JP2001175637A - システム最適化方法及びその装置 - Google Patents
システム最適化方法及びその装置Info
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- JP2001175637A JP2001175637A JP35605299A JP35605299A JP2001175637A JP 2001175637 A JP2001175637 A JP 2001175637A JP 35605299 A JP35605299 A JP 35605299A JP 35605299 A JP35605299 A JP 35605299A JP 2001175637 A JP2001175637 A JP 2001175637A
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- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04R—LOUDSPEAKERS, MICROPHONES, GRAMOPHONE PICK-UPS OR LIKE ACOUSTIC ELECTROMECHANICAL TRANSDUCERS; DEAF-AID SETS; PUBLIC ADDRESS SYSTEMS
- H04R25/00—Deaf-aid sets, i.e. electro-acoustic or electro-mechanical hearing aids; Electric tinnitus maskers providing an auditory perception
- H04R25/70—Adaptation of deaf aid to hearing loss, e.g. initial electronic fitting
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- Signal Processing (AREA)
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 ユーザの嗜好が反映された最適値を、ユーザ
の評価のゆらぎを最小限に押さえた上で、正確に決定す
るための補聴器フィッティング装置を提案する。 【解決手段】 対話型遺伝的アルゴリズムを用いた補聴
器フィッティング装置であって、適合度が高かった解ベ
クトルを解ベクトル明示部２ａにより明示して、被験者
にとって最適なプログラマブル補聴器３のパラメータを
決定する。
の評価のゆらぎを最小限に押さえた上で、正確に決定す
るための補聴器フィッティング装置を提案する。 【解決手段】 対話型遺伝的アルゴリズムを用いた補聴
器フィッティング装置であって、適合度が高かった解ベ
クトルを解ベクトル明示部２ａにより明示して、被験者
にとって最適なプログラマブル補聴器３のパラメータを
決定する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、個人の嗜好に合わ
せた音響特性や画像特性などの調整を始めとする、評価
基準が主観的及び不明確であって定量的な評価基準に基
づいて調整を行うことができない問題について、個人の
主観的な評価に基づいて最適な調整結果を得るためのシ
ステム最適化方法及びその装置に関する。
せた音響特性や画像特性などの調整を始めとする、評価
基準が主観的及び不明確であって定量的な評価基準に基
づいて調整を行うことができない問題について、個人の
主観的な評価に基づいて最適な調整結果を得るためのシ
ステム最適化方法及びその装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】個人の嗜好に合わせた音響特性や画像特
性などの調整を行う場合、その特性の評価基準は極めて
主観的であって不明確なものとなる。各特性に対する嗜
好の傾向はユーザ毎に大きく異なる場合が多いため、調
整結果を定量的に評価、表現することができないという
問題がある。加えて、通常の場合、対象とする音響特性
や画像特性などを調整するためのパラメータは複数個存
在し、これらのパラメータ値の相互作用がユーザの主観
的な評価に大きな影響を及ぼすため、最適な調整結果の
決定は更に困難なものとなる。
性などの調整を行う場合、その特性の評価基準は極めて
主観的であって不明確なものとなる。各特性に対する嗜
好の傾向はユーザ毎に大きく異なる場合が多いため、調
整結果を定量的に評価、表現することができないという
問題がある。加えて、通常の場合、対象とする音響特性
や画像特性などを調整するためのパラメータは複数個存
在し、これらのパラメータ値の相互作用がユーザの主観
的な評価に大きな影響を及ぼすため、最適な調整結果の
決定は更に困難なものとなる。
【０００３】このような問題を解決するために、例えば
特開平９−５４７６５号公報には、対話型遺伝的アルゴ
リズムを用いた最適化調整方法が提案されている。この
方法では、ｎ個の調整パラメータを要素とするｎ次元ベ
クトルを解ベクトル（染色体）とし、各解ベクトルに応
じて処理された音響信号もしくは画像信号をユーザに提
示した上で、各解ベクトルに対する適合度（対話型遺伝
的アルゴリズムにおいてはユーザの評価値が用いられる
場合が多い）を基に遺伝的アルゴリズムを実施し、最適
解ベクトルを推定するものである。このような方法によ
れば、各調整値の最適値を個別に算出するのではなく、
ユーザ自身が主観的に最も聞きやすいと感じるような特
性を、各調整値間の相互作用も加味した上で算出するこ
とができる。
特開平９−５４７６５号公報には、対話型遺伝的アルゴ
リズムを用いた最適化調整方法が提案されている。この
方法では、ｎ個の調整パラメータを要素とするｎ次元ベ
クトルを解ベクトル（染色体）とし、各解ベクトルに応
じて処理された音響信号もしくは画像信号をユーザに提
示した上で、各解ベクトルに対する適合度（対話型遺伝
的アルゴリズムにおいてはユーザの評価値が用いられる
場合が多い）を基に遺伝的アルゴリズムを実施し、最適
解ベクトルを推定するものである。このような方法によ
れば、各調整値の最適値を個別に算出するのではなく、
ユーザ自身が主観的に最も聞きやすいと感じるような特
性を、各調整値間の相互作用も加味した上で算出するこ
とができる。
【０００４】従来、この対話型遺伝的アルゴリズムで
は、エリート戦略と呼ばれる方法が用いられる場合が多
