplicity of values of different audio features can again be taken into account here.
  • a classification is selected in step 10. This choice is made according to well-known methods for classifying audio signals.
  • step 11 at a second time a second value of Au ⁇ thus is diomerkmals generated which is based on a choice of a further classification.
  • the now adjusted classification may differ from the previously selected classification.
  • the election classification corresponds to the second time the proposal for a classification change. However, this proposal will not be carried out initially.
  • step 2 in the interval between the first time and the second time, the time sequence of the values of the audio feature is generated, as already described with reference to FIG. This sequence of values is shown in Fi gur ⁇ 1 the basis for the method steps 3 to 7.
  • Step 7 depends on the actual implementation of the Klassifika ⁇ tion change from, the comparison of the two sums of differences, as described previously.
  • FIG. 4 shows a hearing device 13 with two microphones 14, an arrangement 15 of electronic components for signal processing. processing, a battery 16 and a receiver 17 for sound generation.
  • the microphones 14 provide an audio signal 8. Through targeted signal processing can be generated with the two microphones 14 a directivity.
  • the audio signal 8 is forwarded by electrical lines to the arrangement 15.
  • the assembly 15 is powered by the battery 16 with electrical power. After the signal processing of the audio signal 8, the processed audio signal is passed to the handset 17 for output.
  • FIG. 5 shows a magnification view of the arrangement 13 of electronic components for signal processing from FIG. 4.
  • the audio signal 8 from the microphones 14 arrives via an electrical contact 18 to an input interface 19 of a signal processor 20.
  • a classification unit 21 in the signal processor 20 carries this with respect to Figure 3 described method for classifying the audio signal 8 by.
  • the result of the classification is passed through a classification output 22 to an audio processor 23.
  • the audio processor 23 also receives the audio signal 8 directly from the microphones 14 via the contact 18. Based on the selected classification, the audio processor 23 processes the audio signal 8 by applying a classification program corresponding processing program adapted to the respective listening situation. The processed audio signal is sent by the audio processor 23 to the handset 17 of the
  • the invention relates to the adaptation of the classification of an audio signal as a function of a comparison of two differential signals. buzz audio features over varying lengths of time. In a sufficiently precise and yet Reaction ⁇ rapid adaptation of classification in varying listening environments is guaranteed.
  • the inventive method is advantageously used in a hearing aid. Based on the classification, the audio signal is prepared in various ways .

Abstract

Die Erfindung betrifft die Anpassung der Klassifikation eines Audiosignals (8) abhängig von einem Vergleich zweier Differenzsummen von Audiomerkmalen über verschieden lange Zeiträume. Dadurch wird eine hinreichend exakte und dennoch reaktionsschnelle Anpassung der Klassifikation in veränderlichen Hörsituationen gewährleistet. Das erfindungsgemässe Verfahren findet vorteilhaft in einem Hörgerät (13) Anwendung. Basierend auf der Klassifikation wird das Audiosignal (8) verschiedenartig aufbereitet.

Description

Beschreibung
Anpassung einer Klassifikation eines Audiosignals in einem Hörgerät
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Anpas¬ sung einer Klassifikation von Audiosignalen. Darüber hinaus betrifft die vorliegende Erfindung einen entsprechenden Signalprozessor und ein Hörgerät.
Hörvorrichtungen dienen in erster Linie dazu, Audiosignale von Schallwellen für einen jeweils gewünschten Zweck besser verständlich zu machen. Ein Teilgebiet der Verwendung von Hörvorrichtungen als Hörgerät ist die Versorgung von Schwerhörigen. Der Verstärkungsvorgang einer Hörvorrichtung läuft mittels der eingebauten Elektronik ab. Ein oder mehrere Mikrofone an der Hörvorrichtung empfangen ein Audiosignal, dieses wird mittels eines Audioprozessors verarbeitet und von einem Hörer wieder ausgegeben.
