KR20160145704A - 청력 보조 디바이스 제어 - Google Patents

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Abstract

청력 보조 디바이스는 사람 또는 이동 디바이스 상에서 착용된 청력 보조기일 수도 있다. 청력 보조 디바이스는 신호 프로세싱 파라미터들에 기초하여 청력 보조 알고리즘을 수행할 수도 있다. 모집단에 대한 청각학적 값들의 세트가 식별될 수도 있다. 청각학적 값들의 세트는 제 1 개수의 차원들을 가진다. 청각학적 값들의 세트는 감소된 데이터 세트로 변환된다. 감소된 데이터 세트는 제 1 개수의 차원들보다 더 적은 제 2 개수의 차원들을 가진다. 프로세서는 감소된 데이터 세트에 대한 궤적을 계산한다. 궤적은 청력 보조 디바이스를 위한 신호 프로세싱 파라미터들을 제공한다.

Description

청력 보조 디바이스 제어{HEARING ASSISTANCE DEVICE CONTROL}
관련된 출원들
이 출원은 2014년 4월 22일자로 출원된 미국 출원 제14/258,825호를 우선권 주장하고, 그 전체 내용은 참조로 본원에 편입된다.
이 개시물은 일반적으로, 청력 보조 디바이스들의 분야, 그리고 더욱 상세하게는, 사용자 구성가능한 청력 보조 디바이스 제어를 위한 이동 디바이스에 관한 것이다.
3600 만명을 초과하는 사람들이 그 청각 손실에 대한 치료를 요구하는 미국에서는, 오직 20 %가 실제적으로 도움을 구한다. 청력 보조 디바이스들의 높은 지출 비용은 치료에 대한 주요한 장애들 중의 하나로서 지속적으로 나타난다. 이러한 비용들이 더 낮거나 존재하지 않는 국가들에서는, 청각 치료를 위한 채택 비율들이 종종 40 내지 60 % 사이이다. 미국에서는, 청력 보조 디바이스들의 비용을 끌어올리는 인자들 중의 일부가 진단, 선택, 맞춤(fitting), 상담(counseling), 및 미세 튜닝(fine tuning)이다.
청력 보조 디바이스를 구입하고 구성하는 프로세스는 시간 소모적이고 고가이다. 모든 환자의 청력 상실은 상이하다. 많은 경우들에 있어서, 청력 상실을 갖는 사람들은 시끄러운 사운드(sound)들을 정상적으로 청취하지만, 더 조용한 사운드들을 검출할 수 없다. 청력 상실은 또한 주파수에 걸쳐 변동된다.
청력 보조기들은 청력 상실을 진정으로 고칠 수 있는 것은 아니다. 그러나, 환자의 필요성들에 대한 청력 보조기의 구성은 성공적인 결과를 위하여 중요하다. 전형적으로, 환자는 청력 보조기 전문가를 방문하여 청력 테스트를 받는다. 다양한 톤(tone)들이 환자를 위하여 플레이되고, 청력 보조기는 다양한 톤들에 대한, 그리고 다양한 사운드 레벨들에서의 환자의 응답성에 따라 구성된다.
청력 보조기의 초기 구성은 통상적으로 환자에게 허용가능하지 않다. 환자는 돌아가서 피드백을 청력 보조기 전문가에게 제공한다(예컨대, 사운드가 너무 "금속성(tinny)"이거나, 환자가 정상적인 레벨들에서 텔레비전들을 청취할 수 없거나, 또는 식당 잡음이 압도적임). 청력 보조기 전문가는 청력 보조기의 튜닝에서 조정들을 행한다. 이 반복적 접근법은 효과적일 수 있지만, 접근법은 청력 보조기 설정의 단점들을 언어로 전달하기 위한 환자의 능력과, 그 언어를 청력 보조기 설정들로 변환하기 위한 청력 보조기 전문가들의 능력에 의해 제한된다. 종종, 다수의 후속 방문들이 필요하여, 비용 및 시간을 환자를 위한 이미 불편한 프로세스에 추가한다.
본 실시형태들의 예시적인 실시형태들은 다음의 도면들을 참조하여 본원에서 설명된다.
도 1a는 청력 보조 디바이스 제어를 위한 일 예의 시스템을 예시한다.