かった。遺伝的アルゴリズムでは、評価値が高かった親
(解ベクトル)同士を交差させてできた子供(次世代の解
ベクトル)も評価値が高いとは限らず、前世代に存在し
た親の方が良かったが、後続の世代で親の解ベクトルを
再現することができずに、最適解に収束できにくくなる
という問題があった。エリート戦略は、このような現象
を回避するために、評価値の上位ａ個の親をそのまま次
世代に残すという方法である。
は、エリート戦略と呼ばれる方法が用いられる場合が多
かった。遺伝的アルゴリズムでは、評価値が高かった親
(解ベクトル)同士を交差させてできた子供(次世代の解
ベクトル)も評価値が高いとは限らず、前世代に存在し
た親の方が良かったが、後続の世代で親の解ベクトルを
再現することができずに、最適解に収束できにくくなる
という問題があった。エリート戦略は、このような現象
を回避するために、評価値の上位ａ個の親をそのまま次
世代に残すという方法である。
【０００５】本発明で対象としている、個人の嗜好に合
わせた音響特性や画像特性などを決定する問題の一例と
して、補聴器のフィッティングが考えられる。難聴者の
聴覚特性は個人毎に様々である上に、音に対する嗜好も
個人個人で異なる。補聴器の多くは、このような様々な
難聴者各々にフィットできるように、複数の調整機能
（例えば、音量調整、周波数特性調整、出力制限調整、
自動利得制御調整など）を有している。
わせた音響特性や画像特性などを決定する問題の一例と
して、補聴器のフィッティングが考えられる。難聴者の
聴覚特性は個人毎に様々である上に、音に対する嗜好も
個人個人で異なる。補聴器の多くは、このような様々な
難聴者各々にフィットできるように、複数の調整機能
（例えば、音量調整、周波数特性調整、出力制限調整、
自動利得制御調整など）を有している。
【０００６】補聴器フィッティングとは、これら各調整
機能の調整度合（調整値）を個々の難聴者にとって最適
な値に設定する作業であり、通常はオージオグラム等の
値を既知のフィッティング用の処方式に代入することに
より行われる。一方、特開平９−５４７６５号公報に
は、各調整機能の調整値を利用して前記ｎ次元解ベクト
ルを構成し、対話型遺伝的アルゴリズムを用いて補聴器
のフィッティングを行う方法が提案されている。
機能の調整度合（調整値）を個々の難聴者にとって最適
な値に設定する作業であり、通常はオージオグラム等の
値を既知のフィッティング用の処方式に代入することに
より行われる。一方、特開平９−５４７６５号公報に
は、各調整機能の調整値を利用して前記ｎ次元解ベクト
ルを構成し、対話型遺伝的アルゴリズムを用いて補聴器
のフィッティングを行う方法が提案されている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前記対
話型遺伝的アルゴリズムでは、ユーザが評価値の基準を
判断しにくいという問題があった。人間の判断基準はあ
いまいであり、高い評価を与えられた解ベクトルが次世
代で再度現れた場合に、前回と同様に高い評価が与えら
れるとは限らない。対話型遺伝的アルゴリズムはユーザ
の評価値に基づいて最適値を探索していくアルゴリズム
であるので、このような評価のゆらぎは、最適値への収
束速度と収束精度に大きな影響を与える。
話型遺伝的アルゴリズムでは、ユーザが評価値の基準を
判断しにくいという問題があった。人間の判断基準はあ
いまいであり、高い評価を与えられた解ベクトルが次世
代で再度現れた場合に、前回と同様に高い評価が与えら
れるとは限らない。対話型遺伝的アルゴリズムはユーザ
の評価値に基づいて最適値を探索していくアルゴリズム
であるので、このような評価のゆらぎは、最適値への収
束速度と収束精度に大きな影響を与える。
【０００８】仮にエリート戦略を用いたとしても、複数
の新世代解ベクトルの中から前世代のエリートを特定す
ることは非常に困難であり、このような評価の揺らぎを
軽減することはできなかった。
の新世代解ベクトルの中から前世代のエリートを特定す
ることは非常に困難であり、このような評価の揺らぎを
軽減することはできなかった。
【０００９】例えば、前記補聴器フィッティングの場合
では、難聴ユーザが高い評価を与えた解ベクトル(フィ
ッティング値)が再度提示された場合に、再び高い評価
値を与えるとは限らなかった。また、エリート戦略を用
いたとしても、どのフィッティング値がエリートなのか
判らないために、エリートが判断基準とならず、世代が
代わると判断基準も変化してしまうという問題があっ
た。
では、難聴ユーザが高い評価を与えた解ベクトル(フィ
ッティング値)が再度提示された場合に、再び高い評価
値を与えるとは限らなかった。また、エリート戦略を用
いたとしても、どのフィッティング値がエリートなのか
判らないために、エリートが判断基準とならず、世代が
代わると判断基準も変化してしまうという問題があっ
た。
【００１０】本発明は、従来の技術が有するこのような
問題点に鑑みてなされたものであり、その目的とすると
ころは、ユーザの嗜好が反映された最適値を、ユーザの
評価のゆらぎを最小限に押さえた上で、正確に決定する
ためのシステム最適化方法及びその装置を提案しようと
するものである。
問題点に鑑みてなされたものであり、その目的とすると
ころは、ユーザの嗜好が反映された最適値を、ユーザの
評価のゆらぎを最小限に押さえた上で、正確に決定する
ためのシステム最適化方法及びその装置を提案しようと
するものである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決すべく請
求項１に係る発明は、各解ベクトルの適合度を基に、解
ベクトル集合における解ベクトルの遺伝的組み替えに基
づく算術的な組み替え操作を行うことにより新しい解ベ
クトル集合の生成を行う際に、前記新しい解ベクトル集
合の中に前世代の解ベクトル集合内で適合度が高かった
解ベクトルを所定の数だけ含むようにする対話型遺伝的
アルゴリズムを用いたシステム最適化方法において、前
記適合度が高かった解ベクトルを明示するものである。
求項１に係る発明は、各解ベクトルの適合度を基に、解
ベクトル集合における解ベクトルの遺伝的組み替えに基
づく算術的な組み替え操作を行うことにより新しい解ベ
クトル集合の生成を行う際に、前記新しい解ベクトル集
合の中に前世代の解ベクトル集合内で適合度が高かった
解ベクトルを所定の数だけ含むようにする対話型遺伝的
アルゴリズムを用いたシステム最適化方法において、前
