JP6454704B2 - 確率論的な聴力損失補償を備えた補聴器 - Google Patents

Description

本明細書に記載される実施形態は、所定の聴力損失モデルに従って、確率論的な聴力損失補償を行うように構成された新しい補聴器に関する。

聴力損失には、主な３つのタイプがある。
○伝音性聴力損失：鼓膜への外耳道および中耳の小骨（耳小骨）が、音を効率良く伝達することができず、音が内耳、蝸牛に達しない場合に現出する。
○感音性聴力損失：内耳（蝸牛）が、または蝸牛からのインパルスを脳の聴覚中枢もしくは脳に送る神経が損傷した場合に現出する。感音性聴力損失の対する最も一般的な理由は、蝸牛内の有毛細胞の損傷である。
○混合性聴力損失：上記２つのタイプの聴力損失の組合せである。

通常、感音性聴力損失の症状を呈する聴覚障害者は、１）周波数に依存する、かつ２）耳における音のラウドネスに依存する、聴覚感度の損失を経験する。

したがって、聴覚障害者は、正常な聴力を有する人と同様に、例えば、低周波数など、一定の周波数を聞くことができるが、他の周波数は同じようには聞こえない。通常、聴覚障害者は、高周波数で聴覚感度の損失を経験する。

感度が低下している周波数において、聴覚障害者は、大きな音については、しばしば正常な聴力を有する人と同様に聞くことができるが、小さな音については、正常な聴力を有する人と同じ感度で聞くことができない。したがって、聴覚障害者は、ダイナミックレンジの損失の症状を呈する。

聴覚障害者に残されたダイナミックレンジに適合させるために、聴覚障害者の耳に達する音のダイナミックレンジを圧縮するダイナミックレンジ圧縮器を、補聴器で使用することができる。聴覚障害者の動的な聴力損失の程度は、様々な周波数帯で異なる可能性がある。

入力−出力圧縮器の伝達関数の傾斜は、圧縮比と呼ばれる。対象者にとって必要とされる圧縮比は、入力パワー範囲の全体にわたり一定ではない可能性がある。すなわち、通常、圧縮器の特性は、１つまたは複数のニーポイントを有する。

したがって、ダイナミックレンジ圧縮器は、異なる周波数帯で異なる動作をするように構成され、それにより、対象者の聴力損失の周波数依存性を補償することができる。このようなマルチバンドまたは多重帯域圧縮器は、入力信号を、２つ以上の周波数帯に、または周波数チャネルに分割し、次いで、各周波数帯またはチャネルを別々に圧縮する。圧縮比、ニーポイントの位置、アタック時定数、リリース時定数などの圧縮器パラメータは、各周波数帯に対して異なる可能性がある。

ダイナミックレンジ圧縮器は、一般に容認されたフィッティングルールに従って、かつ対象者に対して求められた聴力閾値に基づき、圧縮器パラメータを調整することにより、対象者の聴力損失にフィットされる。

フィッティングルールは、ダイナミックレンジ圧縮器が補償することを意図している聴力損失の数学的もしくはアルゴリズム的記述では駆動されない場合があり、したがって、例えば、時定数は、経験則により設定される必要がある。

実際の聴力損失の適正な記述がないと、圧縮器の聴力損失補償の性能評価は困難になるおそれがある。実際に、聴力損失補償のためのダイナミックレンジ圧縮器アルゴリズムの比較評価は、ほとんど完全に主観的検査に基づいている。

聴力損失の適正な数学的記述に基づく聴力損失補償の新しい方法が求められている。このような方法は、聴力損失補償法における進行を容易にする客観的な尺度に基づいて、互いに、かつ聴力損失補償の他の方法と比較することができる。

選択された聴力損失モデルに従って確率論的な聴力損失補償を実施することが、聴力損失補償の新しい方法の目的である。

新しい方法によれば、聴覚障害者の外耳道に達した音響信号は、聴力損失モデルによる人の聴覚系が、正常な聴力を有する人の聴覚系と同じ聴取結果を得るように処理される。

したがって、聴力損失補償の新しい方法が提供され、その方法は、
音に応じて音声信号を提供するステップと、
音声信号の信号レベルの関数として聴力損失の計算を行うための聴力損失モデルを提供するステップと、
聴力損失が聴力損失モデルに従って正常な聴力に復元されるように、音声信号を、聴力損失が補償された音声信号へと確率論的に処理するステップと
を含む。

さらに新しい補聴器が提供され、その補聴器は、
音に応じて音声信号を提供するための入力変換器と、
音声信号の信号レベルの関数として聴力損失を計算するための聴力損失モデルと、
聴力損失が聴力損失モデルに従って正常な聴力に復元されるように、音声信号を、聴力損失が補償された音声信号へと処理するように構成された確率論的な聴力損失補償器と、
好ましくは、聴力損失が補償された音声信号を、対象者の聴覚系により受け取ることのできる聴覚出力信号、例えば、音響出力信号、インプラント変換器信号などへと変換するための出力変換器と
を備える。

例えば、補聴器は、正常な聴取者により知覚される聴取信号のラウドネスが、聴覚障害者に知覚される処理信号のラウドネスと一致するように、ラウドネスを復元することを目標とすることができる。