Je nach Aufenthaltsort des Benutzers einer Hörvorrichtung er¬ geben sich verschiedene Hörsituationen. In vielen Hörsituationen, wie beispielsweise einer Autofahrt, kommen erwünschte und unerwünschte Töne vor. Im Beispiel der Autofahrt ist die Stimme eines Beifahrers erwünscht, das Fahrtgeräusch des Au¬ tos unerwünscht. Vorzugsweise sollen von einer Hörvorrichtung nur erwünschte Töne herausgefiltert und weiter bearbeitet werden. Häufig auftretende Hörsituationen können klassifiziert werden. Diese Klassifikation übernimmt ein Signalpro¬ zessor, der aus ein oder mehreren möglichen Audiomerkmalen eines Audiosignals, unter Anwendung eines Algorithmus, diesem Audiosignal eine bestimmte Klassifikation zuordnet. Ein Au¬ diomerkmal kann beispielsweise Pegel oder Amplitude eines Au¬ diosignals sein. Im Weiteren kann ein Audioprozessor mit der Information einer Klassifizierung entsprechend dieser das Audiosignal weiter bearbeiten. Ein Audioprozessor hat verschiedene Verarbeitungsprogramme, die abhängig von der Klassifika¬ tion gewählt werden. Der Prozess zur Einstellung einer Klassifikation ist grundsätzlich von zwei Anforderungen geprägt. Erstens eine Klassi¬ fikation bestmöglich passend zur aktuellen Hörsituation ein- zustellen und zweitens die zeitliche Schnelligkeit dieser
Einstellung. Genauigkeit und ein schneller Wechsel der Klassifikation stehen aber in Konkurrenz.
Es ist Aufgabe der vorliegenden Erfindung, unter Gewährleis- tung einer zuverlässig stabilen Klassifikation einen reaktionsschnellen Klassifikationswechsel in Abhängigkeit einer ge¬ änderten Hörsituation zu ermöglichen.
Diese Aufgabe wird gelöst durch ein Verfahren zur Anpassung einer Klassifikation eines Audiosignals gemäß Anspruch 1, durch ein Verfahren zur Klassifikation eines Audiosignals gemäß Anspruch 9 und durch ein Hörgerät gemäß Anspruch 12.
Durch das Vergleichen von Differenzsummen von Audiomerkmalen, die über verschieden lange Zeiträume summiert werden, können kurzzeitige Veränderungen im bereitgestellten Audiosignal in Bezug auf einen längeren Beobachtungszeitraum sicher identifiziert werden, so dass eine zuverlässige Grundlage zur
Durchführung eines Klassifikationswechsels gebildet wird. Der Klassifikationswechsel basiert auf der zeitlichen Abfolge von Differenzen von aufeinanderfolgenden Werten eines Audiomerkmals des Audiosignals, so dass die Veränderung in Form einer Vielzahl von Zwischenwerten über eine bestimmte Dauer berücksichtigt wird, wodurch sich ein Veränderung des Hörsituation sicher im den Differenzen der Merkmalswerte widerspiegelt.
Einerseits wird durch die Betrachtung eines ersten, kürzeren Zeitraums eine Veränderung im Audiosignal schnell identifi¬ ziert und andererseits wird durch den Bezug auf einen zwei¬ ten, längeren Zeitraum eine ausreichende Stabilität der Klas- sifikation gewährleistet.
Ein Audiomerkmal ist eine von einem Audiosignal abgeleitete Größe. Typischerweise bezieht sich das Audiomerkmal auf zeit- liehe Aspekte, also Phase oder Frequenz, oder auf die Ampli¬ tude eines Audiosignals. Das Audiomerkmal ändert sich somit auch zeitlich Verlauf entsprechend dem Audiosignal. Im Weite¬ ren kann das Audiomerkmal auch ein Mittelwert, eine Standard¬ abweichung, eine Modulation oder eine Varianz eines Pegels des Audiosignals sein.
Gemäß einer Weiterbildung erfolgt der Vergleich mittels eines Quotienten aus der ersten Summe und der zweiten Summe. Ein Quotient lässt sich leicht durch eine einfache mathematische Operation bestimmen und stellt ein aussagekräftiges Maß für das Verhältnis der ersten Summe und der zweiten Summe dar.
Gemäß einer Weiterbildung wird eine zeitliche Abfolge von Werten verschiedenartiger Audiomerkmale erzeugt und die Differenz aus Einzeldifferenzen von den aufeinanderfolgenden Werten gleichartiger Audiomerkmalen gebildet. Es kann sich bei den Audiomerkmalen um Mittelwerte, Standardabweichungen, Modulationen oder Varianzen eines Pegels eines Audiosignals handeln. Verschiedenartige Audiomerkmale anstatt einer Be¬ schränkung auf ein bestimmtes Audiomerkmal zu verwenden ver¬ bessert die Genauigkeit der Klassifikation. Die Einzeldiffe¬ renzen werden bei der Bildung der Differenz nach Art des jeweiligen Audiomerkmals gewichtet, was die Flexibilität zur Bestimmung eines Klassifikationswechsels im beanspruchten Verfahren erhöht.