記適合度が高かった解ベクトルを明示するものである。
【００１２】請求項２に係る発明は、各解ベクトルの適
合度を基に、解ベクトル集合における解ベクトルの遺伝
的組み替えに基づく算術的な組み替え操作を行うことに
より新しい解ベクトル集合の生成を行う解ベクトル集合
生成部を有し、前記解ベクトル集合生成部が新しい解ベ
クトル集合の中に前世代の解ベクトル集合内で適合度が
高かった解ベクトルを所定の数だけ含むような機能を有
する対話型遺伝的アルゴリズムを用いたシステム最適化
装置において、前記適合度が高かった解ベクトルを明示
する解ベクトル明示部を有するものである。
合度を基に、解ベクトル集合における解ベクトルの遺伝
的組み替えに基づく算術的な組み替え操作を行うことに
より新しい解ベクトル集合の生成を行う解ベクトル集合
生成部を有し、前記解ベクトル集合生成部が新しい解ベ
クトル集合の中に前世代の解ベクトル集合内で適合度が
高かった解ベクトルを所定の数だけ含むような機能を有
する対話型遺伝的アルゴリズムを用いたシステム最適化
装置において、前記適合度が高かった解ベクトルを明示
する解ベクトル明示部を有するものである。
【００１３】請求項３に係る発明は、請求項１に記載の
システム最適化方法ならびに請求項２に記載のシステム
最適化装置において、前記適合度が高かった解ベクトル
を、他の解ベクトルと異なる色で明示するものである。
システム最適化方法ならびに請求項２に記載のシステム
最適化装置において、前記適合度が高かった解ベクトル
を、他の解ベクトルと異なる色で明示するものである。
【００１４】請求項４に係る発明は、請求項１又は請求
項３に記載のシステム最適化方法ならびに請求項２又は
請求項３に記載のシステム最適化装置において、前記適
合度が高かった解ベクトルを、他の解ベクトルと異なる
輝度で明示するものである。
項３に記載のシステム最適化方法ならびに請求項２又は
請求項３に記載のシステム最適化装置において、前記適
合度が高かった解ベクトルを、他の解ベクトルと異なる
輝度で明示するものである。
【００１５】請求項５に係る発明は、請求項１、請求項
３又は請求項４に記載のシステム最適化方法ならびに請
求項２、請求項３又は請求項４に記載のシステム最適化
装置において、前記適合度が高かった解ベクトルを、他
の解ベクトルと異なる形状で明示するものである。
３又は請求項４に記載のシステム最適化方法ならびに請
求項２、請求項３又は請求項４に記載のシステム最適化
装置において、前記適合度が高かった解ベクトルを、他
の解ベクトルと異なる形状で明示するものである。
【００１６】
【発明の実施の形態】以下に本発明の実施の形態を添付
図面に基づいて説明する。ここで、図１は本発明に係る
システム最適化方法を適用した補聴器フィッティング装
置の構成図、図２は同じくフローチャート、図３はエリ
ートを明示する画面の一例を示す図である。
図面に基づいて説明する。ここで、図１は本発明に係る
システム最適化方法を適用した補聴器フィッティング装
置の構成図、図２は同じくフローチャート、図３はエリ
ートを明示する画面の一例を示す図である。
【００１７】本発明に係るシステム最適化方法を適用し
た補聴器フィッティング装置は、図１に示すように、音
源処理部１と、パラメータ作成部２からなる。なお、３
はいわゆるプログラマブル補聴器である。
た補聴器フィッティング装置は、図１に示すように、音
源処理部１と、パラメータ作成部２からなる。なお、３
はいわゆるプログラマブル補聴器である。
【００１８】音源処理部１は、音源記憶部１ａ、音源信
号変換部１ｂ、音源信号選択部１ｃ、音源提示部１ｄか
ら構成され、パラメータ作成部２は、解ベクトル明示部
２ａ、パラメータ書き込み部２ｂ、評価値獲得部２ｃ、
解ベクトル集合生成部２ｄから構成される。
号変換部１ｂ、音源信号選択部１ｃ、音源提示部１ｄか
ら構成され、パラメータ作成部２は、解ベクトル明示部
２ａ、パラメータ書き込み部２ｂ、評価値獲得部２ｃ、
解ベクトル集合生成部２ｄから構成される。
【００１９】プログラマブル補聴器３は、マイクロフォ
ン３ａ、増幅器３ｂ、補聴処理部３ｃ、イヤホン３ｄ、
パラメータ記憶部４から構成される。ここで、パラメー
タ書き込み部２ｂは、プログラマブル補聴器３のパラメ
ータ記憶部４に接続されている。
ン３ａ、増幅器３ｂ、補聴処理部３ｃ、イヤホン３ｄ、
パラメータ記憶部４から構成される。ここで、パラメー
タ書き込み部２ｂは、プログラマブル補聴器３のパラメ
ータ記憶部４に接続されている。
【００２０】音源記憶部１ａは、フィッティングに用い
る音源をデジタルで記録したファイルと校正音ファイル
を記憶している。ここで、音源及び校正音ファイルは、
例えばＷＡＶＥファイル形式のようなデジタルデータで
構成される。
る音源をデジタルで記録したファイルと校正音ファイル
を記憶している。ここで、音源及び校正音ファイルは、
例えばＷＡＶＥファイル形式のようなデジタルデータで
構成される。
【００２１】音源信号変換部１ｂは、音源信号選択部１
ｃからの制御信号に基づいて、音源記憶部１ａに記憶さ
れている音源ファイルを呼び出す機能を有すると共に、
音源ファイルに記憶されているデジタルデータをアナロ
グ信号に変換する機能を有する。
ｃからの制御信号に基づいて、音源記憶部１ａに記憶さ
れている音源ファイルを呼び出す機能を有すると共に、
音源ファイルに記憶されているデジタルデータをアナロ
グ信号に変換する機能を有する。
【００２２】音源提示部１ｄは、音源信号変換部１ｂか
ら出力された音源信号(アナログ信号)を所定のレベルに
増幅または減衰した後に、スピーカ５等を用いてプログ
ラマブル補聴器３に向けて提示する。
ら出力された音源信号(アナログ信号)を所定のレベルに
増幅または減衰した後に、スピーカ５等を用いてプログ
ラマブル補聴器３に向けて提示する。
【００２３】解ベクトル明示部２ａは、解ベクトル集合
の中で、前世代からのエリートである解ベクトルをユー
ザに明示する。ここで、解ベクトルは、対象となるプロ
グラマブル補聴器３の各調整機能の調整値から構成され
る。
の中で、前世代からのエリートである解ベクトルをユー
ザに明示する。ここで、解ベクトルは、対象となるプロ
グラマブル補聴器３の各調整機能の調整値から構成され
る。
【００２４】パラメータ書き込み部２ｂは、解ベクトル
集合生成部２ｄで設定された解ベクトルを、プログラマ
ブル補聴器３の調整機能のパラメータとしてプログラマ
ブル補聴器３のパラメータ記憶部４に書き込む機能を有
