EP4664931A1 - Verfahren zur rauschunterdrückung in einem hörgerät - Google Patents

Verfahren zur rauschunterdrückung in einem hörgerät

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EP4664931A1
EP4664931A1 EP25181101.4A EP25181101A EP4664931A1 EP 4664931 A1 EP4664931 A1 EP 4664931A1 EP 25181101 A EP25181101 A EP 25181101A EP 4664931 A1 EP4664931 A1 EP 4664931A1
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EP
European Patent Office
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noise
signal
stationary
frequency
detected
Prior art date
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Pending
Application number
EP25181101.4A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Tobias Daniel Rosenkranz
Michael Müller
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sivantos Pte Ltd
Original Assignee
Sivantos Pte Ltd
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Filing date
Publication date
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Pending legal-status Critical Current

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Definitions

  • the invention relates to a method for noise suppression in a hearing instrument, wherein a frequency-band-wise noise suppression is applied to a processing signal derived from an input signal of the hearing instrument, in which stationary noise is detected in the respective frequency band.
  • hearing instrument generally refers to devices that output sound signals to the ear, or more generally, to the auditory cortex of a user of the device.
  • Hearing aids in particular, fall under this definition.
  • Hearing aids serve to at least partially compensate for the hearing loss resulting from hearing impairment in individuals with this condition.
  • hearing aids have at least one electroacoustic input transducer, usually in the form of a microphone, to detect acoustic (ambient) noise and convert it into an electrical input signal.
  • hearing aids regularly include a signal processing unit designed to analyze the input signal(s) for interference (e.g., noise, background noise, and the like), filter and/or attenuate this interference, and amplify the remaining signal components as the desired signal (such as speech and/or music).
  • interference e.g., noise, background noise, and the like
  • hearing aids To output the processed input signal to the ear, hearing aids usually include an electroacoustic output converter, e.g. in the form of a loudspeaker (also called a receiver or “receiver”), by means of which the processed input signal is converted into an output sound signal and sent to the ear. The sound is output to the hearing aid wearer's ear.
  • hearing aids have a cochlear or bone conduction receiver to output a signal to the ear in electrical or mechanical form.
  • Signal processing in hearing aids can vary drastically depending on the overall acoustic environment.
  • Individual subprocesses of signal processing such as speech activity detection (especially the user's own speech) or noise reduction, can vary in complexity and resource requirements depending on the acoustic environment. This complexity is necessary to reliably provide adequate signal processing parameters (such as frequency-band-dependent gain factors for noise reduction).
  • the quality of the applied signal processing depends significantly on the "quality" of the signal analysis, i.e., the precision of its detection. Since noise reduction is often performed in addition to other signal processing algorithms, a resource-efficient implementation is desirable.
  • the object of the invention is therefore to allow the simplest and most precise noise suppression possible for the signal processing of a hearing instrument.
  • the aforementioned problem is solved according to the invention by a method for noise suppression in a hearing instrument, wherein an acousto-electrical input transducer of the hearing instrument generates an input signal from an ambient sound, wherein a frequency-band-wise noise suppression is applied to a processing signal derived from the input signal, in which stationary noise in the respective frequency band is detected, and depending on the detected stationary noise, a gain factor of the processing signal for the relevant frequency band is set.
  • the method involves applying an analysis to the processing signal, which is configured to detect both stationary and non-stationary noise.
  • This analysis has a lower frequency resolution than the frequency-bandwise noise suppression. If stationary and/or non-stationary noise is detected in the analysis of the processing signal, the stationary noise is assumed to be detected in each frequency band by the frequency-bandwise noise suppression, and the corresponding gain factors are set. Preferably, an output signal is generated based on the processing signal amplified bandwise by these gain factors.
  • a hearing instrument generally encompasses any device designed to generate an audio signal from an electrical signal—which may also be an internal signal of the device—and deliver it to the ear of a wearer of that device.
  • This includes, in particular, headphones (e.g., as “earbuds"), headsets, smart glasses with speakers, etc.
  • a hearing instrument also includes a hearing aid in the narrower sense, i.e., a device for treating a wearer's hearing impairment.
  • an input signal generated from an ambient signal by means of a microphone is processed into an output signal, with amplification being particularly frequency-dependent.
  • the output audio signal generated from the output signal by means of a loudspeaker or similar device is suitable for at least partially compensating for the wearer's hearing impairment, particularly in a user-specific manner.
  • An acousto-electrical input converter is defined here as any device designed to generate a corresponding electrical signal from an acoustic signal.
  • the generation of the first or second input signal by the respective input converter may also involve preprocessing, for example, in the form of linear pre-amplification and/or analog-to-digital conversion.
  • the input signal generated is, in particular, an electrical signal whose Current and/or voltage fluctuations essentially represent the sound pressure fluctuations of the air.
  • a processing signal derived from the input signal is understood to mean, in particular, that signal components of the input signal are incorporated into the processing signal.
  • the processing signal may also contain signal components of other signals (such as another input signal in the case of directional processing of the input signals).
  • the signal components of the input signal may be amplified, particularly in a frequency-dependent manner, or band-limiting (i.e., complete suppression of certain frequency bands) of the input signal may also occur.
  • the signal components of the input signal may also be incorporated into the processing signal completely and/or unchanged.
  • the processing signal may also be directly derived from the (complete and unchanged) input signal.
  • Frequency-bandwise noise suppression means in particular, that the processing signal is divided into a plurality of frequency bands in a suitable manner, preferably by means of an analysis filter bank (whereby, in particular, adjacent frequency bands may have a finite overlap at their respective band boundaries), and the signal components of the individual frequency bands are suppressed in the described dependence on the respective stationary noise in the relevant frequency band by applying a corresponding gain factor a priori to the signal components of the processing signal in the frequency band in order to lower or raise them relative to each other in said dependence.
  • an analysis filter bank whereby, in particular, adjacent frequency bands may have a finite overlap at their respective band boundaries
  • stationary noise is defined in particular as noise that exhibits level variations of less than 5 dB, preferably less than 3 dB, in the respective frequency band over a time scale of at least 0.5 s, preferably at least 1 s, and particularly preferably at least 2 s.
  • any signal components that meet the required conditions for stationaryness i.e., do not exceed a maximum variation in signal level over the described minimum time period
  • An analysis of the processing signal designed to detect both stationary and non-stationary noise, means, in particular, that the processing signal, especially in an analysis path parallel to frequency-band-dependent noise suppression, is examined for noise based on (especially temporal) features of the signal components, the information content of which preferably goes beyond the aforementioned examination of the variation of signal levels.
  • This analysis has a lower frequency resolution than the frequency-band-dependent noise suppression and can, in particular, provide a broadband indication of the presence of stationary and/or non-stationary noise (i.e., an indication of whether any form of noise is present anywhere in the processing signal, regardless of the frequency range).
  • these ranges are each larger, and preferably significantly larger, than the respective bandwidths of the frequency-dependent noise suppression (i.e., preferably at least twice as large, and particularly preferably on average at least four times as large). This ensures, in particular, that the analysis has a lower latency than the frequency-dependent noise suppression, and can therefore be used to control it in the manner described.
  • the aforementioned analysis of the processing signal can be performed using an artificial neural network (ANN), whereby temporal signal strings and/or analysis features are generated from the processing signal and passed to the ANN as input for analysis.
  • the signal strings can, in particular, consist of short fragments of the processing signal, e.g., with a length of > 1 ms, preferably > 5 ms, and most preferably > 30 ms.
  • the analysis features can, in particular, consist of temporal and/or spectral features of the processing signal. be given, for example by modulation properties (such as the modulation depth at 4 Hz, or a center frequency and its change, etc.).
  • the processing signal can also be analyzed, for example, using a set of wavelets, for each of which a correlation with signal components (especially the aforementioned signal strings) of the processing signal is determined. Based on the different correlations with these wavelets, potentially non-stationary noise in the processing signal can be detected.
  • the analysis can also be performed using speech recognition, so that general (i.e., stationary and/or non-stationary) noise is present when no speech is recognized (and vice versa).
  • the frequency-bandwise noise reduction considers the stationary noise detected in each frequency band and sets the corresponding gain factor for that frequency band.
  • the frequency-bandwise noise reduction checks for a criterion in each frequency band: whether stationary noise is present. If so, noise reduction (via the corresponding gain factor) is applied.
  • the analysis checks for a different criterion: whether noise of any kind (stationary or non-stationary) is present. If so, the frequency-bandwise noise reduction intervenes, so that stationary noise is considered detected in all frequency bands.
  • the analysis of the processing signal is used here as an additional trigger or activator for frequency-bandwise noise reduction, while the actual noise suppression still occurs (at least also) via its frequency-bandwise gain factors.
  • the analysis of the processing signal merely affects the trigger or activator of the frequency-bandwise noise reduction by marking it (namely, the stationary noise) as detected for all frequency bands. Consequently, the corresponding gain factors in the frequency bands are set to be applied to the processing signal.
  • noise stationary or non-stationary
  • a logical application of noise (stationary or non-stationary) detected by analyzing the processing signal as a trigger/activator for frequency-bandwidth noise reduction would be to simply multiply an additional activation factor on the individual gain factors, depending on the analysis.