Gemäß einer Weiterbildung werden die Werte der verschiedenartigen Audiomerkmale zu einem Merkmalsvektor zusammengefasst und die Differenz wird in Form einer Distanz zwischen aufeinander folgenden Merkmalsvektoren gewonnen. Durch die Zusammenfassung zu einem Vektor lassen sich die Audiomerkmale einfacher verarbeiten.
Gemäß einer Weiterbildung wird der Klassifikationswechsel ab¬ hängig von einer aktuell gewählten Klassifikation durchgeführt. Durch eine weitere Abhängigkeit des Klassifikations¬ wechsels auch von einer aktuell gewählten Klassifikation kann klassifikationsabhängig die Stabilität bzw. die Reaktionsschnelligkeit für einen Klassifikationswechsel gesteuert wer¬ den. Zum Beispiel kann der Klassifikationswechsel aus eine Hörsituation für Sprache nur dann erfolgen, wenn der Ver- gleich die Summendifferenz der Abfolge der Audiomerkmale besonders deutlich auf einen Wechsel der Hörsituation hinweist, um eine erhöhte Stabilität für die Klasse für Sprache zu er¬ zielen. Vorteilhaft weist der erste Zeitraum eine Dauer von 2 bis 6
Sekunden und der zweite Zeitraum eine Dauer von 10 bis 20 Sekunden auf.
Ferner ist vorgesehen, ein Verfahren zur Klassifikation eines Audiosignals bereitzustellen, welches die Schritte des ein¬ gangs genannten Verfahrens, und zusätzliche die Schritte Vor¬ bereitung eines Klassifikationswechsels durch Wahl eines Vor¬ schlags für eine angepasste Klassifikation in Abhängigkeit von einem Wert des Audiomerkmals und Durchführung des Klassi- fikationswechsels gemäß dem Vorschlag für eine angepasste Klassifikation in Abhängigkeit von dem Vergleich umfasst.
Es wird ein konkreter Vorschlag für einen Klassifikations¬ wechsel gemacht. Das zusätzliche Vorhandensein eines solchen Vorschlags verkürzt die Zeit für den Wechsel in eine Klassi¬ fikation, da anhand des Vorschlags in eine Klassifikation ge¬ wechselt werden kann, ohne die Berechnung für den Klassifikationswechsel vollständig durchzuführen zu müssen. Die vorliegende Erfindung wird nun anhand von Ausführungsbei¬ spielen in den beigefügten Zeichnungen näher erläutert, in denen zeigen:
Fig. 1 den Ablauf eines Verfahrens zur Anpassung der Klas- sifikation eines Audiosignals gemäß einer Ausges¬ taltung der Erfindung; Fig. 2 den zeitlichen Verlauf eines Audiosignals und in Relation dazu die für das Verfahren gemäß Figur 1 maßgeblichen Zeiträume;
Fig. 3 den Ablauf des Verfahrens gemäß Figur 1 im Zusam¬ menhang mit einem Klassifikationswechsel;
Fig. 4 ein Hörgerät mit einem Signalprozessor zur Durchführung des Verfahrens gemäß Figur 3; und
Fig. 5 ein Vergrößerungsansicht des Signalprozessors aus dem Hörgerät gemäß Figur 4.
Figur 1 zeigt schematisch den Ablauf eines Verfahrens gemäß einer Ausgestaltung der vorliegenden Erfindung. Dieses Verfahren kann z.B. in einem Signalprozessor eines Hörgeräts ablaufen .
In einem ersten Schritt 1 wird ein Audiosignal bereitge- stellt. Dieses Audiosignal ist typischerweise ein Mikrofon¬ signal des Hörgeräts. Das Mikrofonsignal kann von einem oder mehreren Mikrofonen des Hörgeräts geliefert werden. Zwischen dem Mikrofon bzw. den Mikrofonen und dem Signalprozessor kann darüber hinaus noch eine Signalaufbereitung zwischengeschal- tet sein, die z.B. eine Glättung des Mikrofonsignals vor- nimmt .