同様に聴力損失モデルは、スペクトル・パワー・パターン、聴覚障害者の音声明瞭度、もしくは聴覚障害者の音感（ｍｕｓｉｃ）の質、または問題にしている聴覚障害者の聴力損失の特徴の任意の組合せをモデル化することができる。

聴力損失モデルは、Ｐａｔｒｉｃｋ Ｍ．ＺｕｒｅｋおよびＪｏｓｅｐｈ Ｇ．Ｄｅｓｌｏｇｅ：「Ｈｅａｒｉｎｇ ｌｏｓｓ ａｎｄ ｐｒｏｓｔｈｅｓｉｓ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｉｎ ａｕｄｉｏｌｏｇｙ」、Ｔｈｅ Ｈｅａｒｉｎｇ Ｊｏｕｒｎａｌ、６０（７）、２００７、Ｂｒｉａｎ ＭｏｏｒｅおよびＢｒｉａｎ Ｇｌａｓｂｅｒｇ：「Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｌｏｕｄｎｅｓｓ ｒｅｃｒｕｉｔｍｅｎｔ ａｎｄ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｅｌｅｖａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｉｎｔｅｌｌｉｇｉｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｓｐｅｅｃｈ ｉｎ ｑｕｉｅｔ ａｎｄ ｉｎ ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ ｏｆ ｓｐｅｅｃｈ」、Ｊ．Ａｃｏｕｓｔ．Ｓｏｃ．Ａｍ、９４（４）、２０５０−２０６２、Ｊ．ＣｈａｌｕｐｐｅｒおよびＨ．Ｆａｓｔｌ：「Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｈｅａｒｉｎｇ ｉｍｐａｉｒｍｅｎｔ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ Ｆｏｕｒｉｅｒ ｔｉｍｅ ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ」、Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ、Ｓｐｅｅｃｈ、ａｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ、ＩＣＡＳＳＰ ’００ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ、２０００などに開示されたＺｕｒｅｋモデルとすることができる。

「確率論的な（ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ）」という用語は、「確率論」と称する明確に定義された数学的枠組みを指しており、例えば、Ｅ．Ｔ．Ｊａｙｎｅｓ、Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ Ｔｈｅｏｒｙ：Ｔｈｅ Ｌｏｇｉｃ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ．Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ、ＵＫ；Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ、ＮＹ：Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｐｒｅｓｓ、２００３を参照のこと。またＲ．Ｔ．Ｃｏｘ、Ａｌｇｅｂｒａ ｏｆ Ｐｒｏｂａｂｌｅ Ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ．Ｂａｌｔｉｍｏｒｅ：Ｊｏｈｎｓ Ｈｏｐｋｉｎｓ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｐｒｅｓｓ、２００１も参照のこと。

聴力損失補償アルゴリズムの設計への確率論的手法は、よく知られた非確率論的手法、すなわち、決定論的手法とは異なる。

確率論的手法はまた、ベイズ手法とも称される。

本開示による聴力損失補償アルゴリズムまたは補償器の設計に対する確率論的手法は、聴力損失補償アルゴリズムまたは補償器により補償される聴力損失のモデルを組み込む逆設計（ｉｎｖｅｒｓｅ ｄｅｓｉｇｎ）法である。ベイズ技法、すなわち、確率論のルールを使用することにより、望ましい聴力損失補償の自動計算が可能になる。したがって、自動的な数学的手続きであるベイズ逆解析（ｉｎｖｅｒｓｉｏｎ）は、聴力損失補償アルゴリズムまたは補償器を構成する逆の聴力損失モデルを生成する。逆アルゴリズムまたは回路を推論するプロセスは、確率論に含まれる「確率論的推定」または短く「推定」と呼ばれる。

本開示によれば、ベイズ推定は初めて補聴器で使用され、実時間で聴力損失補償を実施する。

したがって、確率論的補償器は、ベイズ推定に基づくアルゴリズムを含むことができる。

確率論的補償器は、カルマンフィルタ、拡張カルマンフィルタ、オンライン変分ベイズ・カルマンフィルタ、粒子フィルタ、または無香料カルマンフィルタなどとすることができる。非線形カルマンフィルタは、例えば、Ｊ．Ｖ．Ｃａｎｄｙ、Ｂａｙｅｓｉａｎ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ：Ｃｌａｓｓｉｃａｌ、Ｍｏｄｅｒｎ ａｎｄ Ｐａｒｔｉｃｌｅ Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ Ｍｅｔｈｏｄｓ．Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ、ＮＹ、ＵＳＡ：Ｗｉｌｅｙ−ｌｎｔｅｒｓｃｉｅｎｃｅ、２００９で開示される。

確率論的手法またはベイズ手法は、システム雑音および観測雑音により生ずる不確定性を考慮に入れるのに有利である。確率論的手法に従って、変数またはパラメータは、例えば、システム雑音および／または観測雑音により生ずる確率分布により定義することができる。

音声信号の信号レベルは、ｒｍｓ値、平均振幅値、ピーク値、包絡線（ｅｎｖｅｌｏｐｅ）値など、音声信号の平均値として計算することができる。

対象者の聴力損失は、周波数に応じて変化することが多い。したがって、例えば、新規の補聴器など、新しい方法による信号処理は、異なる周波数に対して異なるように行ってもよく、それにより、対象者の聴力損失の周波数依存性を補償することができる。