  • the analysis would no longer detect noise during a so-called "speech onset” (i.e., the onset of speech).
  • the attenuation would be abruptly reduced in those frequency bands where non-stationary noise (with variations on a timescale of, for example, approximately 1 second, such as several short noise bursts from traffic or a machine, etc.) is still present, since the frequency-bandwidth noise reduction has not set a corresponding gain factor for noise reduction in these bands, as it only reacts to stationary noise.
  • These noise components would be directly "co-modulated” (i.e., effectively mixed in) to the output signal generated from the noise-suppressed processing signal, which would be clearly perceptible and is therefore undesirable.
  • the present invention therefore takes a different approach to integrating the trigger/activator from the analysis of the processing signal with respect to general noise into the frequency-band-wise noise suppression.
  • the invention intervenes in the frequency-band-wise detection of (stationary) noise and sets the stationary noise as present for each frequency band, so that the corresponding gain factor for suppressing (stationary) noise can be set in each frequency band and applied to the signal components of the processing signal.
  • the gain factor is suppressed).
  • noise suppression can be omitted during a speech onset (and thus the speech components are preserved) if, in the case of a detected speech onset, noise suppression is performed solely based on the detected stationary noise. This prevents the described co-modulation of the stationary noise.
  • the onset of speech in the ambient noise is detected based on the input signal (i.e., by means of so-called "Voice Activity Detection," which is applied to the input signal, the processing signal, or another signal derived from the input signal).
  • the frequency-bandwise noise reduction adjusts the gain of the processing signal in each frequency band depending on the detected stationary noise.
  • the operation of the frequency-bandwise noise reduction can be reset to the state that was valid before the general (stationary and/or non-stationary) noise was detected by analyzing the processing signal.
  • an output signal of the hearing instrument is generated from the processing signal to which the described noise reduction (and in particular the frequency-band-dependent gain factors set according to the above criteria) is applied.
  • This output signal is then converted into an output sound signal by an (electro-acoustic) output converter of the hearing instrument, whereby voltage and/or current fluctuations in the output signal are particularly preferably converted into corresponding amplitude fluctuations of the output sound signal.
  • the output converter can be, in particular, a loudspeaker, a so-called balanced metal case receiver, or even a bone conduction receiver.
  • the stationary noise in the respective frequency band is determined by means of an initial level measurement. and detected by means of a second level measurement.
  • two different level measurements with preferably different time constants are applied to the signal components of the processing signal on at least one edge (rising or falling), and stationary noise in the frequency band is detected there based on the two level measurements mentioned, in particular based on a difference and/or a quotient of the two level measurements.
  • the use of two level measurements has the advantage that, through the appropriate choice of a release constant, the level measurements can intrinsically carry the information about the stationary nature of the signal level.
  • the first level measurement is parameterized to have a short initial settling time and a long initial decay time
  • the second level measurement is parameterized to have a long second settling time and a long second decay time, with the initial and second decay times preferably being identical.
  • Steady-state noise is detected based on the difference or quotient of the first and second level measurements, and the gain factor for the processing signal is preferably set as a function of said difference.
  • the first level measurement reacts quickly to short-term level changes in the frequency band and can therefore function as a so-called "peak tracker," while the second level measurement reacts more slowly to changes in the signal level than the first.
  • the decay time is long and preferably identical for both level measurements, so that the level measurements gradually converge during their exponential decay behavior for steady-state signal levels.
  • the gain of the processing signal for the relevant frequency band is also set monotonically as a function of the difference between the first and second level measurements. This means, in particular, that the gain of the processing signal is higher the greater the difference between the two level measurements (and thus the greater the influence of a peak that enters the first level measurement faster than the second), and that the gain of the processing signal is therefore higher.
  • the attenuation is lower, or rather, its attenuation is higher, the smaller the difference between the two level measurements (and thus the increasingly stationary signal level in the frequency band).
  • the stationary noise is presumed to be detected in the frequency-bandwise noise suppression in each frequency band by changing the respective values of the first settling and decay times towards the respective values of the second settling and decay times, and in particular by setting them equal, so that the difference between the level measurements decreases, preferably by at least half, and in particular disappears.
  • the short first settling time of the first level measurement is adjusted to the higher value of the second settling time of the second level measurement.
  • the analysis of the processing signal detects the presence or absence of speech, and in the case of a detected absence of speech, stationary or non-stationary noise is assumed to have been detected.
  • the detection of non-stationary noise, in particular, based on speech detection is especially advantageous because speech recognition algorithms are highly advanced and can be performed with sufficient precision, particularly using a broadband signal.
  • the modification of at least the values of the first and second settling times in the processing signal is particularly preferred, and in particular the modification of the original values of the first and second settling and decay times, which are determined before the detection of the presence of stationary and/or
  • the original values of the non-stationary noise, which were valid before the detection of speech can be restored through the aforementioned analysis of the processing signal.
  • speech recognition/VAD can be applied to the input signal and/or the processing signal, thus also detecting the sudden presence of speech in the ambient sound.
  • the values of the settling times are modified so that their difference increases.
  • the original values of the two settling times and also the two decay times, which were valid before the detection of the presence of speech can be restored.
  • the onset of speech can also be detected in the aforementioned analysis of the processing signal.
  • the described procedure makes it possible for the frequency-band-wise noise suppression to resume normal operation when speech is detected, thus suppressing stationary noise in the relevant frequency bands, while in the frequency bands containing speech components, these are no longer suppressed.
  • the processing signal is analyzed using an ANN, wherein an output class of the ANN is the presence of stationary and/or non-stationary noise.
  • An ANN is particularly suitable for performing said analysis, especially when the output classes are simplified as described.
  • a plurality of acoustic features are generated from the input signal or the processing signal, which are used as input variables for the artificial neural network.
  • These acoustic features are taken from the following set: center frequency of an overall signal and/or a noise background, modulation depth at at least one given modulation frequency, stationarity, signal level, noise level for at least one given frequency range, and autocorrelation value for at least one given time delay.
  • the invention further describes a hearing instrument comprising: an acousto-electrical input converter for generating an input signal from ambient sound, and a signal processing device, wherein the hearing instrument is configured to perform the method described above.
  • the signal processing device is equipped with appropriate signal processors and/or ASICs to implement the individual process steps of the signal processing.
  • the hearing instrument according to the invention shares the advantages of the method according to the invention.
  • the advantages stated for the method and for its further developments can be transferred analogously to the hearing instrument.
  • the hearing instrument includes means for implementing an ANN (e.g., appropriate signal processors and/or ASICs). Analyzing the processing signal to detect stationary and/or non-stationary noise can be implemented particularly effectively and with the highest possible real-time accuracy using an ANN.
  • an ANN e.g., appropriate signal processors and/or ASICs. Analyzing the processing signal to detect stationary and/or non-stationary noise can be implemented particularly effectively and with the highest possible real-time accuracy using an ANN.
  • FIG. 1 A block diagram schematically depicts a hearing instrument 1, which has an input transducer M1.
  • the input transducer M1 is represented by a suitable microphone.
  • the input transducer M1 is configured to generate an input signal E1 from ambient sound 2 when the hearing instrument 1 is in operation.
  • the hearing instrument 1 can also have a further input transducer (in Figure 1 (not shown) which is configured to generate a further input signal from the ambient sound 2 during operation of the hearing instrument 1.
  • the first input signal E1 (and, if applicable, the further input signal) is fed to a signal processing unit 4, in which the input signal E1 (and, if applicable, the further input signal) is processed into an output signal A1, and in particular, is amplified and/or compressed frequency-wise.
  • the aforementioned signal processing of the input signal and the further input signal to the output signal A1 can, in particular, be direction-dependent, i.e., contributions of individual sound sources from different directions in the ambient sound can be amplified to varying degrees. Moreover, the aforementioned signal processing can, in particular, be carried out according to the audiological requirements of a user of the hearing instrument 1.
  • the hearing instrument 1 further comprises an output transducer L1, which is configured to generate an output sound signal 6 from the output signal A1.
  • the schematic representation of the hearing instrument 1 is shown in Figure 1 Figure 1 shows a so-called Behind-The-Ear (BTE) hearing aid with an earpiece 8 in which the output transducer L1 is arranged; however, the hearing instrument 1 can also be conceivable as a design, in particular as an In-The-Ear (ITE), an In-The-Canal (ITC), a Completely-In-the-Canal (CIC), a Receiver-In-the-Canal (RIC), or especially as an earphone not exclusively or primarily intended for the treatment of hearing loss.
  • ITE In-The-Ear
  • ITC In-The-Canal
  • CIC Completely-In-the-Canal
  • RIC Receiver-In-the-Canal
  • FIG. 2 The process of noise reduction in hearing instrument 1 is shown schematically in a block diagram.
  • the input signal E1 is first processed by a preprocessing step 9 (not shown in detail), which may include downsampling or similar processes, but also... (a band limiter) derives a processing signal V1.
  • the processing signal V1 can also be identical to the input signal E1.
  • the processing signal V1 is derived from both input signals.
  • the broadband processing signal V1 is now subjected to an analysis 12 in an analysis path 10 to determine whether general (i.e., stationary and/or non-stationary) noise is present in the processing signal.