In einem zweiten Schritt 2 wir eine zeitliche Abfolge von Werten k eines Audiomerkmals erzeugt. Die Werte der Abfolge sind in diesem Fall durch einen Index k in einer chronologischen Reihenfolge nummeriert. Vorteilhaft wird nicht nur ein einzelnes Audiomerkmal berücksichtigt, sondern mehrere ver¬ schiedenartige. In diesem Fall repräsentiert uk einen Merk¬ malsvektor, der die Werte dieser Audiomerkmals zu dem Index k entsprechenden Zeitpunkt tk zusammenfasst . Der zeitliche Ab¬ stand zweier aufeinanderfolgenden Zeitpunkte tk_l und tk kann beispielsweise zwischen 10ms und 200ms betragen. Das Audio¬ merkmal repräsentiert charakteristische Eigenschaften des Au- diosignals an einem bestimmten Zeitpunkt. Das Audiomerkmal wird typischerweise bestimmt aus dem zeitlichen Verlauf des Audiosignal in einer zeitlichen Umgebung um den jeweiligen Zeitpunkt. Dem Fachmann sind verschiedene Audiomerkmale an sich bekannt, z.B. ein Mittelwert, eine Standardabweichung, eine Modulation oder eine Varianz eines Pegels des Audiosig¬ nals .
In einem dritten Schritt 3 werden aus aufeinanderfolgenden Werten uk_l und uk der Audiomerkmale jeweils eine Differenz u k ~u k-\ gebildet. Für die verschiedenen Werte k = 1,2,3, etc. des Index erhält man auf diese Weise somit eine Abfolge von Dif¬ ferenzen. Für die nachfolgenden Verfahrenschritte ist im Wesentlichen der Absolutbetrag dieser Different, also
dk = \u k ~ u k-iI maßgeblich. Im Fall eines Merkmalsvektor für ei¬ ne Vielzahl von Audiomerkmalen repräsentiert dk die Distanz der aufeinanderfolgenden Vektoren uk γ und uk . Die Distanz kann verschieden gewählt sein, z.B. als euklidische Distanz oder Mahalanobis-Distanz . In dieser Distanz können die Audiomerkmale auch jeweils verschiedet gewichtet sein, z.B. durch Multiplikation der Merkmalswerte mit verschiedenen skalaren Koeffizienten vor der Bestimmung der Distanz. Nachfolgend wird dk nur als Differenz bezeichnet, wobei dies je nach
Ausgestaltung auch stellvertretend für den Absolutbetrag der Differenz bzw. die Distanz stehen kann.
In den nächsten Schritten 4 und 5 wird die Abfolge von Differenzen dk verschiedenartig weiterverarbeitet, indem sie über unterschiedlich lange Zeiträume aufsummiert werden. Im Schritt 4 werden die Differenzen über einen ersten Zeitraum Tx zu einer ersten Summe Σ1 aufsummiert. Im Schritt 5 werden die Differenten hingegen über einen längeren Zeitraum T2 zu einer zweiten Summe Σ2 aufsummiert. Der kürzere Zeitraum Tx kann beispielsweise 2 bis 5 Sekunden und der längere Zeitraum T2 10 bis 20 Sekunden betragen. Der längere Zeitraum T2 ist in diesem Ausführungsbeispiel zwei- bis zehnmal länger als der kürzere Zeitraum Tx . Für einen kürzeren Zeitraum Tx von beispielsweise 2 Sekunden und einem zeitlichen Abstand der aufeinanderfolgenden Werten der Audiosignale von beispielsweise 10ms werden somit für den Zeitraum Tx 200 Einzelwerte von Differenzen der Werte uk summiert, die den Zeitpunkten tk entsprechen, die in den Zeitraum Tx fallen. Die Summe der Differenzen beschreibt somit die Gesamtheit aller Einzelände¬ rungen der Audiomerkmale über den jeweiligen Summenzeitraum.
In einem sechsten Schritt 6 werden die beiden Summen Σ1 und Σ2 über die zurückliegenden Zeiträume Tx bzw. T2 miteinander verglichen. Durch diesen Vergleich der Gesamtheit der Einzeländerungen über zwei verschieden lange Zeiträume werden auffallende kurzfristige Änderungen im Verhältnis zu einem län¬ gerfristigen Trend erkennbar. Der Vergleich erfolgt in einfacher Weise durch Bildung eines Quotienten aus Σ1 und Σ2 , wo- bei die relative Länge der beiden Zeiträume bei der Bewertung des Quotienten berücksichtigt werden muss. Beispielsweise kann der Wert des Quotienten
0 = ^-^- mit T? >T,
Σ2·Τ; bei dem Vergleich betrachtet werden. Es wird somit quasi die durchschnittliche Änderungsrate Σι/Τι in dem kürzeren Zeit¬ raum Tx mit der durchschnittlichen Änderungsrate Σ2/Γ2 in dem längeren Zeitraum T2 verglichen. Wenn der Wert von Q wesent- lieh größer ist als 1 deutet dies auf einer auffallende Erhö¬ hung der Änderungsrate im Zeitraum Tx hin.