する。
集合生成部２ｄで設定された解ベクトルを、プログラマ
ブル補聴器３の調整機能のパラメータとしてプログラマ
ブル補聴器３のパラメータ記憶部４に書き込む機能を有
する。
【００２５】評価値獲得部２ｃは、プログラマブル補聴
器３の補聴処理部３ｃで処理された音源を被験者が聴取
した際の、処理された音源に対する被験者の評価の値を
獲得する。解ベクトル集合生成部２ｄは、各解ベクトル
と評価値獲得部２ｃで得られた各解ベクトルに対する被
験者の評価値を用いて遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）を実
施し、新たな解ベクトル集合を生成する。
器３の補聴処理部３ｃで処理された音源を被験者が聴取
した際の、処理された音源に対する被験者の評価の値を
獲得する。解ベクトル集合生成部２ｄは、各解ベクトル
と評価値獲得部２ｃで得られた各解ベクトルに対する被
験者の評価値を用いて遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）を実
施し、新たな解ベクトル集合を生成する。
【００２６】以上のように構成した本発明に係るシステ
ム最適化方法を適用した補聴器フィッティング装置の動
作について、図２に示すフローチャートにより説明す
る。先ず、ステップＳＰ１において、難聴者のオージオ
グラムを測定し、ステップＳＰ２において、測定したオ
ージオグラムを用いて、既知の補聴器フィッティング処
方式により、フィッティング中に過大音や過小音が出力
されないよう音量調整や出力制限の調整値の探索範囲を
制限する制限範囲を算出する。
ム最適化方法を適用した補聴器フィッティング装置の動
作について、図２に示すフローチャートにより説明す
る。先ず、ステップＳＰ１において、難聴者のオージオ
グラムを測定し、ステップＳＰ２において、測定したオ
ージオグラムを用いて、既知の補聴器フィッティング処
方式により、フィッティング中に過大音や過小音が出力
されないよう音量調整や出力制限の調整値の探索範囲を
制限する制限範囲を算出する。
【００２７】次いで、ステップＳＰ３において、フィッ
ティングに先立ち、音源提示の際の提示音圧レベル校正
のために、音源信号選択部１ｃを操作して、音源記憶部
１ａより校正音ファイルを呼び出し、音源提示部１ｄよ
り提示する。ステップＳＰ４において、騒音計等を用い
提示音圧レベル校正を音源提示部１ｄの増幅度や減衰量
を操作して行う。
ティングに先立ち、音源提示の際の提示音圧レベル校正
のために、音源信号選択部１ｃを操作して、音源記憶部
１ａより校正音ファイルを呼び出し、音源提示部１ｄよ
り提示する。ステップＳＰ４において、騒音計等を用い
提示音圧レベル校正を音源提示部１ｄの増幅度や減衰量
を操作して行う。
【００２８】次いで、ステップＳＰ５において、音源フ
ァイルを呼び出す。音源には、音声などの信号が使用さ
れる場合が多い。
ァイルを呼び出す。音源には、音声などの信号が使用さ
れる場合が多い。
【００２９】次いで、ステップＳＰ６において、遺伝的
アルゴリズム（ＧＡ）を実施するための、プログラマブ
ル補聴器３の各調整機能の調整値から構成される解ベク
トルの初期値の集合、いわゆる初期解ベクトル集合ｐk
（ｋ＝１，２，３……，ｎ）を設定する。ここでは、ｎ
＝２０としている。
アルゴリズム（ＧＡ）を実施するための、プログラマブ
ル補聴器３の各調整機能の調整値から構成される解ベク
トルの初期値の集合、いわゆる初期解ベクトル集合ｐk
（ｋ＝１，２，３……，ｎ）を設定する。ここでは、ｎ
＝２０としている。
【００３０】初期解ベクトル集合ｐk（ｋ＝１，２，３
……，ｎ）は、通常の遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）では
乱数等を用いてランダムに決定されるが、前記したステ
ップＳＰ２において、フィッティング中に過大音や過小
音が出力されないように、音量調整や出力制限の調整値
の探索範囲に制限を設けている。
……，ｎ）は、通常の遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）では
乱数等を用いてランダムに決定されるが、前記したステ
ップＳＰ２において、フィッティング中に過大音や過小
音が出力されないように、音量調整や出力制限の調整値
の探索範囲に制限を設けている。
【００３１】次いで、ステップＳＰ７において、設定さ
れた２０個の解ベクトルｐkの中から任意の解ベクトル
ｐkを１つ指定する。通常、この指定は被験者が自ら行
う。次いで、ステップＳＰ８において、パラメータ書き
込み部２ｂにて指定された解ベクトルｐkをプログラマ
ブル補聴器３のパラメータに変換し、ステップＳＰ９に
おいて、そのパラメータをプログラマブル補聴器３のパ
ラメータ記憶部４に書き込む。
れた２０個の解ベクトルｐkの中から任意の解ベクトル
ｐkを１つ指定する。通常、この指定は被験者が自ら行
う。次いで、ステップＳＰ８において、パラメータ書き
込み部２ｂにて指定された解ベクトルｐkをプログラマ
ブル補聴器３のパラメータに変換し、ステップＳＰ９に
おいて、そのパラメータをプログラマブル補聴器３のパ
ラメータ記憶部４に書き込む。
【００３２】次いで、ステップＳＰ１０において、音源
信号変換部１ｂ及び音源提示部１ｄで、先ほど呼び出し
た音源ファイルを再生し、スピーカ５よりプログラマブ
ル補聴器３に提示する。被験者はプログラマブル補聴器
３の出力音（つまり、解ベクトルｐkに応じて補聴処理
された音源）を聴取する。
信号変換部１ｂ及び音源提示部１ｄで、先ほど呼び出し
た音源ファイルを再生し、スピーカ５よりプログラマブ
ル補聴器３に提示する。被験者はプログラマブル補聴器
３の出力音（つまり、解ベクトルｐkに応じて補聴処理
された音源）を聴取する。
【００３３】ステップＳＰ１１において、評価値獲得部
２ｃは、提示した音、つまり、その時の解ベクトルｐk
に対する被験者の評価値Ｅkを得る。評価値Ｅkは、提示
音に対する快適性、明瞭性などに基づく、被験者の主観
的な評価を表す数値であり、ここでは１〜５の５段階と
し、１が最も評価が低く、５が最も評価が高いものとし
ている。
２ｃは、提示した音、つまり、その時の解ベクトルｐk
に対する被験者の評価値Ｅkを得る。評価値Ｅkは、提示
音に対する快適性、明瞭性などに基づく、被験者の主観
的な評価を表す数値であり、ここでは１〜５の５段階と
し、１が最も評価が低く、５が最も評価が高いものとし