新しい補聴器では、音声信号は、２以上の周波数帯もしくは周波数チャネルへと（例えば、回路を用いて）分割してもよく、また各周波数帯もしくは周波数チャネルは、個々に処理してもよい。

新しい補聴器は、２つの補聴器を備える新しい両耳補聴器システムの一部を形成してもよく、その一方は、対象者の左耳の聴力損失を補償するように意図され、他方は、対象者の右耳の聴力損失を補償するように意図されている。両方の補聴器は、新しい方法に従って動作してもよい。

聴力損失補償の新しい確率論的方法は、以下の利点を有する：
○所定の聴力損失モデルは、信号処理アルゴリズムの一部を形成する。
○任意の所与の聴力損失モデルに対する聴力損失補償ゲインの自動推論。
○確率分布の逆分散としての、時定数の適正な記述。
○聴力損失モデルの確率論的記述を可能にする。原理的には、個々のモデルを「平均グループ」モデルに関連付ける階層的な聴力損失モデルが容易になる。
○聴力損失補償を学習することが容易になる。
○適正な評価フレームワークが、聴力損失補償アルゴリズムに提供される。

変換器は、ある形態のエネルギーである信号を、他の形態のエネルギーの対応する信号に変換するデバイスである。

入力変換器は、マイクロフォンを備えていてもよく、マイクロフォンは、マイクロフォンに達した音響信号を、対応するアナログ音声信号に変換し、音声信号の瞬時電圧は、音響信号の音圧と共に連続的に変化する。入力変換器は、マイクロフォンを備えることが好ましい。

入力変換器はまた、テレコイルを備えていてもよく、テレコイルは、テレコイルにおける磁界を、対応するアナログの音声信号に変換し、音声信号の瞬時電圧は、テレコイルにおける磁界強度と共に連続的に変化する。テレコイルは、例えば、教会、講堂、劇場、映画館などの公共の場で何人かの人に話しかける話者からの、または鉄道駅、空港、ショッピングモールなどの公共のアナウンス・システムによる話者からの、音声の信号対ノイズ比を高めるために使用することができる。話者からの音声は、誘導ループ・システム（「聴取ループ（ｈｅａｒｉｎｇ ｌｏｏｐ）」とも呼ばれる）を用いて磁界に変換され、また磁気的に送信された音声信号を磁気的に受信するためにテレコイルが使用される。

入力変換器は、少なくとも２つの離間されたマイクロフォンと、少なくとも２つの離間されたマイクロフォンのマイクロフォン出力信号を、指向性のマイクロフォン信号へと合成するように構成されたビームフォーマとをさらに備えていてもよい。

入力変換器は、１つまたは複数のマイクロフォンと、テレコイルと、例えば、無指向性のマイクロフォン信号、もしくは指向性のマイクロフォン信号、またはテレコイル信号を、音声信号として、単独で、または任意の組合せで選択するためのスイッチとを備えることができる。

通常、アナログ音声信号は、アナログ／デジタル変換器で対応するデジタル音声信号に変換することにより、デジタル信号処理に適したものにされ、それにより、アナログ音声信号の振幅は、２進数により表される。このように、一連のデジタル値の形式の離散的な時間および離散的な振幅のデジタル音声信号は、連続する時間および連続する振幅のアナログ音声信号を表す。

本開示の全体を通して、「音声信号」は、入力変換器の出力からプロセッサの入力までの信号経路の一部を形成する任意のアナログもしくはデジタル信号を識別するために使用され得る。

本開示の全体を通して、「聴力損失が補償された音声信号」は、信号プロセッサの出力から出力変換器の入力までの信号経路の一部を形成する任意のアナログもしくはデジタル信号を識別するために使用され得る。

新しい補聴器における信号処理は、専用のハードウェアにより実施されてもよく、あるいは１つまたは複数の信号プロセッサで実施されてもよく、または専用のハードウェアと１つまたは複数の信号プロセッサの組合せで実施されてもよい。

本明細書で使用される場合、「プロセッサ」、「信号プロセッサ」、「コントローラ」、「システム」などの用語は、ＣＰＵに関連するエンティティを指し、ハードウェア、ハードウェアとソフトウェアの組合せ、ソフトウェア、または実行中のソフトウェアを指すように意図される。

例えば、「プロセッサ」、「信号プロセッサ」、「コントローラ」、「システム」などの用語は、これだけに限らないが、プロセッサ上で動作するプロセス、プロセッサ、オブジェクト、実行可能なファイル、実行のスレッド、および／またはプログラムであってもよい。

例として、「プロセッサ」、「信号プロセッサ」、「コントローラ」、「システム」などの用語は、プロセッサ上で動作するアプリケーションとハードウェア・プロセッサの両方を示す。１つまたは複数の「プロセッサ」、「信号プロセッサ」、「コントローラ」、「システム」、および同様のもの、またはそれらの任意の組合せは、プロセスおよび／または実行のスレッド内に常駐することができ、かつ１つまたは複数の「プロセッサ」、「信号プロセッサ」、「コントローラ」、「システム」など、またはそれらの任意の組合せは、おそらく他のハードウェア回路と組み合わせたハードウェア・プロセッサで局所化される、かつ／またはおそらく他のハードウェア回路と組み合わせた２つ以上のハードウェア・プロセッサ間で分散され得る。