In einem siebten Schritt 7 wird ein Klassifikationswechsel in Abhängigkeit von dem Vergleich in vorhergehenden Schritt 6 durchgeführt. Dabei wird nicht die Klassifikation selbst ge¬ wählt, sondern nur eine auf einem anderen Wege vorgeschlagene Klassifikation umgesetzt. Der Klassifikationsvorschlag an sich kann auf einem herkömmlichen Wege abhängig von der Hörsituation ermittelt werden. Durch das vorliegende Verfahren wird somit ein Klassifikationswechsel gehemmt, wenn der oben beschriebene Vergleich darauf hindeutet, dass sich die Hörsi¬ tuation in dem vergangenen Zeitraum Tx nicht wesentlich geän- dert hat. Da der Zeitraum Ί aber relativ kurz gewählt ist, wird durch dieses Verfahren ein schneller und dennoch zuver- lässig ermittelter Klassifikationswechsel ermöglicht .
Durch die Berücksichtigung verschiedener Audiomerkmale und ggf. darüber hinaus durch eine Gewichtung dieser verschiedenen Audiomerkmale kann das Verfahren sensibel abgestimmt wer¬ den. Die Auswahl und die Gewichtung kann beispielsweise durch Versuchsreihen in verschiedenen wechselnden Hörsituation hinsichtlich einer genauen Erkennung eines Wechsels der Hörsituation verbessert werden.
Darüber hinaus kann der Wechsel der Klassifikation auch abhängig von der jeweils aktuell gewählten Hörsituation durchgeführt werden. Es ist z.B. wünschenswert das z.B. die Hörsi¬ tuation „Sprache in Ruhe" besonders stabil gegen fehlerhaften Klassifikationswechsel ist, wohingegen andere Klassifikatio¬ nen wie „Auto", „Musik", „Ruhe" oder „Störgeräusche" leichter gewechselt werden können. Dieser Wechsel kann auch abhängen von einer vorschlagenden neuen Klassifikation, so dass z.B. ein Wechsel zu der Hörsituation „Sprache in Ruhe" besonders schnell erfolgen kann. Darüber hinaus können die aktuellen und/oder der vorgeschlagenen Klassifikation auch die Gewichtung der Audiomerkmale bei der Bildung der Distanzen berücksichtigt werden. Auch die Summierungszeiträume Τγ und T2 kön¬ nen zur weiteren Verbesserung von der aktuellen und/oder vorgeschlagenen Klassifikation abhängen.
Die Hörsituation „Sprache in Ruhe" liegt vor, wenn eine Person in einer ansonsten ruhigen Umgebung spricht. Darüber hinaus sind unter anderem Klassifikationen der Hörsituationen in einem Auto („Auto"), für Musik („Musik"), in einer ruhigen Umgebung („Ruhe"), bei Störgeräuschen („Störgeräusche") und viele weiteren Situationen bekannt. Die Klassifikation der Hörsituation führt das Hörgerät ebenfalls auf Grundlage des Audiosignals durch, wobei auch die oben genannten Audiomerkmale berücksichtigt werden können. Abhängig von der jeweiligen Hörsituation wird ein an die Hörsituation angepasstes Hörprogramm zur Verarbeitung des Audiosignals bestimmt. Das mit dem jeweiligen Hörprogramm verarbeitete Audiosignal wird dem Träger des Hörgeräts in verstärkter Form wiedergegeben. Das Hörprogramm bestimmt beispielsweise verschiedenartige Frequenzfilter, den evtl. ebenfalls frequenzabhängigen Verstärkungsgrad und die Richtwirkung der Mikrofone.
Figur 2 zeigt schematisch den zeitlichen Verlauf eines Audiosignals 8 und die Relation der einzelnen Zeiträume Ti und T2i , über die die Abfolge von Differenzen der Werte der Audiomerkmale summiert wird. Es wird ein Zeitraum für k = -20 bis k = +80 dargestellt. Exemplarisch ist auf der horizontalen Zeitachse jeder zehnte Zeitpunkt tk angegeben. Die vertikale
Achse gibt die jeweilige Amplitude des Audiosignals 8 an.
