JP2019075701A - フィルタ係数算出装置、及び補聴器 - Google Patents
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Abstract
Description
図1を参照して、本実施形態におけるフィルタ係数算出装置1の構成の例について説明する。図1は、本実施形態におけるフィルタ係数算出装置1の構成の一例を示す模式図である。
取得部11は、伝達関数E(s)を取得する。 取得部11は、伝達関数E(s)に基づき、伝達関数データE´(jω)を取得する。伝達関数データE´(jω)は、必要に応じて伝達関数E(s)に補正処理を実行したデータであり、例えば伝達関数E(s)を伝達関数データE´(jω)としてもよい。なお、補正処理を実行する場合の詳細は、後述する。
母集団生成部12は、複数の参照データを含む母集団を生成する。複数の参照データは、予め取得された初期情報に基づき設定される。
最適化部13は、遺伝的アルゴリズムを用いて、母集団のうち一部の参照データをランダムで選択し、選択された一部の参照データを更新する。最適化部13は、上記選択及び更新を複数繰り返す。最適化部13は、子データ生成部13aと、評価部13bと、更新部13cとを有する。
子データ生成部13aは、選択された一部の参照データに基づき、複数の子データtiを生成する(交叉)。子データ生成部13aは、例えばREX(Real-coded Ensemble Xover)に基づいて複数の子データtiを生成する。
評価部13bは、伝達関数データE´(jω)と、子データtiとを有する評価データR(ω)を生成し、評価データR(ω)を評価する。評価部13bは、上記生成及び評価を繰り返す。評価データR(ω)は、伝達関数データE´(jω)を有しており、デジタルフィルタの抑制量に対応する値を示す。このため、評価部13bは、デジタルフィルタを用いる環境に対応した抑制量に基づき、評価を実施することができる。
更新部13cは、評価部13bにおける評価の結果に基づき、複数の子データtiのうち一部の子データtiを選択する。更新部13cは、選択した一部の子データtiを、子データti生成時に選択された一部の参照データとして更新する。子データtiの選択及び更新する数は、任意で設定することができ、例えば評価部13bの評価結果の高い順番に選択及び更新してもよい。これにより、母集団内の参照データを、デジタルフィルタに適した係数に近づけることができる。
出力部14は、I/F105を介してレシーバ51に信号X(s)を送信(入力)する。出力部14は、母集団から第1参照データを選択し、第1参照データに基づき複数のデジタルフィルタの係数を出力する。出力部14は、例えば複数の参照データに対して評価部13bと同様の評価を実施し、最も評価の高い参照データを第1参照データとして評価する。このため、最適化部13により更新された参照データを有する母集団から、最適なデジタルフィルタの係数として第1参照データを選択することができる。
入力部15は、I/F105を介してマイクロホン52から出力された信号Y(s)を取得する。入力部15は、例えばI/F106を介して入力部分108から入力された初期情報等を取得する。入力部15は、例えば可搬メモリ等の記憶媒体を介して、初期情報等を取得してもよい。
情報DB16は、予め取得された初期情報、信号X(s)、信号Y(s)、伝達関数E(s)、伝達関数データE´(jω)等が記憶される。上記のほか、情報DB16には、後述する生成された参照データを含む母集団、子データti、評価データR(ω)、判定の条件等が記憶される。各種情報(データ)は、記憶部104に保存される。各構成11〜15は、必要に応じて情報DB16に各種情報を記憶させ、又は各種情報を取出す。
次に、本実施形態におけるフィルタ係数算出装置1の情報処理の手順について説明する。図7は、本実施形態におけるフィルタ係数算出装置1の情報処理の流れの一例を示す図である。
図7に示すように、取得部11は、伝達関数E(s)に基づき補正処理した伝達関数データE´(jω)を取得する(ステップS110)。取得部11は、例えば予め信号X(s)及び信号Y(s)を取得して、伝達関数E(s)を算出するほか、例えば予め算出された伝達関数E(s)を取得してもよい。
次に、母集団生成部12は、予め取得された初期情報に基づき設定された複数の参照データを含む母集団を生成する(ステップS120)。母集団生成部12は、例えば情報DB16から初期情報を取得し、母集団を生成する。複数の参照データの数は、初期情報に含まれ、任意に設定することができる。母集団生成部12は、例えば取得した母集団を、情報DB16に記憶する。
最適化部13は、遺伝的アルゴリズムを用いて、母集団のうち一部の参照データを選択し、選択された一部の参照データを更新し、選択及び更新を複数繰り返す(ステップS130)。最適化部13は、例えばJGGモデル(Just Generation Gapモデル)に基づいて、ステップS130を実施する。