さらに、プロセッサ（または同様の用語）は、信号処理を実行可能な任意の構成要素、または構成要素の任意の組合せとすることができる。例えば、信号プロセッサは、ＡＳＩＣプロセッサ、ＦＰＧＡプロセッサ、汎用プロセッサ、マイクロプロセッサ、回路構成要素、または集積回路とすることができる。

補聴器は、音に応じて音声信号を提供するための入力変換器と、音声信号の信号レベルの関数として聴力損失を計算するための聴力損失モデルと、聴力損失が聴力損失モデルに従って正常な聴力に復元されるように、音声信号を、聴力損失が補償された音声信号へと処理するように構成された確率論的な聴力損失補償器とを含む。

任意選択で、聴力損失は、スペクトル・パワー、ラウドネス、語音聴取閾値、および音感の質のうちの少なくとも１つに関する。

任意選択で、確率論的な聴力損失補償器は、ベイズ推定に基づいて動作するように構成される。

任意選択で、確率論的な聴力損失補償器は、カルマンフィルタ、拡張カルマンフィルタ、オンライン変分ベイズ・カルマンフィルタ、無香料カルマンフィルタ、または粒子フィルタを備える。

任意選択で、聴力損失モデルは、Ｚｕｒｅｋモデルに基づく。

任意選択で、音声信号の信号レベルは、音声信号の平均値、音声信号のｒｍｓ値、音声信号の平均振幅値、音声信号のピーク値、または音声信号の包絡線値を含む。

任意選択で、確率論的な聴力損失補償器は、再帰的技法を用いてゲインを求めるように構成される。

任意選択で、確率論的な聴力損失補償器は、聴力損失モデルに基づいてゲインを求めるように構成される。

任意選択で、確率論的な聴力損失補償器は、再帰的技法を含むカルマン・フィルタリング原理を用いてゲインを求めるように構成される。

聴力損失補償の方法は、音に応じて音声信号を提供するステップと、音声信号の信号レベルの関数として聴力損失を計算するための聴力損失モデルを提供するステップと、聴力損失が聴力損失モデルに従って正常な聴力に復元されるように、音声信号を、聴力損失が補償された音声信号へと確率論的に処理するステップとを含む。

任意選択で、聴力損失は、スペクトル・パワー、ラウドネス、語音聴取閾値、および音感の質のうちの少なくとも１つに関する。

任意選択で、確率論的に処理するステップは、ベイズ推定に基づいて実施される。

任意選択で、確率論的に処理するステップは、確率論的な補償器を用いて行われ、確率論的な補償器は、カルマンフィルタ、拡張カルマンフィルタ、オンライン変分ベイズ・カルマンフィルタ、無香料カルマンフィルタ、または粒子フィルタである。

任意選択で、確率論的に処理するステップは、再帰的技法を用いてゲインを求めるステップを含む。

任意選択で、確率論的に処理するステップは、再帰的技法を含むカルマン・フィルタリング原理を用いてゲインを求めるステップを含む。

他のおよびさらなる諸態様ならびに特徴は、以下の詳細な説明を読めば明らかになろう。

図面は、諸実施形態の設計および有用性を示しており、図中、同様の要素は、共通の参照数字により参照される。これらの図面は、縮尺を合わせて描かれている場合と、描かれていない場合があり得る。上記で述べた、かつ他の利点および目的がどのようにして得られるかをよく理解するために、添付の図面で示された諸実施形態のさらに具体的な説明を示すものとする。これらの図面は、例示的な実施形態を示しているに過ぎず、したがって、特許請求の範囲に対する限定と見なされるべきではない。

以下では、新しい方法および補聴器が、図面を参照してより詳細に説明される。

周波数の関数として人間の正常な聴力の聴力閾値レベルのプロットを示す図である。 周波数の関数として、人間の聴力損失閾値およびリクルートメント（ｒｅｃｒｕｉｔｍｅｎｔ）閾値の例示的なプロットを示す図である。 Ｚｕｒｅｋ聴力損失モデルの入力−出力伝達関数のプロットを示す図である。 確率論的な予測モデルのブロック図を示す。 Ｚｕｒｅｋ聴力損失モデルに基づいたゲイン計算のプロットを示す図である。 修正されたＺｕｒｅｋ聴力損失モデルに基づいたゲイン計算のプロットを示す図である。 確率論的な聴力損失補償器のブロック図である。 新しい方法に従って動作する補聴器のブロック図である。 確率論的な聴力損失補償器を備える補聴器のブロック図である。

以下で、様々な実施形態が図面を参照して述べられる。図面は、実施形態の説明を容易にするように意図されているに過ぎないことにも留意されたい。それらは、本発明の網羅的な記述として、または本発明の範囲に対する限定として意図されているものではない。さらに例示された実施形態は、示された態様もしくは利点のすべてを有する必要はない。特定の実施形態と共に述べられた態様または利点は、必ずしもその実施形態に限定されるものではなく、かつそのように示されていない場合であっても、任意の他の実施形態で実施することができる。

以下では、新しい方法および補聴器の様々な例が示される。しかし、添付の特許請求の範囲による新しい方法および補聴器は、別の形態で実施することができ、本明細書で述べられる諸例に限定されるものと解釈されるべきではない。