  • various temporal and spectral features 14 are determined from the processing signal V1. These features 14 can be obtained, in particular, from the following (non-exhaustive) group: center frequency of a total signal and/or a noise background, modulation depth at at least one given modulation frequency, signal level, noise level, and autocorrelation value for at least one given time delay.
  • the features 14 are then passed as input to an ANN 16, which is trained to detect the presence Y or absence N of general noise based on these features 14.
  • ANN 16 can also detect the absence or presence of speech and, based on this, detect general noise, i.e., an absence of speech means a presence (Y) of stationary and/or non-stationary noise (the converse is not necessarily true, however, the absence of general noise can also be detected based on other parameters/features).
  • general noise i.e., an absence of speech means a presence (Y) of stationary and/or non-stationary noise (the converse is not necessarily true, however, the absence of general noise can also be detected based on other parameters/features).
  • frequency-band-wise noise reduction 21 is applied to the processing signal V1 in a processing path 20.
  • the processing signal V1 is divided into a plurality of frequency bands Bj by means of a filter bank 22.
  • a first level measurement P1 and a second level measurement P2 are applied to the signal components Sk of the processing signal V1 in that band.
  • the first level measurement P1 is performed with a short initial settling time Ta1 and an initial decay time Tr1
  • the second level measurement P2 with a long second settling time Ta2 > Ta1.
  • a second decay time Tr2 Tr1, preferably identical to the first decay time Tr1.
  • the two level measurements can be implemented, in particular, using first-order recursive low-pass filters with different time constants for the rising and falling edges, respectively.
  • the result 32 of the second level measurement P2 is now subtracted from the result 31 of the first level measurement P1 at a node 26, and the difference 28 is monotonically mapped to a gain factor Gk for noise reduction in the frequency band Bk.
  • This gain factor Gk is then multiplied at a node 36 on the signal components Sk of the processing signal V1 in the frequency band Bk, for which purpose these components are additionally bypassed 34 past the two level measurements P1 and P2.
  • the signal components SkG of the processing signal V1, amplified by the respective gain factors Gk, are then combined at a synthesis filter bank 40, and the output signal A1 is generated from this (any further signal processing of the signal resulting from the synthesis filter bank 40 to the output signal A1 is to be neglected here, but can be solved by defining a preliminary output signal as said resulting signal).
  • the difference 28 of the results 31, 32 reacts to stationary noise in the respective frequency band Bj. That is, if the signal component Sk is more stationary, the results 31, 32 of the two level measurements P1, P2 converge exponentially, causing the difference 28 to become progressively smaller. This stationary signal component Sk is then considered noise, which is why the difference 28 is monotonically mapped to the respective gain factor (here Gk): As the difference 28 decreases (i.e., as the stationaryness increases), the gain factor Gk decreases, and the amplified signal component SkG is increasingly suppressed.
  • Gk gain factor
  • the first settling time Ta1 being increased to the second settling time Ta2 of the respective second level measurement P2 in all first level measurements P1 (i.e., in the first level measurement P1 of each frequency band Bj) in the processing path 20 (i.e., Ta1 ⁇ Ta2), and this preferably applies at least as long as the presence Y is detected in the analysis 12.

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Abstract

Die Erfindung nennt ein Verfahren zur Rauschunterdrückung in einem Hörinstrument (1), wobei ein akusto-elektrischer Eingangswandler (E1) des Hörinstrumentes (1) aus einem Umgebungsschall (2) ein Eingangssignal (E1) erzeugt, wobei auf ein vom Eingangssignal (E1) abgeleitetes Verarbeitungssignal (V1) eine frequenzbandweise Rauschunterdrückung (21) angewandt wird, bei welcher ein stationäres Rauschen im jeweiligen Frequenzband (Bj, Bk) erkannt wird, und abhängig vom erkannten stationären Rauschen ein Verstärkungsfaktor (Gk) des Verarbeitungssignals (V1) für das betreffende Frequenzband (Bj, Bk) eingestellt wird, wobei auf das Verarbeitungssignal (V1) eine Analyse (12) angewandt wird, welche zur Erkennung sowohl von stationärem als auch von nicht-stationärem Rauschen eingerichtet ist, wobei die besagte Analyse (12) eine geringere Frequenzauflösung aufweist, als die frequenzbandweise Rauschunterdrückung (21), und wobei im Fall einer erkannten Anwesenheit (Y) von stationärem und/oder nicht-stationärem Rauschen in besagter Analyse (12) des Verarbeitungssignals (V1) das stationäre Rauschen in der frequenzbandweisen Rauschunterdrückung (21) in jedem Frequenzband (Bj, Bk) als erkannt vorausgesetzt wird, und die entsprechenden Verstärkungsfaktoren (Gk) eingestellt werden.

Description

  • Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Rauschunterdrückung in einem Hörinstrument, wobei auf ein von einem Eingangssignal des Hörinstrumentes abgeleitetes Verarbeitungssignal eine frequenzbandweise Rauschunterdrückung angewandt wird, bei welcher ein stationäres Rauschen im jeweiligen Frequenzband erkannt wird.
  • Unter dem Begriff "Hörinstrument" werden üblicherweise Geräte verstanden, die zur Ausgabe von Tonsignalen an das Gehör oder allgemeiner an das Hörzentrum eines Benutzers des entsprechenden Geräts dienen. Insbesondere fallen unter diesen Begriff Hörgeräte. Hörgeräte dienen Personen mit einer Hörminderung dazu, einen aus dieser Hörminderung resultierenden Hörverlust wenigstens teilweise auszugleichen. Üblicherweise weisen Hörgeräte dazu mindestens einen elektroakustischen Eingangswandler, meist in Form eines Mikrofons, zur Detektion eines akustischen (Umgebungs-)Geräuschs und Wandlung dessen in ein elektrisches Eingangssignal auf. Des Weiteren weisen solche Hörgeräte regelmäßig eine Signalverarbeitungseinrichtung auf, die dazu eingerichtet ist, das bzw. die Eingangssignale auf Störanteile (z. B. Rauschen, Umgebungslärm und dergleichen) zu analysieren, diese Störanteile zu filtern und/oder zu dämpfen und die verbleibenden Signalanteile al Nutzsignal (wie insbesondere Sprache und/oder Musik) zu verstärken.
  • Zur Ausgabe des derart verarbeiteten Eingangssignals an das Gehör umfassen Hörgeräte meist einen elektroakustischen Ausgangswandler, z.B. in Form eines Lautsprechers (auch als Hörer oder "Receiver" bezeichnet), mittels dessen das verarbeitete Eingangssignal in ein Ausgangsschallsignal gewandelt und an das Gehör des Hörgeräteträgers ausgegeben wird. Alternativ weisen Hörgeräte einen Cochlea- oder ein Knochenleitungshörer zur Ausgabe eines Ausgangsignals in elektrischer oder mechanischer Form an das Gehör auf.
  • Die Signalverarbeitung im Hörinstrument kann hierbei in Abhängigkeit der allgemeinen akustischen Umgebungssituation teils drastisch variieren. Einzelne Teilprozesse der Signalverarbeitung, wie z.B. die Erkennung einer Sprachaktivität (insbesondere der eigenen Sprachaktivität des Benutzers) oder eine Rauschunterdrückung, können in Abhängigkeit der akustischen Umgebungssituation unterschiedlich komplex werden und dahingehend unterschiedliche Ressourcen beanspruchen, um mit hinreichend hoher Sicherheit adäquate Parameter der Signalverarbeitung (wie etwa frequenzbandabhängige Verstärkungsfaktoren zur Rauschunterdrückung) bereitzustellen. Die Qualität der angewandten Signalverarbeitung hängt hierbei maßgeblich von der "Qualität" der Signalanalyse ab, also von der Präzision ihrer Erkennung. Da gerade Rauschunterdrückung ein Prozess ist, welcher in vielen Situationen zusätzlich zu anderen Signalverarbeitungsalgorithmen durchgeführt wird, ist hierbei eine möglichst ressourceneffiziente Implementierung gewünscht.
  • Es ist daher Aufgabe der Erfindung, für eine Signalverarbeitung eines Hörinstruments eine möglichst einfache und zugleich präzise Rauschunterdrückung zu erlauben.
  • Die genannte Aufgabe wird erfindungsgemäß gelöst durch ein Verfahren zur Rauschunterdrückung in einem Hörinstrument, wobei ein akusto-elektrischer Eingangswandler des Hörinstrumentes aus einem Umgebungsschall ein Eingangssignal erzeugt, wobei auf ein vom Eingangssignal abgeleitetes Verarbeitungssignal eine frequenzbandweise Rauschunterdrückung angewandt wird, bei welcher ein stationäres Rauschen im jeweiligen Frequenzband erkannt wird, und abhängig vom erkannten stationären Rauschen ein Verstärkungsfaktor des Verarbeitungssignals für das betreffende Frequenzband eingestellt wird.