ている。
【００３４】ステップＳＰ１２において、被験者が解ベ
クトル集合の更新の指示を行った場合には、ステップＳ
Ｐ１３へ進み、そうでない場合には再度ステップＳＰ７
〜ステップＳＰ１１を繰り返す。
クトル集合の更新の指示を行った場合には、ステップＳ
Ｐ１３へ進み、そうでない場合には再度ステップＳＰ７
〜ステップＳＰ１１を繰り返す。
【００３５】ステップＳＰ１３において、Ｅ1〜Ｅ20の
全ての評価値が獲得されたか否かを判断し、獲得されて
いなければステップＳＰ７へ進み、上記操作を繰り返
す。一方、Ｅ1〜Ｅ20の全ての評価値が獲得された場合
には、ステップＳＰ１４において、所定の終了条件を満
たしているか否か判断する。
全ての評価値が獲得されたか否かを判断し、獲得されて
いなければステップＳＰ７へ進み、上記操作を繰り返
す。一方、Ｅ1〜Ｅ20の全ての評価値が獲得された場合
には、ステップＳＰ１４において、所定の終了条件を満
たしているか否か判断する。
【００３６】ステップＳＰ１４において、所定の終了条
件を満たしていると判断した場合には、フィッティング
を終了する。そして、現在の解ベクトル集合ｐk（ｋ＝
１，２，３……，ｎ）の中で最も高い評価値を得た解ベ
クトルｐkを最終フィッティング値とする。
件を満たしていると判断した場合には、フィッティング
を終了する。そして、現在の解ベクトル集合ｐk（ｋ＝
１，２，３……，ｎ）の中で最も高い評価値を得た解ベ
クトルｐkを最終フィッティング値とする。
【００３７】ここで、所定の終了条件とは、遺伝的アル
ゴリズム（ＧＡ）の進化を終了するための条件であり、
例えば、進化の回数を予め決めておいて、その回数にな
ったら自動的に終了するようにすれば良い。
ゴリズム（ＧＡ）の進化を終了するための条件であり、
例えば、進化の回数を予め決めておいて、その回数にな
ったら自動的に終了するようにすれば良い。
【００３８】一方、終了条件を満たしていないと判断し
た場合には、ステップＳＰ１５において、現在の解ベク
トル集合ｐk（ｋ＝１，２，３……，ｎ）と各解ベクト
ルｐkに対する評価値Ｅkを用いて遺伝的アルゴリズム
（ＧＡ）における選択、交叉及び突然変異を実施し、新
たな解ベクトル集合ｐ'kを生成する。
た場合には、ステップＳＰ１５において、現在の解ベク
トル集合ｐk（ｋ＝１，２，３……，ｎ）と各解ベクト
ルｐkに対する評価値Ｅkを用いて遺伝的アルゴリズム
（ＧＡ）における選択、交叉及び突然変異を実施し、新
たな解ベクトル集合ｐ'kを生成する。
【００３９】ここではエリート戦略を用いているので、
新解ベクトル集合ｐ'kには、ｐkの中で評価値Ｅkの上位
ａ個のエリート解ベクトルが必ず含まれる。本発明の実
施の形態ではａ＝２としている。
新解ベクトル集合ｐ'kには、ｐkの中で評価値Ｅkの上位
ａ個のエリート解ベクトルが必ず含まれる。本発明の実
施の形態ではａ＝２としている。
【００４０】そして、新たな解ベクトル集合ｐ'k（ｋ＝
１，２，３……，ｎ）について、上記操作（ＳＰ７〜Ｓ
Ｐ１４）を再度行うわけであるが、これに先立って、ス
テップＳＰ１７で、解ベクトル集合ｐ'kに含まれる前世
代解ベクトル集合ｐkにおける２個のエリート解ベクト
ルをユーザに明示する。本発明の実施の形態では、エリ
ート解ベクトルを表すスクリーン上の個体の形状を変え
ることにより、明示している。
１，２，３……，ｎ）について、上記操作（ＳＰ７〜Ｓ
Ｐ１４）を再度行うわけであるが、これに先立って、ス
テップＳＰ１７で、解ベクトル集合ｐ'kに含まれる前世
代解ベクトル集合ｐkにおける２個のエリート解ベクト
ルをユーザに明示する。本発明の実施の形態では、エリ
ート解ベクトルを表すスクリーン上の個体の形状を変え
ることにより、明示している。
【００４１】図３は、初期解ベクトル集合からエリート
を含む第２世代へ進化した際の、ユーザに示される画面
の一例を示す。図３（ａ）では初期解ベクトル集合を示
し、図３（ｂ）では新たに生成された第２世代解ベクト
ル集合を示している。四角に囲まれた２０個の個体（１
番〜２０番）が各解ベクトルを示している。また、各個
体中の数字は５段階の評価値であり、塗りつぶされた数
字がその解ベクトルに対するユーザの評価値である。
を含む第２世代へ進化した際の、ユーザに示される画面
の一例を示す。図３（ａ）では初期解ベクトル集合を示
し、図３（ｂ）では新たに生成された第２世代解ベクト
ル集合を示している。四角に囲まれた２０個の個体（１
番〜２０番）が各解ベクトルを示している。また、各個
体中の数字は５段階の評価値であり、塗りつぶされた数
字がその解ベクトルに対するユーザの評価値である。
【００４２】本発明の実施の形態では、図３（ａ）に示
すように、第１世代で最高点を獲得した個体は４番と１
２番であるので、これらがエリートになる。また、図３
（ｂ）に示すように、第２世代の１０番と１７番は、第
１世代の４番、１２番と同一の解ベクトルになってお
り、エリートであるということが六角形で明示されてい
る。
すように、第１世代で最高点を獲得した個体は４番と１
２番であるので、これらがエリートになる。また、図３
（ｂ）に示すように、第２世代の１０番と１７番は、第
１世代の４番、１２番と同一の解ベクトルになってお
り、エリートであるということが六角形で明示されてい
る。
【００４３】なお、本発明の実施の形態では、エリート
の数が２個となっているが、評価値５点を獲得する個体
が１世代あたり２個であるとは限らない。この場合は、
その世代の最高評価値を得た個体の数に応じてエリート
の数を適宜変更しても良いし、最高評価値を得た個体の
中からランダムに２個のエリートを決定しても良い。
の数が２個となっているが、評価値５点を獲得する個体
が１世代あたり２個であるとは限らない。この場合は、
その世代の最高評価値を得た個体の数に応じてエリート
の数を適宜変更しても良いし、最高評価値を得た個体の
中からランダムに２個のエリートを決定しても良い。
【００４４】また、本発明の実施の形態では、エリート
の数を１世代あたり２個に限定しているが、対象となる
問題の特性等に応じて異なる値を用いても良い。
の数を１世代あたり２個に限定しているが、対象となる
問題の特性等に応じて異なる値を用いても良い。
【００４５】なお、図２には特に示していないが、評価
値Ｅkの獲得は常に音源提示の次に行われる必要はな
く、新解ベクトルｐ'kの生成以前であれば、いつでも以
前のＥ kを書き換えられるような構成になっている場合