（聴力損失モデル）
図１は、周波数の関数としての人間の正常な聴力の聴力閾値レベルのプロット１０を示す。人間は、約２０Ｈｚから約２０ｋＨｚの周波数範囲の音を聞くことができる。

下側の曲線２０は、聴力閾値、すなわち、人間の聴覚系が検出できる最低の音圧レベルを示している。下側の曲線に満たない音圧レベルは、正常な聴力を有する人が聞くことはできない。

上側の曲線３０は、上側の快適レベル、または痛覚閾値、すなわち、痛みもしくは不快さを感じることなく、その人が聞き取ることのできる音圧レベルの上限を示している。

聴力閾値２０と痛覚閾値３０の間の範囲は、周波数の関数として変化する正常な聴力４０のダイナミックレンジである。

聴力損失の各タイプに対して、異なる聴力損失モデルを提供することができる。

理解を容易にするために、以下では、聴力損失補償の新しい方法が、特定の聴力損失モデルに関連して開示される、すなわち、以下でＺｕｒｅｋモデルとして示される、Ｐａｔｒｉｃｋ Ｍ ＺｕｒｅｋおよびＪｏｓｅｐｈ Ｇ Ｄｅｓｌｏｇｅ：「Ｈｅａｒｉｎｇ ｌｏｓｓ ａｎｄ ｐｒｏｓｔｈｅｓｉｓ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｉｎ ａｕｄｉｏｌｏｇｙ」、Ｔｈｅ Ｈｅａｒｉｎｇ Ｊｏｕｒｎａｌ、６０（７）、２００７により提案される聴力損失モデルである。しかし、本願の新しい方法においては、聴力損失の他のモデルをＺｕｒｅｋモデルの代わりに使えることは明らかである。

図２は、Ｚｕｒｅｋモデルによりモデル化された聴力損失を示す。図２は、周波数の関数としての聴力の４つの聴覚閾値レベルのプロット５０を示す。図１で示された正常な聴力の閾値は、図２で、破線の曲線２０、３０としてプロットされている。下から２番目の曲線６０は、聴覚障害者の聴力閾値である。聴覚障害者は、下から２番目の曲線６０未満の音を聞くことができない。最も下側の曲線２０と下から２番目の曲線６０の間の範囲は、聴覚障害者の喪失したダイナミックレンジ７０を表す。

上から２番目の曲線８０は、リクルートメント閾値である。聴覚障害者は、正常な聴力を備えている人と同様に、リクルートメント閾値８０より上の音が聞こえる。

図３は、Ｌ＝７０ｄＢ ＨＬの聴力閾値１１０、およびＲ＝９０ｄＢ ＨＬのリクルートメント閾値１２０を有する特定の周波数帯における、対応するＺｕｒｅｋ聴力損失モデルの入力−出力伝達関数のプロット１００を示している。

この聴力損失モデルによれば、聴覚感覚レベルｆ、すなわち、聴力閾値に対するｄＢ表示の音レベルは、次式により与えられる。

ここで、ｘはｄＢ ＨＬ表示の入力音レベルである。

（確率論的な聴力損失法）
以下では、聴力損失補償の新しい方法が、ラウドネスの復元に関して開示される。しかし、聴力損失は、正常な聴力へと復元されて、それによって選択された聴力損失モデルに従う人の聴覚系が、正常な聴力を備えた人の聴覚系と同じ聴取結果を得ることができるような、例えば、語音聴取閾値、ラウドネスと語音聴取閾値の組合せなどであってもよいことは明らかである。

聴力損失の任意のモデルを用いるラウドネスの復元に関して、周波数帯ωにおいて、聴覚障害者により知覚されるラウドネスが、正常な聴力者により知覚されるラウドネスへと復元されるように、入力信号にゲインｇ_ωを適用することが望ましい。

ここで、
ｙ_ωは、周波数帯ωにおけるｄＢ表示の音声信号レベルであり、
ｇ_ωは、周波数帯ωにおけるｄＢ表示の推定されたゲインであり、かつ
ｆ_ＨＬ（．）は、聴力損失モデルである。

簡単化のために、周波数帯の添え字ωは、以下の数式では省略される。

図４は、新しい方法に従って形成された予測モデル４００のブロック図を示す。示された予測モデル４００は、状態遷移部分４１０および観測部分４２０を有し、またそれは、音声信号レベルｙ_ｔ４３０および対象者の聴力モデルｆ_ＨＬ４４０に基づいてゲインを計算する。

図４は、単一の周波数帯もしくはチャネルにおける処理を示している。示された単一の周波数帯は、単一帯域の確率論的な聴力損失補償器の全体の周波数帯を構成していてもよい。あるいは、示された単一の周波数帯は、多重帯域の確率論的な聴力損失補償器の複数の周波数帯のうちの１つの個々の周波数帯を構成していてもよい。

急速に変化するゲインは、音質に対して好ましくない影響があり、したがって、望ましくない。

従って、予測モデルは、次のように定義される：

ここで、ｔは離散時間インデックスであり、ｇはｄＢ表示の提供されるゲインであり、ｗ_ｔは白色ガウス雑音によりモデル化されたプロセス雑音、すなわち、ｗ_ｔ〜Ｎ（０、Ｓ_ｔ）であり、ここで、Ｓ_ｔはプロセス雑音の（経時的に変化し得る）分散である。