  • Verfahrensgemäß ist hierbei vorgesehen, dass auf das Verarbeitungssignal eine Analyse angewandt wird, welche zur Erkennung sowohl von stationärem als auch von nicht-stationärem Rauschen eingerichtet ist, wobei die besagte Analyse eine geringere Frequenzauflösung aufweist, als die frequenzbandweise Rauschunterdrückung, und im Fall einer erkannten Anwesenheit von stationärem und/oder nicht-stationärem Rauschen in besagter Analyse des Verarbeitungssignals das stationäre Rauschen in der frequenzbandweisen Rauschunterdrückung in jedem Frequenzband als erkannt vorausgesetzt wird, und die entsprechenden Verstärkungsfaktoren eingestellt werden, und bevorzugt anhand des mit den Verstärkungsfaktoren bandweise verstärkten Verarbeitungssignals ein Ausgangssignal erzeugt wird. Vorteilhafte und teils für sich gesehen erfinderische Ausgestaltungen sind Gegenstand der Unteransprüche und der nachfolgenden Beschreibung.
  • Als ein Hörinstrument ist hierbei generell jedwede Vorrichtung umfasst, welche dazu eingerichtet ist, aus einem elektrischen Signal - welches auch durch ein internes Signal der Vorrichtung gegeben sein kann - ein Schallsignal zu erzeugen und einem Gehör eines Trägers dieser Vorrichtung zuzuführen, also insbesondere ein Kopfhörer (z.B. als "Earbud"), ein Headset, eine Datenbrille mit Lautsprecher, etc. Als ein Hörinstrument ist aber auch ein Hörgerät im engeren Sinne umfasst, also ein Gerät zur Versorgung einer Hörschwäche des Trägers, in welchem ein aus einem Umgebungssignal mittels eines Mikrofons erzeugtes Eingangssignal zu einem Ausgangssignal verarbeitet und dabei insbesondere frequenzbandabhängig verstärkt wird, und ein aus dem Ausganssignal mittels eines Lautsprechers o.ä. erzeugtes Ausgangsschallsignal dazu geeignet ist, insbesondere benutzerspezifisch die Hörschwäche des Trägers zumindest teilweise zu kompensieren.
  • Unter einem akusto-elektrischen Eingangswandler ist hierbei insbesondere jedwede Vorrichtung umfasst, welche dazu eingerichtet ist, aus einem Schallsignal ein entsprechendes elektrisches Signal zu erzeugen. Insbesondere kann bei der Erzeugung des ersten bzw. zweiten Eingangssignals durch den jeweiligen Eingangswandler auch eine Vorverarbeitung erfolgen, z.B. in Form einer linearen Vorverstärkung und/oder einer A/D-Konvertierung. Das entsprechend erzeugte Eingangssignal ist dabei insbesondere durch ein elektrisches Signal gegeben, dessen Strom- und/oder Spannungsschwankungen im Wesentlichen die Schalldruck-Schwankungen der Luft repräsentieren.
  • Unter einem vom Eingangssignal abgeleiteten Verarbeitungssignal ist insbesondere zu verstehen, dass Signalanteile des Eingangssignals in das Verarbeitungssignal eingehen, wobei das Verarbeitungssignal ggf. auch Signalanteile anderer Signale (etwa eines weiteren Eingangssignals bei direktionaler Verarbeitung der Eingangssignale) enthalten kann, und wobei die Signalanteile des Eingangssignals insbesondere frequenzabhängig verstärkt werden können, oder ggf. auch ein Band-Limiting (also ein vollständiges Unterdrücken bestimmter Frequenzbänder) des Eingangssignals erfolgen kann. Die Signalanteile des Eingangssignals können insbesondere aber auch vollständig und/oder unverändert in das Verarbeitungssignal eingehen. Das Verarbeitungssignal kann also insbesondere auch direkt durch das (vollständige und unveränderte) Eingangssignal gegeben sein.
  • Unter einer frequenzbandweisen Rauschunterdrückung ist insbesondere zu verstehen, dass das Verarbeitungssignal in geeigneter Weise, also bspw. bevorzugt mittels einer Analyse-Filterbank, in eine Mehrzahl an Frequenzbändern aufgeteilt wird (wobei insbesondere benachbarte Frequenzbänder an ihren jeweiligen Bandgrenzen einen endlichen Überlapp aufweisen können), und die Signalanteile der einzelnen Frequenzbänder in der beschriebenen Abhängigkeit des jeweiligen stationären Rauschens im betreffenden Frequenzband unterdrückt werden, indem a priori ein entsprechender Verstärkungsfaktor für die Signalanteile des Verarbeitungssignals im Frequenzband angewandt wird, um selbige relativ zueinander in besagter Abhängigkeit abzusenken oder anzuheben.
  • Unter einem stationären Rauschen ist hierbei insbesondere ein Rauschen umfasst, welches auf einer Zeitskala von mindestens 0.5 s, bevorzugt mindestens 1 s, besonders bevorzugt mindestens 2 s Pegelvariationen von weniger als 5 dB, bevorzugt weniger als 3 dB im jeweiligen Frequenzband aufweist. Insbesondere können hierbei jedwede Signalanteile, welche die geforderten Bedingungen für Stationarität erfüllen (also über den beschriebenen Mindestzeitraum eine maximale Variation des Signalpegels nicht überschreiten), als Rauschen aufgefasst werden. Dies geschieht insbesondere unter der Annahme, dass Nutzsignale meist Sprachsignale oder auch Musik sind, welche jeweils innerhalb eines Frequenzbandes eine höhere Variation des Signalpegels aufweisen.
  • Unter einer Analyse des Verarbeitungssignals, welche zur Erkennung sowohl von stationärem als auch von nicht-stationärem Rauschen eingerichtet ist, ist insbesondere zu verstehen, dass das Verarbeitungssignal, insbesondere in einem zur frequenzbandweisen Rauschunterdrückung parallelen Analysepfad, anhand von (insbesondere temporalen) Merkmalen der Signalanteile auf ein Rauschen untersucht wird, deren Informationsgehalt bevorzugt über die besagte Untersuchung der Variation von Signalpegeln hinausgeht. Diese Analyse weist eine geringere Frequenzauflösung auf, als die frequenzbandabhängige Rauschunterdrückung, und kann insbesondere eine breitbandige Aussage über das Vorliegen von stationärem und/oder nicht-stationärem Rauschen treffen (d.h., eine Aussage darüber, ob irgendwo im Verarbeitungssignal, egal in welchem Frequenzbereich, irgendeine Form von Rauschen vorliegt). Im Fall, dass eine solche Aussage durch die Analyse nach einzelnen Frequenzbereichen getrennt erfolgt, sind diese jeweils größer, und bevorzugt signifikant größer als die jeweiligen Bandbreiten der frequenzabhängigen Rauschunterdrückung (also bevorzugt mindestens doppelt so groß, besonders bevorzugt im Mittel mindestens viermal so groß). Hierdurch kann insbesondere sichergestellt werden, dass die Analyse eine geringere Latenz aufweist als die frequenzabhängige Rauschunterdrückung, und somit in beschriebener Weise zu deren Steuerung eingesetzt werden kann.
  • Insbesondere kann die genannte Analyse des Verarbeitungssignals mittels eines künstlichen neuronalen Netzes ("Artificial Neural Network", ANN) erfolgen, wobei aus dem Verarbeitungssignal zeitliche Signal-Strings und/oder Analysemerkmale generiert werden, welche als Eingabegrößen dem ANN für die Analyse übergeben werden. Die Signal-Strings können insbesondere durch kurze Bruchstücke des Verarbeitungssignals gegeben sein, bspw. mit einer Länge von > 1 ms, bevorzugt > 5 ms, besonders bevorzugt > 30 ms. Die Analysemerkmale können insbesondere durch temporale und/oder spektrale Merkmale der Verarbeitungssignals gegeben sein, also bspw. durch Modulationseigenschaften (etwa die Modulationstiefe bei 4 Hz, oder eine Schwerpunktfrequenz sowie deren Änderung etc.).
  • Die Analyse des Verarbeitungssignals kann jedoch bspw. auch mittels einer Menge an Wavelets erfolgen, für welche jeweils eine Korrelation mit Signalanteilen (insbesondere besagten Signal-Strings) des Verarbeitungssignals ermittelt wird, sodass anhand der unterschiedlichen Korrelationen mit besagten Wavelets ein ggf. auch nicht-stationäres Rauschen im Verarbeitungssignal erkannt wird. Die Analyse kann auch anhand einer Spracherkennung erfolgen, sodass allgemeines (also stationäres und/oder nicht-stationäres) Rauschen vorliegt, wenn keine Sprache erkannt wird (und vice versa).
  • Wird also in besagter Analyse des Verarbeitungssignals ein Rauschen erkannt - egal ob stationär oder nicht-stationär - so wird in der frequenzbandweisen Rauschunterdrückung das stationäre Rauschen in jedem Frequenzband als erkannt angesehen, und jeweils der zugehörige Verstärkungsfaktor für das Frequenzband eingestellt. Die frequenzbandweise Rauschunterdrückung prüft also in jedem Frequenzband ein Kriterium ab, ob stationäres Rauschen im Frequenzband vorliegt, und somit die Rauschunterdrückung (über den zugehörigen Verstärkungsfaktor) angewandt wird, während die Analyse ein unterschiedliches Kriterium abprüft, ob nämlich Rauschen jedweder Art (stationär oder nicht) vorliegt, und im entsprechenden Fall wird in die Erkennung des stationären Rauschens der frequenzbandweisen Rauschunterdrückung durchgegriffen, sodass stationäres Rauschen in allen Frequenzbändern als erkannt gilt.