が多い。
値Ｅkの獲得は常に音源提示の次に行われる必要はな
く、新解ベクトルｐ'kの生成以前であれば、いつでも以
前のＥ kを書き換えられるような構成になっている場合
が多い。
【００４６】また、過大音、過小音の提示を回避するた
めに、ステップＳＰ１とステップＳＰ２において、音量
調整器と出力制限器の調整値に範囲制限を設けている
が、範囲制限を設ける調整器はこれら２つに限らず、目
的に応じて、ＡＧＣの調整器や音質調整器などの他の調
整器に同様の範囲制限を行っても良い。
めに、ステップＳＰ１とステップＳＰ２において、音量
調整器と出力制限器の調整値に範囲制限を設けている
が、範囲制限を設ける調整器はこれら２つに限らず、目
的に応じて、ＡＧＣの調整器や音質調整器などの他の調
整器に同様の範囲制限を行っても良い。
【００４７】加えて、解ベクトルｐkの探索空間の制限
範囲の決定をオージオグラムと既知のフィッティング処
方式を用いて行っているが、予め音源記憶部１ａに所定
の検査用信号（純音、バンドノイズなど）を用意してお
き、その信号を用いて被験者の最小可聴閾値（ＨＴＬ）
及びまたは不快閾値（ＵＣＬ）、快適値(ＭＣＬ)等を求
め、それらの値に応じて調整器の値に制限を設けても良
い。
範囲の決定をオージオグラムと既知のフィッティング処
方式を用いて行っているが、予め音源記憶部１ａに所定
の検査用信号（純音、バンドノイズなど）を用意してお
き、その信号を用いて被験者の最小可聴閾値（ＨＴＬ）
及びまたは不快閾値（ＵＣＬ）、快適値(ＭＣＬ)等を求
め、それらの値に応じて調整器の値に制限を設けても良
い。
【００４８】また、終了条件としては、遺伝的アルゴリ
ズム（ＧＡ）の進化の回数の他に、Ｅk＝５の解ベクト
ルｐkが所定の数を超えたら終了するようにしても良い
し、Ｅ kの平均値が所定の値を超えたら終了するように
しても良い。また、各解ベクトルｐk間のユークリッド
距離等から遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）の収束状態を推
定し、収束状態が一定のレベルを超えたら終了するよう
にしても良い。
ズム（ＧＡ）の進化の回数の他に、Ｅk＝５の解ベクト
ルｐkが所定の数を超えたら終了するようにしても良い
し、Ｅ kの平均値が所定の値を超えたら終了するように
しても良い。また、各解ベクトルｐk間のユークリッド
距離等から遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）の収束状態を推
定し、収束状態が一定のレベルを超えたら終了するよう
にしても良い。
【００４９】また、現在の解ベクトル集合ｐk（ｋ＝
１，２，３……，ｎ）の中で最も高い評価値を得た解ベ
クトルｐkを最終フィッティング値としているが、最高
点（５点）の解ベクトルｐkが複数存在することも考え
られる。この場合は、どれか一つを最終フィッティング
値としてランダムに選択しても良いし、ユーザに最高点
の解ベクトルｐkだけ再度試聴してもらった上で好みの
解ベクトルｐkを選択させても良い。
１，２，３……，ｎ）の中で最も高い評価値を得た解ベ
クトルｐkを最終フィッティング値としているが、最高
点（５点）の解ベクトルｐkが複数存在することも考え
られる。この場合は、どれか一つを最終フィッティング
値としてランダムに選択しても良いし、ユーザに最高点
の解ベクトルｐkだけ再度試聴してもらった上で好みの
解ベクトルｐkを選択させても良い。
【００５０】なお、本発明の実施の形態では、ユーザへ
のエリートの明示を、エリート個体の形状を変えること
で行っているが、ユーザへエリート個体を明示できれば
良い訳であるから、例えば、個体の色を変えることによ
って明示しても良いし、輝度を変えることによって明示
しても良い。
のエリートの明示を、エリート個体の形状を変えること
で行っているが、ユーザへエリート個体を明示できれば
良い訳であるから、例えば、個体の色を変えることによ
って明示しても良いし、輝度を変えることによって明示
しても良い。
【００５１】なお、本発明の実施の形態では、補聴器フ
ィッティングについてのみ説明しているが、本システム
最適化方法の適用は補聴器フィッティングに限るもので
はなく、例えば、眼鏡やコンタクトレンズなどを用いた
視力矯正や個人の嗜好に合わせたインテリア等の製品の
デザインなど、個人の嗜好に合わせた音響特性や画像特
性などの調整を始めとする、評価基準が主観的及び不明
確であって定量的な評価基準に基づいて調整を行うこと
ができない問題で、複数の条件における最適値と個人の
主観的な評価を予め得ることが可能な全ての問題に適用
可能である。
ィッティングについてのみ説明しているが、本システム
最適化方法の適用は補聴器フィッティングに限るもので
はなく、例えば、眼鏡やコンタクトレンズなどを用いた
視力矯正や個人の嗜好に合わせたインテリア等の製品の
デザインなど、個人の嗜好に合わせた音響特性や画像特
性などの調整を始めとする、評価基準が主観的及び不明
確であって定量的な評価基準に基づいて調整を行うこと
ができない問題で、複数の条件における最適値と個人の
主観的な評価を予め得ることが可能な全ての問題に適用
可能である。
【００５２】
【発明の効果】以上説明したように請求項１に係る発明
によれば、評価基準が主観的及び不明確な問題に対し
て、対話型遺伝的アルゴリズムを用いたシステム最適化
方法を実施する際に、評価基準を確認しながら個々のユ
ーザが評価することができ、評価のゆらぎを最小限にと
どめて、最適解を効率的かつ正確に求めることができ
る。
によれば、評価基準が主観的及び不明確な問題に対し
て、対話型遺伝的アルゴリズムを用いたシステム最適化
方法を実施する際に、評価基準を確認しながら個々のユ
ーザが評価することができ、評価のゆらぎを最小限にと
どめて、最適解を効率的かつ正確に求めることができ
る。
【００５３】請求項２に係る発明によれば、評価基準が
主観的及び不明確な問題に対して、対話型遺伝的アルゴ
リズムを用いたシステム最適化方法を実施する際に、評
価基準を確認しながら個々のユーザが評価することがで
き、評価のゆらぎを最小限にとどめて、最適解を効率的
かつ正確に求めることができる。
主観的及び不明確な問題に対して、対話型遺伝的アルゴ
リズムを用いたシステム最適化方法を実施する際に、評
価基準を確認しながら個々のユーザが評価することがで
き、評価のゆらぎを最小限にとどめて、最適解を効率的
かつ正確に求めることができる。