推定されたゲインｇ_ｔは、観測モデルに基づいて更新される。式（１）に関連して上記で述べたように、聴覚障害者は、正常な聴力者と同様のラウドネスを知覚することが望ましい。

したがって、ｆ_ＨＬ（ｙ_ｔ＋ｇ_ｔ）とｙ_ｔの間の差は、ゼロ平均雑音プロセスとして観測される。

ここで、ｖ_ｔは白色ガウス雑音によりモデル化された観測雑音、すなわち、ｖ_ｔ〜Ｎ（０、Ｑ_ｔ）であり、ここで、Ｑ_ｔは聴力損失モデルに関する不確実さをモデル化する観測雑音の（経時的に変化し得る）分散である。

例として、Ｚｕｒｅｋの聴力損失モデルに対する入力パワーの関数として定常状態ゲインを計算する。式（２）を、Ｚｕｒｅｋ聴力損失モデルに適用する。

図３を参照すると、Ｚｕｒｅｋモデルでは、正常な聴力のものにラウドネスを復元するために、正常聴力閾値とリクルートメント閾値との間の音レベルを有する音は、障害聴力閾値とリクルートメント閾値の間の音レベルへと圧縮される必要がある。

ｘ≧Ｌであるとき、Ｚｕｒｅｋモデルｆ_{Ｚｕｒｅｋ}（ｘ）は、１対１の関数であり、またｆ_{Ｚｕｒｅｋ}（ｘ）≧０である。

したがって、ｘ≧Ｌに対して、

および

ここで、ｘはｄＢ ＨＬ表示による音レベルであり、Ｌは対象者の聴力閾値であり、かつＲは対象者のｄＢ ＨＬ表示によるリクルートメント閾値である。

図５は、Ｚｕｒｅｋの聴力損失モデルに基づく定常状態ゲインのゲイン対入力曲線のプロット４５０である。正常なラウドネスの知覚を復元するために必要なゲイン４６０が、０ｄＢの聴力レベルでＬｄＢから、リクルートメント閾値Ｒにおける０ｄＢへと、聴力レベル（ｄＢ ＨＬ）の関数として直線的に減少することが示されている。圧縮閾値は、０ｄＢ ＨＬであり、圧縮比はＲ／（Ｒ−Ｌ）である。

Ｚｕｒｅｋの聴力損失モデルによれば、入力音の聴力レベルがリクルートメント閾値Ｒよりも大きい場合、対象者は、ほとんど正常聴力者と同様に聞くことができ、したがって、リクルートメント閾値を超えて提供されるゲインは０ｄＢにすべきである。

図５で示すゲイン−入力曲線４６０は、Ｚｕｒｅｋの聴力損失モデルに従ってラウドネスを正常に復元するが、実際には、低い信号における大きなゲインは、フィードバックを生ずる可能性が高く、さらに対象者が聞きたくないノイズを増幅する。さらに信号波形を不必要に歪ませる大きなゲイン変動が、低い信号レベルで経験される可能性がある。

したがって、図５のゲイン−入力曲線４６０を図６で示すゲイン−入力曲線２００へと修正することが好ましく、この場合、ゲインは、選択された圧縮閾値Ｃ未満においてαＬｄＢで一定に保たれる。

圧縮閾値Ｃは、補聴器の対象者への装着中に決めることができる。

図６で示されるゲイン−入力曲線４７０は次式で与えられる。

ここで、ｘはｄＢ ＨＬ表示の入力信号レベルである。

式（９）を式（２）に挿入することで、次式が得られる。

ここで、ｘは、ｄＢ ＨＬ表示の入力音レベルである。ＬおよびＲはそれぞれ、対象者のｄＢ ＨＬ表示の聴力閾値とリクルートメント閾値とを表す。α∈［０、１］であって、Ｃは、ｄＢ ＨＬ表示の圧縮閾値であり、（Ｒ−Ｃ）／（Ｒ−（Ｃ＋αＬ））は、モデルの圧縮比である。

（確率論的な聴力損失補償器）
図７は、新しい方法に従って動作する確率論的な聴力損失補償器５００のブロック図を示す。

図７は、単一の周波数帯またはチャネルωにおける処理を示している。示された単一の周波数帯ωは、単一帯域の確率論的な聴力損失補償器の全体の周波数帯を構成していてもよい。あるいは、示された単一の周波数帯ωは、多重帯域の確率論的な聴力損失補償器の複数の周波数帯のうちの１つの個々の周波数帯を構成していてもよい。

多重帯域の確率論的な聴力損失補償器では、周波数帯ωは、同じ帯域幅を有していてもよいし、周波数帯のいくつか、もしくはすべては、異なる帯域幅を有していてもよい。帯域幅の変化は、例えば、周波数ワープの結果として得られる。

示された確率論的な聴力損失補償器は、各周波数帯ωにおいて適用されるゲインを求めるために、聴力損失モデルｆ_ｈｌ５１０および拡張カルマンフィルタＫ_ｔ５２０を有する。