  • Mit anderen Worten wird hier somit die Analyse des Verarbeitungssignals als ein zusätzlicher Trigger bzw. Aktivator der frequenzbandweisen Rauschunterdrückung verwendet, wobei die eigentliche Unterdrückung des Rauschens weiterhin (zumindest auch) über deren frequenzbandweise Verstärkungsfaktoren erfolgt. Die Analyse des Verarbeitungssignals greift dabei lediglich auf den Trigger bzw. Aktivator der frequenzbandweisen Rauschunterdrückung durch, indem jener (nämlich das stationäre Rauschen) für alle Frequenzbänder als erkannt gesetzt wird, und infolgedessen die entsprechenden Verstärkungsfaktoren in den Frequenzbändern eingestellt werden, um auf das Verarbeitungssignal angewandt zu werden.
  • Eine naheliegende Anwendung eines durch die Analyse des Verarbeitungssignals erkannten (stationären oder nicht-stationären) Rauschens als Trigger/Aktivator der frequenzbandweisen Rauschunterdrückung wäre es, in Abhängigkeit der besagten Analyse einfach einen zusätzlichen Aktivierungsfaktor auf die einzelnen Verstärkungsfaktoren zu multiplizieren. Jedoch würde etwa bei einem sog. "Speech Onset" (also einem Einsetzen von Sprache) die besagte Analyse unter normalen Umständen (und einer üblichen Parametrierung) kein Rauschen mehr erkennen. In diesem Fall würde jedoch die Dämpfung in jenen Frequenzbändern schlagartig zurückgenommen, in welchen nicht-stationäres Rauschen (mit Variationen in einer Zeitskala von bspw. ca. 1 s, etwa mehrere kurze "noise bursts" durch Verkehrslärm oder eine Maschine o.ä.) weiter vorliegt, da in diesen die frequenzbandweise Rauschunterdrückung keinen entsprechenden Verstärkungsfaktor zur Rauschunterdrückung eingestellt hat, da die frequenzbandweise Rauschunterdrückung ja nur auf stationäres Rauschen reagiert. Diese Rauschanteile würden unmittelbar dem anhand des rauschunterdrückten Verarbeitungssignals erzeugten Ausgangssignal "komoduliert" (also faktisch beigemischt) werden, was deutlich wahrnehmbar wäre, und daher unerwünscht ist.
  • Die vorliegende Erfindung wählt daher einen anderen Weg, den Trigger/Aktivator aus der Analyse des Verarbeitungssignals hinsichtlich allgemeinen Rauschens in die frequenzbandweise Rauschunterdrückung einzubinden. Statt nämlich auf die Anwendung der Verstärkungsfaktoren abzustellen, wird in die frequenzbandweise Erkennung des (stationären) Rauschens eingegriffen, und das stationäre Rauschen für jedes der Frequenzbänder als vorhanden gesetzt, sodass in jedem Frequenzband der entsprechende Verstärkungsfaktor zur Unterdrückung (stationären) Rauschens eingestellt und auf die Signalanteile des Verarbeitungssignals angewandt werden kann. In der o.g. Situation eines Speech Onsets (welcher ja eine vorübergehende, kurze Abwesenheit von Rauschen darstellt) würde sich für Frequenzbänder mit stationärem Rauschen nichts ändern (da für diese das stationäre Rauschen ja weiterhin erkannt und entsprechend über den zugehörigen Verstärkungsfaktor unterdrückt wird). In Frequenzbändern ohne stationäres Rauschen kann jedoch bei einem Speech Onset die Rauschunterdrückung unterbleiben (und somit die Sprachanteile erhalten bleiben), wenn im Fall eines erkannten Speech Onsets die Rauschunterdrückung lediglich anhand des erkannten stationären Rauschens betrieben wird. Hierdurch kann die beschriebene Komodulierung des stationären Rauschens unterbunden werden.
  • Bevorzugt wird dabei anhand des Eingangssignals ein Einsetzen von Sprache im Umgebungsschall erkannt (also etwa mittels einer sog. "Voice Activity Detection", die auf das Eingangssignal, das Verarbeitungssignal oder ein sonstiges vom Eingangssignal abgeleitetes Signal angewandt wird), und in diesem Fall die frequenzbandweise Rauschunterdrückung in jedem Frequenzband den Verstärkungsfaktor des Verarbeitungssignals abhängig vom jeweils erkannten stationären Rauschen einstellt. Insbesondere kann für das erkannte Einsetzen von Sprache (also bei Erkennen eines Sprach-Onsets) die Funktionsweise der frequenzbandweisen Rauschunterdrückung auf den Zustand zurückgesetzt werden, welcher vor dem Erkennen des allgemeinen (stationären und/oder nicht-stationären) Rauschens durch die Analyse des Verarbeitungssignals gültig war.
  • Bevorzugt wird dabei anhand des Verarbeitungssignals, auf welches die beschriebene Rauschunterdrückung (und insbesondere die nach o.g. Kriterien eingestellten frequenzbandabhängigen Verstärkungsfaktoren) angewandt wird, ein Ausgangssignal des Hörinstrumentes erzeugt, welches durch einen (elektro-akustischen) Ausgangswandler des Hörinstrumentes in ein Ausgangsschallsignal umgewandelt wird, wobei besonders bevorzugt Spannungs- und/oder Stromschwankungen im Ausgangssignal in entsprechende Amplitudenschwankungen des Ausgangsschallsignals umgesetzt werden. Der Ausgangswandler kann dabei insbesondere gegeben sein als ein Lautsprecher, ein sog. Balanced Metal Case Receiver, aber auch ein Knochenleithörer.
  • Günstigerweise wird für die frequenzbandweise Rauschunterdrückung das stationäre Rauschen im jeweiligen Frequenzband anhand einer ersten Pegelmessung und anhand einer zweiten Pegelmessung erkannt. Es werden also in jedem Frequenzband zwei unterschiedliche Pegelmessungen mit bevorzugt unterschiedlichen Zeitkonstanten in wenigstens einer Flanke (steigend bzw. fallend) auf die Signalanteile des Verarbeitungssignals angewandt, und ein stationäres Rauschen im Frequenzband anhand der beiden genannten Pegelmessungen dort erkannt, insbesondere anhand einer Differenz und/oder eines Quotienten der beiden Pegelmessungen. Die Verwendung zweier Pegelmessungen hat hierbei den Vorteil, dass Pegelmessungen über die geeignete Wahl einer Release-Konstante intrinsisch die Information zur Stationarität des Signalpegels tragen können.
  • Zweckmäßigerweise ist dabei die erste Pegelmessung so parametriert, dass sie eine kurze erste Einregelzeit und eine lange erste Abklingzeit aufweist, und die zweite Pegelmessung so parametriert, dass sie eine lange zweite Einregelzeit und eine lange zweite Abklingzeit aufweist, wobei die erste Abklingzeit und die zweite Abklingzeit bevorzugt identisch sind, wobei das stationäre Rauschen anhand der Differenz oder anhand eines Quotienten aus der ersten Pegelmessung und der zweiten Pegelmessung erkannt wird, und der Verstärkungsfaktor für das Verarbeitungssignal bevorzugt abhängig von besagter Differenz eingestellt wird. Mit anderen Worten reagiert die erste Pegelmessung schnell auf kurzfristige Pegeländerungen im Frequenzband, und kann daher als ein sog. "Peak Tracker" fungieren, während die zweite Pegelmessung langsamer auf Veränderungen des Signalpegels reagiert als die erste Pegelmessung. Die Abklingzeit ist für beide Pegelmessungen jedoch lang und bevorzugt identisch, sodass die Pegelmessungen während ihres exponentiellen Abklingverhaltens für stationäre Signalpegel nach und nach zueinander konvergieren.
  • Günstigerweise wird zudem der Verstärkungsfaktor des Verarbeitungssignals für das betreffende Frequenzband in monotoner Abhängigkeit der Differenz aus der ersten Pegelmessung und der zweiten Pegelmessung eingestellt. Dies bedeutet insbesondere, dass die Verstärkung des Verarbeitungssignals umso höher ausfällt, je größer die Differenz der beiden Pegelmessungen ist (und somit je größer der Einfluss eines Peaks ist, welcher schneller in die erste Pegelmessung eingeht als in die zweite), und dass die Verstärkung des Verarbeitungssignals umso geringer ausfällt, bzw. seine Abschwächung umso höher, je kleiner die Differenz der beiden Pegelmessungen ist (und somit ein zunehmend stationärer Signalpegel im Frequenzband vorliegt).