Unterhalb der Zeitachse ist eine Abfolge von kurzen Zeiträu¬ men TXi und eine weitere Abfolge von längeren Zeiträumen T2i angedeutet. Die kurzen Zeiträume TXi umfassen jeweils zehn Einzelintervalle zwischen den Zeitpunkten tk . Somit umfassen die zugehörigen Summen ΣΗ die Differenzen von zehn aufeinanderfolgenden Wertepaaren uk_ und uk . Die längeren Zeiträume T2i sind jeweils dreimal so lang wie die kurzen Zeiträume Ti . Die zugehörige Summen Σ2ί umfassen somit die Differenzen von dreißig aufeinanderfolgenden Wertepaaren uk γ und uk .
Die Nummerierung der Indizes ist so gewählt, dass Die Inter¬ valle TXi und T2i für denselben Index /' zu demselben Zeitpunkt tk mit £ = 10·/ enden. In diesem Fall liegt der Zeitraum TXi in jedem Fall innerhalb des Zeitraums T2i , wobei beide zum sel- ben Zeitpunkt enden. Alternativ kann sich der Tlt auch direkt an den Zeitraum T2i anschließen. In jedem Fall sollten die Ti und T2i in einem engen zeitlichen Zusammenhang stehen.
Mit jeder Erhöhung des Index /' verschieben sind die Zeitin- tervalle TXi und T2i um denselben Betrag, so dass die Relation dieser Intervalle zueinander erhalten bleibt. In diesem Fall verschieben sich die Zeitintervalle TXi um dieselbe Dauer der Zeiträume Τίί , so dass sich die Zeiträume ohne zeitliche Un¬ terbrechung aneinanderreihen. Alternativ ist es auch möglich, dass die Verschiebung größer oder kleiner als die Zeitintervalle Tj sind.
In dem vorliegenden Fall können die Summen Σ1;. und Σ2ί folgendermaßen als Gleichung dargestellt werden:
Aus diesen Summen können wiederum die folgenden Quotienten Qt gebildet werden, von denen die Durchführung des Klassifikati- onswechsels abhängt : _ ^i T2J
Wie bereits zuvor beschrieben, kann uk sowohl ein einzelner
Zahlenwert für ein Merkmal oder eine Vektor mit einer Viel¬ zahl von Einzelwerten zu verschiedenen Audiomerkmalen sein. Im Fall eines einzelnen Zahlenwerts steht für den Abso¬ lutbetrag. Im Fall eines Vektors wird uk in Form eines Tupels von Zahlenwerten angegeben, wobei n der Index ist, mit dem die einzelnen Zahlenwerte unterschieden werden. Verschiedene Normen können je nach Anwendungsfall gewählt werden. Ei¬ ne mögliche Norm ist die euklidische Norm, die folgendermaßen definiert ist.
Die Summe wird über alle Einträge des Vektors gebildet. Al¬ ternativ kann \uk -uk l\ als Mahalanobis-Distanz definiert sein. Figur 3 zeigt schematisch den Ablauf des Verfahrens gemäß Fi¬ gur 1 im Zusammenhang mit einem Klassifikationsvorschlag. Wie in Figur 1 deutet die Abfolge der als Rechtecke dargestellten Schritte eine mögliche chronologische Reihenfolge an. Andere Reihenfolgen unter Beibehaltung der kausalen Zusammenhänge sind aber ebenfalls möglich.
In dem dargestellten Ausführungsbeispiel wird nach der Be¬ reitstellung des Audiosignals 8 zu einem ersten Zeitpunkt in Schritt 9 aus dem Audiosignal 8 ein erster Wert eines Audio¬ merkmals erzeugt. Wie zuvor kann anstelle eines einzelnen Werts auch hier wieder eine Vielzahl von Werten verschiedener Audiomerkmalen berücksichtigt werden. Basierend auf diesem ersten Wert des Audiomerkmals wird in Schritt 10 eine Klassi- fikation gewählt. Diese Wahl erfolgt nach allgemein bekannten Verfahren zur Klassifikation von Audiosignalen.
In den späteren Schritten 11 und 12 werden beide zuvor beschriebenen Schritte 9 und 10 wiederholt. In Schritt 11 an einem zweiten Zeitpunkt wird somit ein zweiter Wert des Au¬ diomerkmals erzeugt, der Grundlage einer weiteren Wahl einer Klassifikation ist. Die nun angepasste Klassifikation kann von der zuvor gewählten Klassifikation abweichen. In einem solchen Fall entspricht die Wahl Klassifikation zu dem zwei- ten Zeitpunkt dem Vorschlag eines Klassifikationswechsels. Dieser Vorschlag wird aber zunächst nicht durchgeführt.