以下では、システムは、ガウス雑音により外乱を受ける動的システムを構成するものと想定されるが、カルマンフィルタ、拡張カルマンフィルタ、オンライン変分ベイズ・カルマンフィルタ、無香料カルマンフィルタ、または粒子フィルタなど、任意のタイプのカルマンフィルタを、図７のＫ_ｔ５２０として使用できることに留意されたい。カルマンフィルタに関する広範囲な文献を参照のこと。

同様に、Ｚｕｒｅｋモデルが、示された例で使用されるが、図７の聴力損失モデルｆ_ｈｌ５１０として、任意の聴力損失モデルを使用できることに留意されたい。

選択された周波数帯ωにおいて、経時的に変化するゲインｇ_ｔを推定するために、まず、生成確率論的モデルにより問題を記述する。

ここで、ｇ_ｔは聴力損失モデルｆ_ｈｌ５１０に従って聴力損失を補償するゲインであり、ｙ_ｔはｄＢ ＳＰＬで表した入力信号レベルであり、ｗ_ｔはシステム雑音であり、ｖ_ｔは観測雑音である。

生成モデルは、ベイズ推定により反転させることができる。モデルｆ_ｈｌが非線形モデルである場合、拡張カルマンフィルタによるベイズ推定は、以下の式を導く。

他の例において、システムが、ガウス雑音で外乱を受ける線形の動的システムであると想定した場合、通常のカルマンフィルタで、ゲインを更新することができる。その場合、Ｆ_ｔは、聴力損失モデルの線形な伝達関数を指すことになる。

図８は、聴力損失補償の新しい方法に従って動作する新しいデジタル補聴器８００の簡単化したブロック図である。補聴器８００は、入力変換器８１０であって、入力変換器８１０で受信された音信号に応じて、デジタル音声信号８４０を提供するためのアナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）変換器８３０に入力される音声信号８２０を提供するための、好ましくはマイクロフォンである入力変換器８１０と、信号プロセッサ８５０であって、聴力損失補償の新しい方法に従ってデジタル音声信号８４０を聴力損失が補償された出力信号８６０に処理するように構成された、例えば、デジタル信号プロセッサ、すなわちＤＳＰなどの信号プロセッサ８５０と、デジタル／アナログ（Ｄ／Ａ）変換器８７０であって、デジタル信号８６０を、対応するアナログ出力信号８８０に変換するためのデジタル／アナログ（Ｄ／Ａ）変換器８７０と、出力変換器８９０であって、アナログ出力信号８８０を音響出力信号へと変換して、対象者の鼓膜に向けて送るための、好ましくはレシーバ８９０である出力変換器８９０とを備える。

図９は、信号プロセッサ８５０、すなわち、例示的な多重帯域の確率論的な聴力損失補償器８５０の部分をより詳細に示す。示された例では、多重帯域の確率論的な聴力損失補償器８５０は、Ｋ＋１個の周波数帯を有しており、Ｋは１以上の任意の整数とすることができる。

示された多重帯域の確率論的な聴力損失補償器８５０は、Ａ／Ｄ変換器８３０からのデジタル入力信号９１０を受け取るためのデジタル入力と、周波数に依存する聴力損失に対して補償を行う多重帯域増幅器９２０とを有する。多重帯域増幅器９２０は、周波数に依存する聴力損失を補償するために、その周波数帯０、１、・・・、Ｋのそれぞれにおける各信号Ｘ_０、Ｘ_１、・・・、Ｘ_Ｋに対して適切なゲインＧ_０、Ｇ_１、・・・、Ｇ_Ｋを適用する。各周波数帯の増幅された信号Ｇ_０Ｘ_０、Ｇ_１Ｘ_１、・・・、Ｇ_ＫＸ_Ｋは、加算器９３０で加算されて、出力信号９４０を形成する。

一般に、確率論的な聴力損失補償は、様々な周波数帯で個々に行われてもよい。様々な確率論的な聴力損失補償器は、様々な数の周波数帯を有していてもよく、かつ／または様々な帯域幅および／またはクロスオーバ周波数を備えた周波数帯を有していてもよい。

図９で示された多重帯域の確率論的な聴力損失補償器８５０は、デジタル入力信号を、ワープされた周波数帯０、１、２、・・・、Ｋへと分割する、ワープされた多重帯域の確率論的な聴力損失補償器８５０である。

非ワープＦＦＴ９５０は、１次の全通過フィルタを備えたタップ付き遅延線９６０に対して動作し、周波数ワーピングを提供してクロスオーバ周波数の調整を可能にし、クロスオーバ周波数は、対象者の聴力障害に従って望ましい応答を提供するように調整される。

多重帯域の確率論的な聴力損失補償器８５０は、各周波数帯信号Ｘ_０、Ｘ_１、・・・、Ｘ_Ｋの信号レベルＳ_０、Ｓ_１、・・・Ｓ_Ｋを個々に求めるための多重帯域信号レベル検出器９７０をさらに備える。信号レベル検出器９７０の出力Ｓ_０、Ｓ_１、・・・Ｓ_Ｋは、多重帯域増幅器９２０により、各周波数帯の信号Ｘ_０、Ｘ_１、・・・、Ｘ_Ｋに適用される確率論的な聴力損失を補償する帯域ゲインＧ_０、Ｇ_１、・・・、Ｇ_Ｋを求めるために、図６および図８でより詳細に示すように、確率論的な聴力損失補償器８５０の各カルマンフィルタ５８０に提供される。