  • Vorteilhafterweise wird im Fall einer erkannten Anwesenheit von stationärem und/oder nicht-stationärem Rauschen das stationäre Rauschen in der frequenzbandweisen Rauschunterdrückung in jedem Frequenzband als erkannt vorausgesetzt, indem die jeweiligen Werte der ersten Einregel- und Abklingzeit in Richtung der jeweiligen Werte der zweiten Einregel- und Abklingzeit verändert und insbesondere gleichgesetzt werden, so dass sich die Differenz der Pegelmessungen verringert, vorzugsweise mindestens halbiert, und insbesondere verschwindet. Insbesondere wird hierbei die kurze erste Einregelzeit der ersten Pegelmessung auf den höheren Wert der zweiten Einregelzeit der zweiten Pegelmessung eingestellt.
  • Als weiter vorteilhaft erweist es sich, wenn die Analyse des Verarbeitungssignals eine Anwesenheit oder eine Abwesenheit von Sprache erkennt, und im Fall einer erkannten Abwesenheit von Sprache ein stationäres oder nicht-stationäres Rauschen als erkannt angenommen wird. Dies umfasst insbesondere, dass die besagte Analyse nur zwei verschiedene Ergebnisse kennt, nämlich die Anwesenheit von Sprache, welche mit einer Abwesenheit von Rauschen jeder Art gleichgesetzt wird, und die Abwesenheit von Sprache, welche mit einer Anwesenheit von allgemeinem Rauschen gleichgesetzt wird. Die Erkennung von insbesondere nicht-stationärem Rauschen anhand einer Erkennung von Sprache ist besonders vorteilhaft, da Algorithmen zur Spracherkennung sehr weit fortgeschritten sind, und insbesondere auch mit ausreichender Präzision anhand eines insbesondere breitbandigen Signals durchgeführt werden kann.
  • Besonders bevorzugt werden im Fall eines erkannten Einsetzens von Sprache Eingangssignal und/oder im Verarbeitungssignal wenigstens die Werte der ersten und der zweiten Einregelzeit voneinander weg verändert werden, und dabei insbesondere jeweils die ursprünglichen Werte der ersten und zweiten Einregel- und Abklingzeiten, welche vor Erkennung der Anwesenheit von stationärem und/oder nicht-stationärem Rauschen durch die besagte Analyse des Verarbeitungssignals gültig waren, wiederhergestellt. Mit anderen Worten kann eine Spracherkennung/VAD auf das Eingangssignal und/oder das Verarbeitungssignal angewandt und somit auch erkannt werden, dass im Umgebungsschall plötzlich Sprache anwesend ist. In diesem Fall werden die Werte der Einregelzeiten so verändert, dass sich ihre Differenz vergrößert. Insbesondere können dabei für die beiden Einregelzeiten, und auch für die beiden Abklingzeiten die ursprünglichen Werte wiederhergestellt werden, welche vor der Erkennung der anwesenden Sprache gültig waren. Das Einsetzen von Sprache kann hierbei insbesondere ebenfalls in besagter Analyse des Verarbeitungssignals erkannt werden.
  • Das beschriebene Vorgehen ermöglicht es, das bei einem erkannten Einsetzen von Sprache die frequenzbandweise Rauschunterdrückung wieder normal weiterarbeitet, und somit in den betreffenden Frequenzbändern stationäres Rauschen unterdrückt, während in den Frequenzbändern mit Sprachanteilen diese nicht mehr unterdrückt werden.
  • In einer weiter vorteilhaften Ausgestaltung wobei erfolgt die Analyse des Verarbeitungssignals mittels eines ANN, wobei eine Ausgabeklasse des ANN die Anwesenheit von stationärem und/oder nicht-stationärem Rauschen ist. Ein ANN ist für die Durchführung der besagten Analyse besonders geeignet, insbesondere bei einer Vereinfachung der Ausgabeklassen wie beschrieben.
  • Vorzugsweise werden anhand des Eingangssignals bzw. anhand des Verarbeitungssignals] eine Mehrzahl an akustischen Merkmalen gebildet werden, welche als Eingangsgrößen des künstlichen neuronalen Netzes verwendet werden, wobei die akustischen Merkmale aus der folgenden Menge entnommen sind: Schwerpunktfrequenz eines Gesamtsignals und/oder eines Rauschhintergrundes, Modulationstiefe bei wenigstens einer gegebenen Modulationsfrequenz, Stationarität, Signalpegel, Rauschpegel für wenigstens einen gegebenen Frequenzbereich, Autokorrelationswert für wenigstens eine gegebene Zeitverzögerung. Diese Merkmale haben eine hohe Aussagekraft hinsichtlich der Anwesenheit von Rauschen, und lassen sich auch für ein Signal auf einfache Weise ermitteln, ohne zu einer wesentlich erhöhten Signalverzögerung zu führen.
  • Die Erfindung nennt weiter ein Hörinstrument, umfassend: einen akusto-elektrischen Eingangswandler zur Erzeugung eines Eingangssignals aus einem Umgebungsschall, und eine Signalverarbeitungseinrichtung, wobei das Hörinstrument dazu eingerichtet ist, das vorbeschriebene Verfahren durchzuführen. Bevorzugt ist hierbei die Signalverarbeitungseinrichtung mit entsprechenden Signalprozessoren und/oder ASICs ausgestattet, um die einzelnen Verfahrensschritte der Signalverarbeitung zu implementieren.
  • Das erfindungsgemäße Hörinstrument teilt die Vorzüge des erfindungsgemäßen Verfahrens. Die für das Verfahren und für seine Weiterbildungen angegebenen Vorteile können sinngemäß auf das Hörinstrument übertragen werden.
  • Bevorzugt weist das Hörinstrument Mittel zur Implementierung eines ANN auf (bspw. entsprechende Signalprozessoren und/oder ASICs). Die Analyse des Verarbeitungssignals zur Erkennung von stationärem und/oder nicht-stationärem Rauschen lässt sich mittels eines ANN besonders effektiv und zugleich möglichst laufzeitecht implementieren.
  • Nachfolgend wird ein Ausführungsbeispiel der Erfindung anhand von Zeichnungen näher erläutert. Hierbei zeigen jeweils schematisch:
    • Fig. 1
    in einem Blockschaltbild ein Hörinstrument, und
    Fig. 2
    in einem Blockdiagramm ein Verfahren zur Rauschunterdrückung für das Hörinstrument nach Fig. 1.
  • Einander entsprechende Teile und Größen sind in allen Figuren jeweils mit denselben Bezugszeichen versehen.
  • In Figur 1 ist schematisch in einem Blockschaltbild ein Hörinstrument 1 dargestellt, welches einen Eingangswandler M1 aufweist. Der Eingangswandler M1 ist hierbei durch ein entsprechendes Mikrofone gegeben. Der Eingangswandler M1 ist dazu eingerichtet, im Betrieb des Hörinstrumentes 1 aus einem Umgebungsschall 2 ein Eingangssignal E1 zu erzeugen. Das Hörinstrument 1 kann zudem noch einen weiteren Eingangswandler (in Figur 1 nicht dargestellt) aufweisen, welcher dazu eingerichtet ist, im Betrieb des Hörinstrumentes 1 aus dem Umgebungsschall 2 ein weiteres Eingangssignal zu erzeugen. Das erste Eingangssignal E1 (und ggf. das weitere Eingangssignal) wird einer Signalverarbeitungseinrichtung 4 zugeführt, in welcher das Eingangssignal E1 (und ggf. das weitere Eingangssignal) zu einem Ausgangssignal A1 verarbeitet wird, und dabei insbesondere frequenzbandweise verstärkt und/oder komprimiert wird. Die besagte Signalverarbeitung des Eingangssignals und des weiteren Eingangssignals zum Ausgangssignal A1 kann dabei insbesondere richtungsabhängig erfolgen, d.h., im Umgebungsschall können Beiträge einzelner Schallquellen aus unterschiedlichen Raumrichtungen unterschiedlich stark verstärkt werden. Überdies kann besagte Signalverarbeitung insbesondere gemäß den audiologischen Anforderungen eines Trägers des Hörinstrumentes 1 erfolgen.
  • Das Hörinstrument 1 weist weiter einen Ausgangswandler L1 auf, welcher dazu eingerichtet ist, aus dem Ausgangssignal A1 ein Ausgangsschallsignal 6 zu erzeugen. Die schematische Darstellung des Hörinstrumentes 1 in Figur 1 zeigt ein sog. Behind-The-Ear-Hörgerät (BTE) mit einem Ohrstück 8, in welchem der Ausgangswandler L1 angeordnet ist, jedoch ist das Hörinstrument 1 auch als eine Bauform denkbar, insbesondere als ein In-The-Ear-Hörgerät (ITE), ein In-The-Canal-Hörgerät (ITC), ein Completely-In-the-Canal-Hörgerät (CIC), ein Receiver-In-the-Canal-Hörgerät (RIC), oder insbesondere auch als ein nicht ausschließlich bzw. nicht primär für die Versorgung einer Hörschwäche vorgesehener Ohrhörer.
  • In Figur 2 ist schematisch in einem Blockdiagramm der Ablauf eines Verfahrens zur Rauschunterdrückung im Hörinstrument 1 nach Figur 1 dargestellt. Aus dem Eingangssignal E1 wird zunächst durch eine nicht näher dargestellte Vorverarbeitung 9 (welche insbesondere ein Downsampling o.ä. umfassen kann, aber auch ein Band Limiting) ein Verarbeitungssignal V1 abgeleitet. Das Verarbeitungssignal V1 kann vorliegend jedoch auch identisch zum Eingangssignal E1 sein. Insbesondere kann im (in Figur 1 und Figur 2 nicht dargestellten) Fall eines weiteren Eingangssignals das Verarbeitungssignal V1 von beiden Eingangssignalen abgeleitet sein.