도 1b는 청력 보조 디바이스 제어를 위한 또 다른 예의 시스템을 예시한다.
도 2a는 청력 보조 디바이스 제어를 위한 또 다른 예의 시스템을 예시한다.
도 2b는 청력 보조 디바이스 제어를 위한 또 다른 예의 시스템을 예시한다.
도 3은 청력 보조 디바이스 제어를 위한 시스템을 포함하는 일 예의 네트워크를 예시한다.
도 4는 청력 보조 디바이스 제어를 위한 시스템에 대한 일 예의 성분 분석(component analysis)을 예시한다.
도 5는 도 4의 성분 분석을 위한 일 예의 궤적(trajectory)을 예시한다.
도 6은 청력 보조 디바이스 제어를 위한 시스템에 대한 또 다른 예의 성분 분석을 예시한다.
도 7은 도 6의 성분 분석을 위한 일 예의 궤적을 예시한다.
도 8은 청력 보조 디바이스 제어를 위한 시스템에 대한 일 예의 사용자 인터페이스를 예시한다.
도 9는 청력 보조 디바이스 제어를 위한 시스템에 대한 또 다른 예의 사용자 인터페이스를 예시한다.
도 10은 도 1의 시스템을 위한 일 예의 디바이스를 예시한다.
도 11은 도 10의 디바이스를 위한 일 예의 플로우차트를 예시한다.
도 12는 도 1의 시스템을 위한 일 예의 서버를 예시한다.
도 13은 도 12의 서버를 위한 일 예의 플로우차트를 예시한다.
전형적인 유통 채널에서는, 청력 보조 디바이스들의 사용자들이 보조 디바이스들의 사운드에 영향을 주는 신호 프로세싱 파라미터들 값들(예컨대, 디지털 신호 프로세싱(digital signal processing; DSP) 값들)에 대하여 제한된 제어 또는 무제어를 부여받을 수도 있다. 대부분의 경우들에는, 사용자들이 전체적인 사운드 레벨을 오직 변경할 수 있다. 이것은 전체적인 레벨 이외의 신호 프로세싱 파라미터들의 다수가 환자가 청력 보조 디바이스로 가지는 성공에 극적으로 영향을 줄 수 있기 때문에 문제가 있다.
신호 프로세싱 파라미터 값들의 조정은 의사에 의해 행해질 수도 있다. 이것은 조정들이 고가(의사의 시간들을 요구함)이기 때문에 문제가 있고, 조정들이 부정확한 기억 및 언어에 의존하기 때문에 사용자의 우려들을 해결하지 못할 수도 있다. 또한, DSP 기법들의 난해한 성질로 인해 모든 신호 프로세싱 파라미터 값들의 사용자 제어를 부여하는 것이 실현가능하지 않다. 게다가, (100보다 더 큰) 많은 개수의 파라미터 값들이 있을 수 있다.
다음의 예의 실시형태들은 청력 보조기 시장으로부터 일부 환자들을 배제하는 현재의 비용 장벽의 핵심적인 성분들을 감소시키기 위하여 청력 보조 디바이스들의 사용자 조정을 용이하게 한다. 일 예의 실시형태들은 청각학자들 및 청력 보조기 자동판매기(dispenser)들을 통한 양자의 전통적인 치료 흐름들의 효능을 증가시킬 수도 있을 뿐만 아니라, 직접적으로 소비자들로의 청력 보조기들의 유통을 용이하게 할 수도 있다. 여기에서 설명된 것은 사용자-기반 조정을 중심으로 하는 청력 보조 디바이스들을 맞추고(fitting) 조정하기 위한 방법 및 시스템이다. 일 예의 실시형태들은 하나 이상의 제어기들을 포함하고, 각각의 제어기는 여러 신호 프로세싱 파라미터 값들에 영향을 준다. 기술은 의사의 청력 보조기 맞춤과 함께, 또는 단독형 기법 또는 디바이스로서 중의 어느 하나로 이용될 수 있다.