【００５４】請求項３に係る発明によれば、対話型遺伝
的アルゴリズムにおけるエリート個体を色を変えること
によって明示するため、評価基準を確認しながら個々の
ユーザが評価することができ、評価のゆらぎを最小限に
とどめて、最適解を効率的かつ正確に求めることができ
る。
的アルゴリズムにおけるエリート個体を色を変えること
によって明示するため、評価基準を確認しながら個々の
ユーザが評価することができ、評価のゆらぎを最小限に
とどめて、最適解を効率的かつ正確に求めることができ
る。
【００５５】請求項４に係る発明によれば、対話型遺伝
的アルゴリズムにおけるエリート個体を輝度を変えるこ
とによって明示するため、評価基準を確認しながら個々
のユーザが評価することができ、評価のゆらぎを最小限
にとどめて、最適解を効率的かつ正確に求めることがで
きる。
的アルゴリズムにおけるエリート個体を輝度を変えるこ
とによって明示するため、評価基準を確認しながら個々
のユーザが評価することができ、評価のゆらぎを最小限
にとどめて、最適解を効率的かつ正確に求めることがで
きる。
【００５６】請求項５に係る発明によれば、対話型遺伝
的アルゴリズムにおけるエリート個体を形状を変えるこ
とによって明示するため、評価基準を確認しながら個々
のユーザが評価することができ、評価のゆらぎを最小限
にとどめて、最適解を効率的かつ正確に求めることがで
きる。
的アルゴリズムにおけるエリート個体を形状を変えるこ
とによって明示するため、評価基準を確認しながら個々
のユーザが評価することができ、評価のゆらぎを最小限
にとどめて、最適解を効率的かつ正確に求めることがで
きる。
【図１】本発明に係るシステム最適化方法を適用した補
聴器フィッティング装置の構成図
聴器フィッティング装置の構成図
【図２】本発明に係るシステム最適化方法を適用した補
聴器フィッティング装置のフローチャート
聴器フィッティング装置のフローチャート
【図３】エリートを明示する画面の一例を示す図
１…音源処理部、１ａ…音源記憶部、１ｂ…音源信号変
換部、１ｃ…音源信号選択部、１ｄ…音源提示部、２…
パラメータ作成部、２ａ…解ベクトル明示部、２ｂ…パ
ラメータ書き込み部、２ｃ…評価値獲得部、２ｄ…解ベ
クトル集合生成部、３…プログラマブル補聴器、４…パ
ラメータ記憶部、５…スピーカ。
換部、１ｃ…音源信号選択部、１ｄ…音源提示部、２…
パラメータ作成部、２ａ…解ベクトル明示部、２ｂ…パ
ラメータ書き込み部、２ｃ…評価値獲得部、２ｄ…解ベ
クトル集合生成部、３…プログラマブル補聴器、４…パ
ラメータ記憶部、５…スピーカ。
Claims (5)
- 【請求項１】 各解ベクトルの適合度を基に、解ベクト
ル集合における解ベクトルの遺伝的組み替えに基づく算
術的な組み替え操作を行うことにより新しい解ベクトル
集合の生成を行う際に、前記新しい解ベクトル集合の中
に前世代の解ベクトル集合内で適合度が高かった解ベク
トルを所定の数だけ含むようにする対話型遺伝的アルゴ
リズムを用いたシステム最適化方法において、前記適合
度が高かった解ベクトルを明示することを特徴とするシ
ステム最適化方法。 - 【請求項２】 各解ベクトルの適合度を基に、解ベクト
ル集合における解ベクトルの遺伝的組み替えに基づく算
術的な組み替え操作を行うことにより新しい解ベクトル
集合の生成を行う解ベクトル集合生成部を有し、前記解
ベクトル集合生成部が新しい解ベクトル集合の中に前世
代の解ベクトル集合内で適合度が高かった解ベクトルを
所定の数だけ含むような機能を有する対話型遺伝的アル
ゴリズムを用いたシステム最適化装置において、前記適
合度が高かった解ベクトルを明示する解ベクトル明示部
を有することを特徴とするシステム最適化装置。 - 【請求項３】 前記適合度が高かった解ベクトルを、他
の解ベクトルと異なる色で明示することを特徴とする請
求項１に記載のシステム最適化方法ならびに請求項２に
記載のシステム最適化装置。 - 【請求項４】 前記適合度が高かった解ベクトルを、他
の解ベクトルと異なる輝度で明示することを特徴とする
請求項１又は請求項３に記載のシステム最適化方法なら
びに請求項２又は請求項３に記載のシステム最適化装
置。 - 【請求項５】 前記適合度が高かった解ベクトルを、他
の解ベクトルと異なる形状で明示することを特徴とする
請求項１、請求項３又は請求項４に記載のシステム最適
化方法ならびに請求項２、請求項３又は請求項４に記載
のシステム最適化装置。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP35605299A JP2001175637A (ja) | 1999-12-15 | 1999-12-15 | システム最適化方法及びその装置 |
| US09/738,388 US7343021B2 (en) | 1999-12-15 | 2000-12-15 | Optimum solution method, hearing aid fitting apparatus utilizing the optimum solution method, and system optimization adjusting method and apparatus |
| DE10062649A DE10062649A1 (de) | 1999-12-15 | 2000-12-15 | Optimallösungsverfahren, Hörgeräte-Anpassungsvorrichtung unter Verwendung des Optimallösungsverfahrens und Systemoptimierungs-Einstellverfahren und -vorrichtung |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP35605299A JP2001175637A (ja) | 1999-12-15 | 1999-12-15 | システム最適化方法及びその装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001175637A true JP2001175637A (ja) | 2001-06-29 |
Family
ID=18447088