Im Schritt 2 im Intervall zwischen dem ersten Zeitpunkt und dem zweiten Zeitpunkt wird die zeitliche Abfolge der Werte des Audiomerkmals erzeugt, wie es bereits in Bezug auf Figur 1 beschrieben wurde. Diese Abfolge von Werten ist wie in Fi¬ gur 1 die Basis für die Verfahrensschritte 3 bis 7. In
Schritt 7 hängt die tatsächliche Durchführung des Klassifika¬ tionswechsels von dem Vergleich der beiden Differenzsummen ab, wie es zuvor beschrieben wurde.
Figur 4 zeigt ein Hörgerät 13 mit zwei Mikrofonen 14, einer Anordnung 15 von elektronischen Komponenten zur Signalverar- beitung, einer Batterie 16 und einem Hörer 17 zur Schallerzeugung. Die Mikrofone 14 stellen ein Audiosignal 8 bereit. Durch gezielte Signalverarbeitung kann mit den zwei Mikrofonen 14 eine Richtwirkung erzeugt werden. Das Audiosignal 8 wird durch elektrische Leitungen an die Anordnung 15 weitergeleitet. Die Anordnung 15 wird durch die Batterie 16 mit elektrischem Strom versorgt. Nach der Signalverarbeitung des Audiosignale 8 wird das verarbeitete Audiosignal zur Ausgabe an den Hörer 17 weitergegeben.
Figur 5 zeigt in einer Vergrößerungsansicht die Anordnung 13 von elektronischen Komponenten zur Signalverarbeitung aus Figur 4. Das Audiosignal 8 von den Mikrofonen 14 gelangt über einen elektrischen Kontakt 18 zu einer Eingangsschnittstelle 19 ei¬ nes Signalprozessors 20. Eine Klassifikationseinheit 21 in dem Signalprozessor 20 führt das in Bezug auf Figur 3 beschriebene Verfahren zur Klassifikation des Audiosignals 8 durch. Das Ergebnis der Klassifikation wird über einen Klassifikationsausgang 22 and einen Audioprozessor 23 weitergereicht .
Der Audioprozessor 23 empfängt das Audiosignal 8 ebenfalls direkt von den Mikrofonen 14 über den Kontakt 18. Basierend auf der jeweils gewählten Klassifikation verarbeitet der Audioprozessor 23 das Audiosignal 8 durch Anwendung eines der Klassifikation entsprechenden Verarbeitungsprogramms, das der jeweiligen Hörsituation angepasst ist. Das Verarbeitete Au- diosignal leitet der Audioprozessor 23 an den Hörer 17 des
Hörgeräts 13 weiter. Ein gegebenenfalls zwischengeschalteter Verstärker für das verarbeitete Audiosignal ist zur Vereinfa¬ chung nicht in der Zeichnung dargestellt. Abschließend wird das grundlegende Konzept von zumindest ei¬ ner Aus führungs form der Erfindung nochmals zusammengefasst : Die Erfindung betrifft die Anpassung der Klassifikation eines Audiosignals abhängig von einem Vergleich zweier Differenz- summen von Audiomerkmalen über verschieden lange Zeiträume. Dadurch wird eine hinreichend exakte und dennoch reaktions¬ schnelle Anpassung der Klassifikation in veränderlichen Hörsituationen gewährleistet. Das erfindungsgemäße Verfahren findet vorteilhaft in einem Hörgerät Anwendung. Basierend auf der Klassifikation wird das Audiosignal verschiedenartig auf¬ bereitet .
Obwohl die Erfindung im Detail durch das bevorzugte Ausführungsbeispiel näher illustriert und beschrieben wurde, so ist die Erfindung nicht durch die offenbarten Beispiele einge¬ schränkt und andere Variationen können vom Fachmann hieraus abgeleitet werden, ohne den Schutzumfang der Erfindung zu verlassen

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur Anpassung einer Klassifikation eines Audiosignals (8) umfassend die folgenden Schritte:
- Bereitstellung des Audiosignals (8),
- Erzeugen einer zeitlichen Abfolge von Werten eines Audiomerkmals des Audiosignal (8),
- Bildung einer zeitlichen Abfolge von Differenzen von aufeinander folgenden Werten,
- Summieren der Abfolge von Differenzen zu einer ersten Summe über einen ersten Zeitraum,
- Summieren der Abfolge von Differenzen zu einer zweiten Summe über einen zweiten Zeitraum, der länger ist als der erste Zeitraum,
- Vergleich der ersten Summe und der zweiten Summe, und
- Durchführung eines Klassifikationswechsels in Abhängigkeit von dem Vergleich.