最適化部13は、初期情報の有する親数μに基づき、母集団のうち一部の参照データをランダムで選択する(ステップS131)。親数μは、参照データの選択数を示し、例えばNn+1で示され、Nn=24のとき、μ=25である。最適化部13は、例えば選択された一部の参照データとして、例えば下記の[数6]で示されるμ行Nn列の行列Pを取得する。
次に、子データ生成部13aは、選択された一部の参照データに基づき、複数の子データtiを生成する(ステップS132)。子データ生成部13aは、例えば下記の[数7]を参照して、行列Pを乱数N(0,0.1)の分布に変換して下記の[数8]で示される行列Ptを算出する。
次に、評価部13bは、伝達関数データE´(jω)と、子データtiとを含む評価データR(ω)を生成し、評価データR(ω)を評価し、生成及び評価を複数繰り返す(ステップS133)。評価部13bは、従来の遺伝的アルゴリズムを用いる場合と同様に、評価データR(ω)を任意の評価関数によって評価を繰り返し実施するほか、例えば図8に示すように、生成及び評価としてステップS133a〜ステップS133fを繰り返し実施してもよい。評価部13bは、子データtiの数λに基づき、評価を繰り返し実施する。以下、ステップS133a〜ステップS133fを実施した場合について説明する。
評価部13bは、下記の[数13]に示すコントローラの伝達関数H(s)を生成する(ステップS133a)。
次に、評価部13bは、下記の[数14]に示す一巡伝達関数L(s)を生成する(ステップS133b)。
次に、評価部13bは、下記の[数15]に示す評価データR(ω)を生成する(ステップS133c)。
次に、評価部13bは、下記の[数16]を予め設定された条件として、評価データR(ω)及び評価データR(ω)に含まれる一巡伝達関数L(s)を判別する(ステップS133d)。
次に、評価部13bは、下記の[数18]に示される評価関数Eを参照して、評価データR(fi)を評価する(ステップS133f)。
上述したステップS133における生成及び評価の繰り返し(子個体xiのループ)を実行した後、更新部13cは、ステップS133fにおける評価の結果に基づき、複数の子データtiのうち一部の子データtiを選択し、ステップS131において選択された一部の参照データとして更新する(ステップS134)。更新部13cは、例えば評価の結果における上位μ個の評価データR(ω)に対応する子データtiを選択し、μ個の選択された参照データとして更新する。このとき、更新部13cは、例えば選択された一部の子データtiと、選択された一部の子データtiに対応する全体のゲイン値Gallとを、選択された一部の参照データとして更新又は追加してもよい。
上述したステップS130における選択及び更新の繰り返し(世代のループ)を実行した後、出力部14は、母集団から第1参照データを選択し、第1参照データに基づき複数のデジタルフィルタの係数を出力する(ステップS140)。出力部14は、目標値Rtg(fi)に最も近い係数を有する参照データを選択する。
図11〜図13は、異なる世代数Ngenの最後に更新された参照データに基づく抑制量を示す。図11〜図13には25種類の周波数特性が示されており、更新された参照データの数に対応する。また、目標値Rtg(fi)を太線で示す。
次に、実施形態における補聴器100の構成の例について説明する。図15は、補聴器100の構成の一例を示す模式図である。本実施形態における補聴器100は、上述したフィルタ係数算出装置1をフィルタ係数計算部として備える。
次に、他の実施形態におけるフィルタ係数算出装置200の構成の例について説明する。図16は、フィルタ係数算出装置200の構成の一例を示す模式図である。本実施形態におけるフィルタ係数算出装置200と、上述したフィルタ係数算出装置1との違いは、音以外の負帰還制御に係るデジタルフィルタの係数を決定するために用いられる点である。このため、上述した内容と同様の構成については、説明を省略する。
10 :筐体
11 :取得部
12 :母集団生成部
13 :最適化部
13a :子データ生成部
13b :評価部
13c :更新部
14 :出力部
15 :入力部
16 :情報DB
5 :負帰還制御装置
50 :空間
51 :レシーバ
52 :マイクロホン
53 :制御部
54 :外部入力
55、56 :演算部
100 :補聴器
101 :CPU
102 :ROM
103 :RAM
104 :記憶部
105〜107:I/F
108 :入力部分
109 :出力部分
110 :内部バス
151 :レシーバ
152 :外耳道用マイクロホン
153 :コントローラ
154 :外部マイクロホン
155 :補聴処理部
251 :発信部
252 :受信部
253 :負帰還制御部
C1 :第1重み係数
C2 :第2重み係数
F1〜FNb :バイクワッドフィルタ
FA1、FA2:乗算部
FC1〜FC4:演算部