  • Das vorliegend breitbandige Verarbeitungssignal V1 wird nun in einem Analysepfad 10 einer Analyse 12 dahingehend unterzogen, ob ein allgemeines (also stationäres und/oder nicht-stationäres) Rauschen im Verarbeitungssignal vorliegt. Hierfür werden aus dem Verarbeitungssignal V1 verschiedene temporale und spektrale Merkmale 14 ermittelt. Die Merkmale 14 können insbesondere aus der folgenden (nicht abschließenden) Gruppe erhoben werden: Schwerpunktfrequenz eines Gesamtsignals und/oder eines Rauschhintergrundes, Modulationstiefe bei wenigstens einer gegebenen Modulationsfrequenz, Signalpegel, Rauschpegel Autokorrelationswert für wenigstens eine gegebene Zeitverzögerung. Die Merkmale 14 werden dann als Eingangsgrößen an ein ANN 16 übergeben, welches dazu trainiert ist, anhand der Merkmale 14 eine Anwesenheit Y oder eine Abwesenheit N von allgemeinem Rauschen zu erkennen. Insbesondere kann hierbei das ANN 16 auch eine Abwesenheit bzw. Anwesenheit von Sprache erkennen, und anhand dieser allgemeines Rauschen erkennen, d.h., eine Abwesenheit von Sprache bedeutet eine Anwesenheit (Y) eines stationären und/oder nicht-stationären Rauschens (der Umkehrschluss muss hierbei nicht zwingend gegeben sein, die Abwesenheit von allgemeinem Rauschen kann jedoch auch anhand weiterer Parameter/Merkmale erkannt werden).
  • Auf das Verarbeitungssignal V1 wird zudem in einem Verarbeitungspfad 20 eine frequenzbandweise Rauschunterdrückung 21 angewandt. Hierfür wird das Verarbeitungssignal V1 mittels einer Filterbank 22 in eine Mehrzahl an Frequenzbändern Bj aufgeteilt. In jedem der Frequenzbänder Bj werden nun auf die dortigen Signalanteile Sk des Verarbeitungssignals V1 jeweils eine erste Pegelmessung P1 und eine zweite Pegelmessung P2 angewandt, wobei die erste Pegelmessung P1 mit einer kurzen ersten Einregelzeit Ta1 und einer ersten Abklingzeit Tr1 erfolgt, und die zweite Pegelmessung P2 mit einer langen zweiten Einregelzeit Ta2 > Ta1 und einer zur ersten Abklingzeit Tr1 vorzugsweise identischen zweiten Abklingzeit Tr2 = Tr1. Dies ist aus Gründen der Übersichtlichkeit in Figur 2 lediglich für das Frequenzband Bk exemplarisch dargestellt (erfolgt aber für alle Frequenzbänder Bj). Grundsätzlich und unabhängig vom vorliegenden Ausführungsbeispiel können die beiden Pegelmessungen insbesondere über rekursive Tiefpassfilter erster Ordnung mit unterschiedlichen Zeitkonstanten für die jeweils steigende bzw. jeweils fallende Flanke implementiert werden.
  • Das Ergebnis 32 der zweiten Pegelmessung P2 wird nun vom Ergebnis 31 der ersten Pegelmessung P1 an einer Node 26 subtrahiert, und die Differenz 28 für das Frequenzband Bk monoton auf einen Verstärkungsfaktor Gk zur Rauschunterdrückung für das Frequenzband Bk abgebildet. Der besagte Verstärkungsfaktor Gk wird anschließend an einer Node 36 auf die Signalanteile Sk des Verarbeitungssignals V1 im Frequenzband Bk multipliziert, wozu diese zusätzlich in einem Bypass 34 an den beiden Pegelmessungen P1, P2 vorbeigeführt werden.
  • Die mit den jeweiligen Verstärkungsfaktoren Gk so verstärkten Signalanteile SkG des Verarbeitungssignals V1 werden dann an einer Synthesefilterbank 40 zusammengeführt, und hieraus das Ausgangssignal A1 erzeugt (eine etwaige weitere Signalverarbeitung des aus der Synthesefilterbank 40 resultierenden Signals zum Ausgangssignal A1 soll hierbei vernachlässigt werden, kann aber über die Definition eines vorläufigen Ausgangssignals als besagtes resultierendes Signal gelöst werden).
  • Durch die unterschiedlichen Einregelzeiten Ta1 < Ta2 der Pegelmessungen P1, P2 reagiert die Differenz 28 der Ergebnisse 31, 32 auf stationäres Rauschen im jeweiligen Frequenzband Bj, d.h., ist der Signalanteil Sk stationärer, so konvergieren die Ergebnisse 31, 32 der beiden Pegelmessungen P1, P2 exponentiell fallend gegeneinander, weswegen die Differenz 28 immer geringer wird. Dieser stationäre Signalanteil Sk wird dann als Rauschen angesehen, weswegen die Differenz 28 monoton auf den jeweiligen Verstärkungsfaktor (hier Gk) abgebildet wird: Mit abnehmender Differenz 28 (also zunehmender Stationarität) wird der Verstärkungsfaktor Gk geringer, und der verstärkte Signalanteil SkG immer weiter unterdrückt.
  • Bei einem kurzen Peak (also dem faktischen Gegenteil eines stationären Signalanteils Sk) gehen jedoch infolge der unterschiedlichen Einregelzeiten Ta1 < Ta2 die Ergebnisse 31, 32 der Pegelmessungen P1 und P2 zunächst schlagartig auseinander, sodass auch ihre Differenz 28 wächst. Entsprechend steigt auch der Verstärkungsfaktor Gk an, sodass die verstärkten Signalanteile SkG angehoben werden.
  • Wird nun durch die Analyse 12 des breitbandigen Verarbeitungssignals V1 im Analysepfad 10 die Anwesenheit Y von stationärem und/oder nicht-stationärem Rauschen erkannt, so hat dies zur Folge, dass im Verarbeitungspfad 20 in sämtlichen ersten Pegelmessungen P1 (also in der ersten Pegelmessung P1 eines jeden Frequenzbandes Bj) die erste Einregelzeit Ta1 auf die zweite Einregelzeit Ta2 der jeweiligen zweiten Pegelmessung P2 heraufgesetzt wird (also Ta1 ↦ Ta2), und dies vorzugsweise zumindest so lange gilt, wie die Anwesenheit Y in der Analyse 12 erkannt wird.
  • Dadurch kann nun in allen Frequenzbändern Bj Rauschen, und zwar auch nicht-stationäres Rauschen (welches ansonsten anhand der beiden Pegelmessungen P1, P2 nicht detektierbar wäre) erkannt und über die zugehörigen Verstärkungsfaktoren (Gk) unterdrückt werden. Weiter können, wenn in der Analyse 12 eine plötzliche Anwesenheit von Sprache erkannt wird, die ursprünglichen Werte der beiden Einregelzeiten Ta1 < Ta2 wiederhergestellt werden, sodass die frequenzbandweise Rauschunterdrückung 21 nur noch in denjenigen Frequenzbändern Bj, Bk tatsächlich wirkt, in welchen sie ein stationäres Rauschen erkennt (und dieses somit unterdrückt), wodurch die Sprachanteile in den anderen Frequenzbändern Bj, Bk ohne stationäres Rauschen erhalten bleiben. Es wird hierbei also davon ausgegangen, dass zusätzlich zu den Sprachanteilen keine weiteren nicht-stationären Signalanteile und insbesondere kein nicht-stationäres Rauschen in nennenswertem Umfang vorliegen.
  • Obwohl die Erfindung im Detail durch das bevorzugte Ausführungsbeispiel näher illustriert und beschrieben wurde, so ist die Erfindung nicht durch die offenbarten Beispiele eingeschränkt und andere Variationen können vom Fachmann hieraus abgeleitet werden, ohne den Schutzumfang der Erfindung zu verlassen.