2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Audiomerkmal ein Mit- telwert oder eine Varianz eines Pegels des Audiosignals (8) ist .
3. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, wobei der Vergleich mittels eines Quotienten aus der ersten Summe und der zweiten Summe erfolgt.
4. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, wobei eine zeitliche Abfolge von Werten verschiedenartiger Audiomerkmale erzeugt und die Differenz aus Einzeldifferenzen von den aufeinanderfolgenden Werten gleichartiger Audiomerkmalen gebildet wird.
5. Verfahren nach Anspruch 4, wobei die Einzeldifferenzen bei der Bildung der Differenz nach Art des jeweiligen Audiomerk- mals gewichtet werden.
6. Verfahren nach einem der Ansprüche 4 oder 5, wobei die Werte der verschiedenartigen Audiomerkmale zu einem Merkmals- vektor zusammengefasst werden und die Differenz in Form einer Distanz zwischen aufeinander folgenden Merkmalsvektoren gewonnen wird.
7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der Klassifikationswechsel abhängig von einer aktuell gewähl¬ ten Klassifikation durchgeführt wird.
8. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, wobei der erste Zeitraum eine Dauer von 2 Sekunden bis 5 künden und der zweite Zeitraum eine Dauer von 10 Sekunden 20 Sekunden aufweist.
9. Verfahren zur Klassifikation eines Audiosignals (8) umfassend die folgenden Schritte:
- Bereitstellen des Audiosignals (8),
- Erzeugen eines ersten Werts für ein Audiomerkmal aus dem Audiosignal zu einem ersten Zeitpunkt,
- Wahl einer Klassifikation des Audiosignals (8) in Abhängigkeit von dem ersten Wert des Audiomerkmals,
- Erzeugen eines zweiten Werts für das Audiomerkmal aus dem Audiosignal (8) zu einem zweiten Zeitpunkt,
- Vorbereitung eines Klassifikationswechsels durch Wahl eines Vorschlags für eine angepasste Klassifikation in Abhängigkeit von dem zweiten Wert des Audiomerkmals,
- Erzeugen einer zeitlichen Abfolge von Werten des Audiomerkmals des Audiosignal (8) in einem Intervall zwischen dem ers¬ ten Zeitpunkt und dem zweiten Zeitpunkt,
- Bildung einer zeitlichen Abfolge von Differenzen von aufeinander folgenden Werten,
- Summieren der Abfolge von Differenzen zu einer ersten Summe über einen ersten Zeitraum,
- Summieren der Abfolge von Differenzen zu einer zweiten Summe über einen zweiten Zeitraum, der länger ist als der erste Zeitraum,
- Vergleich der ersten Summe und der zweiten Summe, und - Durchführung des Klassifikationswechsels gemäß dem Vor¬ schlag für eine angepasste Klassifikation in Abhängigkeit von dem Vergleich.
10. Verfahren nach Anspruch 9, wobei der Klassifikationswechsel abhängig von dem Vorschlag für die angepasste Klassifika¬ tion durchgeführt wird.
11. Verfahren nach Anspruch 9 oder 10, weitergebildet durch die Merkmale gemäß einem der Ansprüche 1 bis 8.
12. Signalprozessor (20) zur Klassifikation eines Audiosignals (8), umfassend:
- eine Eingangsschnittstelle zum Empfang eines Audiosignals (8),
- eine Klassifikationseinheit (21) zur Durchführung des Ver¬ fahrens nach einem der Ansprüche 9 bis 11, und
- einen Klassifikationsausgang (22) zur Ausgabe der Klassifikation in Abhängigkeit von einem Resultat des Verfahrens in Anwendung auf das Audiosignal (8) .
13. Hörgerät (13), umfassend:
- ein Mikrofon (14) zur Bereitstellung eines Audiosignals (8) ,
- ein Signalprozessor (20) gemäß Anspruch 12,
- ein Audioprozessor (23) zur Verarbeitung des Audiosignals (8) gemäß einem Verarbeitungsprogramm in Abhängigkeit von der Klassifikation des Audiosignals (8),
- ein Hörer (17) zur Ausgabe des verarbeiteten Audiosignals.
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