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP35605299A Pending JP2001175637A (ja) | 1999-12-15 | 1999-12-15 | システム最適化方法及びその装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2001175637A (ja) |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7650004B2 (en) | 2001-11-15 | 2010-01-19 | Starkey Laboratories, Inc. | Hearing aids and methods and apparatus for audio fitting thereof |
| WO2010044500A1 (en) * | 2008-10-16 | 2010-04-22 | Inha-Industry Partnership Institute | Fitting system of digital hearing aid to be capable of changing frequency band and channel |
| JP2011034471A (ja) * | 2009-08-05 | 2011-02-17 | Kyushu Univ | 対話型最適化装置 |
| WO2011132403A1 (ja) | 2010-04-19 | 2011-10-27 | パナソニック株式会社 | 補聴器フィッティング装置 |
| US8073170B2 (en) | 2005-04-12 | 2011-12-06 | Panasonic Corporation | Hearing aid adjuster |
| JP2012130722A (ja) * | 2003-03-11 | 2012-07-12 | Cochlear Ltd | 遺伝的アルゴリズムを用いてｍａｐ適化を行った蝸牛インプラントシステム |
| WO2012132189A1 (ja) | 2011-03-31 | 2012-10-04 | パナソニック株式会社 | 補聴器調整装置、補聴器調整方法、および補聴器調整用プログラム |
| US8359283B2 (en) | 2009-08-31 | 2013-01-22 | Starkey Laboratories, Inc. | Genetic algorithms with robust rank estimation for hearing assistance devices |
| US8718288B2 (en) | 2007-12-14 | 2014-05-06 | Starkey Laboratories, Inc. | System for customizing hearing assistance devices |
| US8812122B2 (en) | 2003-03-11 | 2014-08-19 | Cochlear Limited | Using a genetic algorithm to fit a medical implant system to a patient |
| US9729982B2 (en) | 2012-06-19 | 2017-08-08 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | Hearing aid fitting device, hearing aid, and hearing aid fitting method |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0954765A (ja) * | 1994-11-24 | 1997-02-25 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 最適化調整方法と最適化調整装置 |
| WO1999019779A1 (en) * | 1997-10-15 | 1999-04-22 | Beltone Electronics Corporation | A neurofuzzy based device for programmable hearing aids |
-
1999
- 1999-12-15 JP JP35605299A patent/JP2001175637A/ja active Pending
Patent Citations (2)
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Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| WO2011132403A1 (ja) | 2010-04-19 | 2011-10-27 | パナソニック株式会社 | 補聴器フィッティング装置 |
| US8548179B2 (en) | 2010-04-19 | 2013-10-01 | Panasonic Corporation | Hearing aid fitting device |
| JP5830672B2 (ja) * | 2010-04-19 | 2015-12-09 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | 補聴器フィッティング装置 |
| WO2012132189A1 (ja) | 2011-03-31 | 2012-10-04 | パナソニック株式会社 | 補聴器調整装置、補聴器調整方法、および補聴器調整用プログラム |
| US8553915B2 (en) | 2011-03-31 | 2013-10-08 | Panasonic Corporation | Hearing aid adjustment device, hearing aid adjustment method, and program for hearing aid adjustment |
| US9729982B2 (en) | 2012-06-19 | 2017-08-08 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | Hearing aid fitting device, hearing aid, and hearing aid fitting method |
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