    • Bezugszeichenliste
    • 1
    Hörinstrument
    2
    Umgebungsschall
    4
    Signalverarbeitungseinrichtung
    6
    Ausgangsschallsignal
    8
    Ohrstück
    9
    Vorverarbeitung
    10
    Analysepfad
    12
    Analyse
    14
    Merkmale
    16
    ANN
    20
    Verarbeitungspfad
    21
    frequenzbandweise Rauschunterdrückung
    22
    Filterbank
    26
    Node
    28
    Differenz
    31
    Ergebnis (der ersten Pegelmessung)
    32
    Ergebnis (der zweiten Pegelmessung)
    34
    Bypass
    36
    Node
    40
    Synthesefilterbank
    A1
    Ausgangssignal
    Bj, Bk
    Frequenzbänder
    E1
    Eingangssignal
    Gk
    Verstärkungsfaktor
    L1
    Ausgangswandler
    M1
    Eingangswandler
    N
    Abwesenheit von allgemeinem Rauschen
    P1/2
    erste/zweite Pegelmessung
    Sk
    Signalanteile (des Verarbeitungssignals) in Frequenzband
    SkG
    verstärkte Signalanteile
    Ta1/2
    erste/zweite Einregelzeit
    Tr1/2
    erste/zweite Abklingzeit
    V1
    Verarbeitungssignal
    Y
    Anwesenheit von allgemeinem Rauschen

Claims (15)

  1. Verfahren zur Rauschunterdrückung in einem Hörinstrument (1),
    - wobei ein akusto-elektrischer Eingangswandler (M1) des Hörinstrumentes (1) aus einem Umgebungsschall (2) ein Eingangssignal (E1) erzeugt,
    - wobei auf ein vom Eingangssignal (E1) abgeleitetes Verarbeitungssignal (V1) eine frequenzbandweise Rauschunterdrückung (21) angewandt wird, bei welcher
    -- ein stationäres Rauschen im jeweiligen Frequenzband (Bj, Bk) erkannt wird, und
    -- abhängig vom erkannten stationären Rauschen ein Verstärkungsfaktor (Gk) des Verarbeitungssignals (V1) für das betreffende Frequenzband (Bj, Bk) eingestellt wird,
    - wobei auf das Verarbeitungssignal (V1) eine Analyse (12) angewandt wird, welche zur Erkennung sowohl von stationärem als auch von nicht-stationärem Rauschen eingerichtet ist, wobei die besagte Analyse (12) eine geringere Frequenzauflösung aufweist, als die frequenzbandweise Rauschunterdrückung (21), und
    - wobei im Fall einer erkannten Anwesenheit (Y) von stationärem und/oder nicht-stationärem Rauschen in besagter Analyse (12) des Verarbeitungssignals (V1) das stationäre Rauschen in der frequenzbandweisen Rauschunterdrückung (21) in jedem Frequenzband (Bj, Bk) als erkannt vorausgesetzt wird, und die entsprechenden Verstärkungsfaktoren (Gk) eingestellt werden.
  2. Verfahren nach Anspruch 1,
    wobei anhand des Eingangssignals (E1) eine Einsetzen von Sprache im Umgebungsschall erkannt wird, und in diesem Fall die frequenzbandweise Rauschunterdrückung (21) in jedem Frequenzband (Bj, Bk) den Verstärkungsfaktor (Gk) des Verarbeitungssignals (V1) abhängig vom jeweils erkannten stationären Rauschen einstellt.
  3. Verfahren nach Anspruch 1 oder Anspruch 2, wobei für die frequenzbandweise Rauschunterdrückung (21) das stationäre Rauschen im jeweiligen Frequenzband (Bj, Bk) anhand einer ersten Pegelmessung (P1) und anhand einer zweiten Pegelmessung (P2) erkannt wird.
  4. Verfahren nach Anspruch 3,
    - wobei die erste Pegelmessung (P1) so parametriert ist, dass sie eine kurze erste Einregelzeit (Ta1) und eine lange erste Abklingzeit (Tr1) aufweist,
    - wobei die zweite Pegelmessung (P2) so parametriert ist, dass sie eine lange zweite Einregelzeit (Ta2) und eine lange zweite Abklingzeit (Tr2) aufweist,
    - wobei das stationäre Rauschen anhand der Differenz (28) aus der ersten Pegelmessung (P1) und der zweiten Pegelmessung (P2) erkannt wird.
  5. Verfahren nach Anspruch 4,
    wobei der Verstärkungsfaktor (Gk) des Verarbeitungssignals (V1) für das betreffende Frequenzband (Bj, Bk) in monotoner Abhängigkeit der Differenz (28) aus der ersten Pegelmessung (P1) und der zweiten Pegelmessung (P2) eingestellt wird.
  6. Verfahren nach Anspruch 4 oder Anspruch 5,
    wobei im Fall einer erkannten Anwesenheit (Y) von stationärem und/oder nicht-stationärem Rauschen das stationäre Rauschen in der frequenzbandweisen Rauschunterdrückung (21) in jedem Frequenzband (Bj, Bk) als erkannt vorausgesetzt wird, indem die jeweiligen Werte der ersten Einregel- und Abklingzeit (Ta1, Tr1) in Richtung der jeweiligen Werte der zweiten Einregel- und Abklingzeit (Ta2, Tr2) verändert werden.
  7. Verfahren nach Anspruch 6,
    wobei im genannten Fall die jeweiligen Werte der ersten und zweiten Einregel- und Abklingzeiten (Ta1, Ta2, Tr1, Tr2) gleichgesetzt werden.
  8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Analyse (12) des Verarbeitungssignals (V1) eine Anwesenheit oder eine Abwesenheit von Sprache erkennt, und im Fall einer erkannten Abwesenheit von Sprache ein stationäres oder nicht-stationäres Rauschen als erkannt angenommen wird.
  9. Verfahren nach einem der Ansprüche 6 bis 8,
    wobei im Fall eines erkannten Einsetzens von Sprache im Eingangssignal (E1) und/oder im Verarbeitungssignal (V1) die Werte der ersten und zweiten Einregel- und Abklingzeiten (Ta1, Ta2, Tr1, Tr2) jeweils voneinander weg verändert werden.
  10. Verfahren nach Anspruch 9,
    wobei im Fall des erkannten Einsetzens von Sprache jeweils die ursprünglichen Werte der ersten und zweiten Einregel- und Abklingzeiten (Ta1, Ta2, Tr1, Tr2) vor Erkennung der Anwesenheit (Y) von stationärem und/oder nicht-stationärem Rauschen wiederhergestellt werden.
  11. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
    wobei die Analyse (12) des Verarbeitungssignals (V1) zur Erkennung sowohl von stationärem als auch von nicht-stationärem Rauschen breitbandig erfolgt.
  12. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
    wobei die Analyse (12) des Verarbeitungssignals (V1) mittels eines künstlichen neuronalen Netzes (16) erfolgt, und
    wobei eine Ausgabeklasse des künstlichen neuronalen Netzes die Anwesenheit (Y) von stationärem und/oder nicht-stationärem Rauschen ist.
  13. Verfahren nach Anspruch 12,
    wobei anhand des Eingangssignals (E) eine Mehrzahl an akustischen Merkmalen (14) gebildet werden, welche als Eingangsgrößen des künstlichen neuronalen Netzes (16) verwendet werden, und
    wobei die akustischen Merkmale (14) aus der folgenden Menge entnommen sind: Schwerpunktfrequenz eines Gesamtsignals und/oder eines Rauschhintergrundes, Modulationstiefe bei wenigstens einer gegebenen Modulationsfrequenz, Stationarität, Signalpegel, Rauschpegel für wenigstens einen gegebenen Frequenzbereich, Autokorrelationswert für wenigstens eine gegebene Zeitverzögerung.
  14. Hörinstrument (1), umfassend:
    - einen akusto-elektrischen Eingangswandler (M1) zur Erzeugung eines Eingangssignals (E1) aus einem Umgebungsschall (2), und
    - eine Signalverarbeitungseinrichtung (4),
    wobei das Hörinstrument (1) dazu eingerichtet ist, das Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche durchzuführen.
  15. Hörinstrument (1) nach Anspruch 9, weiter umfassend Mittel zur Implementierung eines künstlichen neuronalen Netzes (16).
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6198830B1 (en) * 1997-01-29 2001-03-06 Siemens Audiologische Technik Gmbh Method and circuit for the amplification of input signals of a hearing aid
WO2005086536A1 (en) * 2004-03-02 2005-09-15 Oticon A/S Method for noise reduction in an audio device and hearing aid with means for reducing noise
GB2456296A (en) * 2007-12-07 2009-07-15 Hamid Sepehr Audio enhancement and hearing protection by producing a noise reduced signal
WO2010083879A1 (en) * 2009-01-20 2010-07-29 Widex A/S Hearing aid and a method of detecting and attenuating transients
US20130191118A1 (en) * 2012-01-19 2013-07-25 Sony Corporation Noise suppressing device, noise suppressing method, and program
WO2017218386A1 (en) * 2016-06-13 2017-12-21 Med-El Elektromedizinische Geraete Gmbh Recursive noise power estimation with noise model adaptation

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8571231B2 (en) * 2009-10-01 2013-10-29 Qualcomm Incorporated Suppressing noise in an audio signal

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6198830B1 (en) * 1997-01-29 2001-03-06 Siemens Audiologische Technik Gmbh Method and circuit for the amplification of input signals of a hearing aid
WO2005086536A1 (en) * 2004-03-02 2005-09-15 Oticon A/S Method for noise reduction in an audio device and hearing aid with means for reducing noise
GB2456296A (en) * 2007-12-07 2009-07-15 Hamid Sepehr Audio enhancement and hearing protection by producing a noise reduced signal
WO2010083879A1 (en) * 2009-01-20 2010-07-29 Widex A/S Hearing aid and a method of detecting and attenuating transients
US20130191118A1 (en) * 2012-01-19 2013-07-25 Sony Corporation Noise suppressing device, noise suppressing method, and program
WO2017218386A1 (en) * 2016-06-13 2017-12-21 Med-El Elektromedizinische Geraete Gmbh Recursive noise power estimation with noise model adaptation

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