多重帯域信号レベル検出器９７０は、例えば、ピーク検出器などにより求められる、ｒｍｓ値、平均振幅値、ピーク値、包絡線値など、各ワープされた周波数帯における音声信号の平均値を計算する。

多重帯域信号レベル検出器９７０は、音声信号の移動平均値を計算する、またはサンプルのブロックに対して動作することができる。好ましくは、多重帯域信号レベル検出器は、サンプルのブロックに対して動作し、それにより、必要とされるプロセッサの能力が低減される。

確率論的な聴力損失補償器のゲイン出力Ｇ_０、Ｇ_１、・・・、Ｇ_Ｋは、サンプルのブロックに対してバッチごとに計算され、かつ適用され、それにより、必要とされるプロセッサの能力が低減する。確率論的な聴力損失補償器が信号サンプルのブロックに対して動作するとき、確率論的な聴力損失補償器ゲイン制御ユニット９８０が、システムの他の部分より低いサンプル周波数で動作する。これは、確率論的な聴力損失補償器ゲインは、Ｎがブロック中のサンプル数である場合、Ｎ番目のサンプルごとに変化するに過ぎないことを意味する。急速に変化するゲイン値により生ずる可能性のあるアーチファクトは、ブロック境界におけるゲイン変化を平滑化するために、確率論的な聴力損失補償器ゲイン制御ユニット９８０のゲイン出力において、低域通過フィルタ９９０により抑圧される。

特定の実施形態が示され、かつ述べられてきたが、それらは、特許請求の範囲に記載された発明を限定するようには意図されていないことが理解されよう。また特許請求の範囲に記載された発明の趣旨および範囲から逸脱することなく、様々な変更および修正を加えることが可能であることは当業者には自明であろう。したがって、本明細書および図面は、限定的ではなく、例示的な意味のものであると見なされるべきである。特許請求の範囲に記載された発明は、代替形態、変更形態、および均等形態を含めるように意図されている。

Claims (15)

1. 音に応じて音声信号を提供するための入力変換器と、
   前記音声信号の信号レベルの関数として聴力損失を計算するための聴力損失モデルと、
   前記聴力損失が前記聴力損失モデルに従って正常な聴力に復元されるように、前記音声信号を、聴力損失が補償された音声信号へと処理するように構成された確率論的な聴力損失補償器と
   を備える補聴器。
2. 前記聴力損失は、スペクトル・パワー、ラウドネス、語音聴取閾値、および音感の質のうちの少なくとも１つに関係する、請求項１に記載の補聴器。
3. 前記確率論的な聴力損失補償器は、ベイズ推定に基づいて動作するように構成される、請求項１に記載の補聴器。
4. 前記確率論的な聴力損失補償器は、カルマンフィルタ、拡張カルマンフィルタ、オンライン変分ベイズ・カルマンフィルタ、無香料カルマンフィルタ、または粒子フィルタを備える、請求項１に記載の補聴器。
5. 前記聴力損失モデルが、Ｚｕｒｅｋモデルに基づいている、請求項１に記載の補聴器。
6. 前記音声信号の前記信号レベルは、前記音声信号の平均値、前記音声信号のｒｍｓ値、前記音声信号の平均振幅値、前記音声信号のピーク値、または前記音声信号の包絡線値を含む、請求項１に記載の補聴器。
7. 前記確率論的な聴力損失補償器は、再帰的技法を用いてゲインを求めるように構成される、請求項１に記載の補聴器。
8. 前記確率論的な聴力損失補償器は、前記聴力損失モデルに基づいて前記ゲインを求めるように構成される、請求項７に記載の補聴器。
9. 前記確率論的な聴力損失補償器は、再帰的技法を含むカルマン・フィルタリング原理を用いて、前記ゲインを求めるように構成される、請求項７に記載の補聴器。
10. 聴力損失補償の方法であって、
    音に応じて音声信号を提供するステップと、
    前記音声信号の信号レベルの関数として聴力損失を計算するための聴力損失モデルを提供するステップと、
    前記聴力損失が前記聴力損失モデルに従って正常な聴力に復元されるように、前記音声信号を、聴力損失が補償された音声信号へと確率論的に処理するステップと
    を含む方法。
11. 前記聴力損失は、スペクトル・パワー、ラウドネス、語音聴取閾値、および音感の質のうちの少なくとも１つに関係する、請求項１０に記載の方法。
12. 前記確率論的に処理する前記ステップは、ベイズ推定に基づいて実施される、請求項１０に記載の方法。
13. 前記確率論的に処理する前記ステップは、確率論的な補償器を用いて実施され、前記確率論的な補償器が、カルマンフィルタ、拡張カルマンフィルタ、オンライン変分ベイズ・カルマンフィルタ、無香料カルマンフィルタ、または粒子フィルタである、請求項１０に記載の方法。
14. 前記確率論的に処理する前記ステップは、再帰的技法を用いてゲインを求めるステップを含む、請求項１０に記載の方法。
15. 前記確率論的に処理する前記ステップは、再帰的技法を含むカルマン・フィルタリング原理を用いて、前記ゲインを求めるステップを含む、請求項１４に記載の方法。

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