GA :乗算部
Z-1 :遅延部
Claims (11)
- レシーバに入力した信号及びマイクロホンから出力された信号を用いて算出された伝達関数に基づき、前記レシーバと前記マイクロホンとの間に接続された負帰還制御に係る複数のデジタルフィルタの係数を決定するフィルタ係数算出装置であって、
前記伝達関数に基づく伝達関数データを取得する取得部と、
予め取得された初期情報に基づき設定された複数の参照データを含む母集団を生成する母集団生成部と、
遺伝的アルゴリズムを用いて、前記母集団のうち一部の前記参照データを選択し、前記選択された一部の前記参照データを更新し、前記選択及び前記更新を複数繰り返す最適化部と、
前記母集団から第1参照データを選択し、前記第1参照データに基づき前記複数のデジタルフィルタの係数を出力する出力部と、
を備え、
前記最適化部は、
前記選択された一部の前記参照データに基づき、複数の子データを生成する子データ生成部と、
前記伝達関数データと、前記子データとを含む評価データを生成し、前記評価データを評価し、前記生成及び前記評価を繰り返す評価部と、
前記評価の結果に基づき、前記複数の子データのうち一部の前記子データを選択し、前記選択された一部の前記参照データとして前記更新する更新部と、
を有すること
を特徴とするフィルタ係数算出装置。 - 前記評価データは、全体のゲイン値を含み、
前記評価部は、
前記評価データが、予め設定された条件を満たす場合には前記全体のゲイン値を更新し、
前記条件を満たさない場合には前記評価データを前記評価し、
前記更新部は、
前記選択された一部の前記子データと、
前記選択された一部の前記子データに対応する前記全体のゲイン値とを、
前記選択された一部の前記参照データとして前記更新し、
前記出力された前記複数のデジタルフィルタの係数は、前記第1参照データに対応する前記全体のゲイン値を有すること
を特徴とする請求項1記載のフィルタ係数算出装置。 - 発信部に入力した信号及び受信部から出力された信号を用いて算出された伝達関数に基づき、前記発信部と前記受信部との間に接続された負帰還制御に係る複数のデジタルフィルタの係数を決定するフィルタ係数算出装置であって、
前記伝達関数に基づく伝達関数データを取得する取得部と、
予め取得された初期情報に基づき設定された複数の参照データを含む母集団を生成する母集団生成部と、
遺伝的アルゴリズムを用いて、前記母集団のうち一部の前記参照データを選択し、前記選択された一部の前記参照データを更新し、前記選択及び前記更新を複数繰り返す最適化部と、
前記母集団から第1参照データを選択し、前記第1参照データに基づき前記複数のデジタルフィルタの係数を出力する出力部と、
を備え、
前記最適化部は、
前記選択された一部の前記参照データに基づき、複数の子データを生成する子データ生成部と、
前記伝達関数データと、前記子データとを含む評価データを生成し、前記評価データを評価し、前記生成及び前記評価を繰り返す評価部と、
前記評価の結果に基づき、前記複数の子データのうち一部の前記子データを選択し、前記選択された一部の前記参照データとして前記更新する更新部と、
を有すること
を特徴とするフィルタ係数算出装置。 - 外部空間から伝わる音を電気信号に変換する外部マイクロホンと、
前記外部マイクロホンにより変換された前記電気信号を使用者に応じて補聴処理する補聴処理部と、
外耳道内から伝わる音を電気信号に変換する外耳道用マイクロホンと、
電気信号から変換した音を出力するレシーバと、
前記レシーバと前記外耳道用マイクロホンとの間に配置された負帰還制御に係る複数のデジタルフィルタ、及び、前記複数のデジタルフィルタの係数を決定するフィルタ係数算出部、を有するコントローラと、
を備え、
前記フィルタ係数算出部は、
前記レシーバに入力した信号及び前記外耳道用マイクロホンから出力された信号を用いて算出された伝達関数と、前記伝達関数に基づく伝達関数データとを取得する取得部と、
予め取得された初期情報に基づき設定された複数の参照データを含む母集団を生成する母集団生成部と、
遺伝的アルゴリズムを用いて、前記母集団のうち一部の前記参照データを選択し、前記選択された一部の前記参照データを更新し、前記選択及び前記更新を複数繰り返す最適化部と、
前記母集団から第1参照データを選択し、前記第1参照データに基づき前記複数のデジタルフィルタの係数を出力する出力部と、
を有し、
前記最適化部は、
前記選択された一部の前記参照データに基づき、複数の子データを生成する子データ生成部と、
前記伝達関数データと、前記子データとを含む評価データを生成し、前記評価データを評価し、前記生成及び前記評価を繰り返す評価部と、
前記評価の結果に基づき、前記複数の子データのうち一部の前記子データを選択し、前記選択された一部の前記参照データとして前記更新する更新部と、
を有すること
を特徴とする補聴器。
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