다음의 예들은 프로세스를 간략화하고, 여러 신호 프로세싱 파라미터 값들을 각각 조작하는 하나 이상의 간단한 제어기들을 조정함으로써, 사용자가 청력 보조 디바이스의 사운드를 조정하는 패러다임(paradigm)을 가능하게 한다. 예들은 신호 프로세싱 파라미터 값들의 조합들과, 지각적으로(perceptually) 관련된 차원 상에 조합들을 배치하는 것을 포함할 수도 있다. 하나의 예에서, 지각적으로 관련된 차원은 신호 프로세싱 파라미터 값들의 인접한 세트들 사이의 청각적 유사성에 기초한 차원일 수도 있다. 개인용 컴퓨터, 이동 디바이스, 또는 또 다른 컴퓨팅 디바이스는, 손상된 청력을 갖는 나이 많은 개인들의 공통적인 속성인, 정상보다 더 열악한 손재주를 갖는 사용자들을 수용하도록 구체적으로 고안되는 사용자 인터페이스를 디스플레이할 수도 있다.
도 1a는 청력 보조 디바이스 제어를 위한 일 예의 시스템을 예시한다. 시스템은 컴퓨팅 디바이스(100), 마이크로폰(103), 및 스피커(105)를 포함한다. 컴퓨팅 디바이스(100)는 (예컨대, 유선 또는 무선 신호를 통해) 마이크로폰(103) 및 스피커(105)에 전기적으로 결합된다. 추가적인, 상이한, 또는 더 적은 컴포넌트(component)들이 포함될 수도 있다. 컴퓨팅 디바이스(100)는 개인용 컴퓨터 또는 이동 디바이스일 수도 있다. 이동 디바이스는 스마트폰, 이동 전화, 개인 정보 단말(personal digital assistant), 또는 태블릿 컴퓨터와 같은 핸드헬드 디바이스(handheld device)일 수도 있다. 다른 예의 이동 디바이스들은 태블릿 컴퓨터, 웨어러블(wearable) 컴퓨터, 아이웨어(eyewear) 컴퓨터, 또는 이식된 컴퓨터를 포함할 수도 있다. 마이크로폰(103) 및 스피커(105)는, 이동 디바이스의 이어폰 잭으로 플러그(plug) 접속되거나 이동 디바이스와 무선으로 통신하는 내장된 마이크로폰을 갖는 이어폰들 내에 상주할 수도 있다.
컴퓨팅 디바이스(100)는 청력 보조 디바이스로서 기능할 수도 있다. 컴퓨팅 디바이스(100)는 마이크로폰(103)을 통해 오디오 신호들을 수신하고, 청력 보조 알고리즘에 따라 오디오 신호들을 수정하고, 수정된 오디오 신호를 모두 실시간으로 또는 실시간에 근접하여 출력하도록 구성될 수도 있다. 실시간에 근접한 것은 작은 시간 간격(예컨대, 50, 200, 또는 500 msec) 이내를 의미할 수도 있다. 컴퓨팅 디바이스(100)는 청력 보조 알고리즘의 설정들을 위한 적어도 하나의 제어 입력을 포함하는 사용자 인터페이스를 포함한다.
제어 입력은 그 궤적을 따르는 각각의 포인트가 청력 보조 알고리즘에 영향을 주는 신호 프로세싱 파라미터 값들의 어레이(array)에 대응하는 궤적을 따라 이동한다. 궤적은 멀티-차원(multi-dimensional) 데이터 세트를 통한 단일 차원 경로일 수도 있다. 멀티-차원 데이터 세트는 모집단(population)에 대한 청각학적 값(audiological value)들의 세트로부터 감소될 수도 있다. 모집단은 최적 또는 추정된 청력 보조 값들에 관련된 데이터를 제공하였던 변동되는 청력 상실을 갖는 인간들의 모집단을 지칭할 수도 있다. 모집단은 통계적 알고리즘에 따라 타겟 모집단을 대표하는 것으로 결정되었을 수도 있는 데이터 샘플들의 모집단을 지칭할 수도 있다.
도 1b는 청력 보조 디바이스 제어를 위한 또 다른 예의 시스템을 예시한다. 시스템은 서버(107), 컴퓨팅 디바이스(100), 마이크로폰(103), 및 스피커(105)를 포함한다. 상기 대안들 중의 임의의 것을 포함할 수도 있는 컴퓨팅 디바이스(100)는 마이크로폰(103) 및 스피커(105)에 전기적으로 결합된다. 추가적인, 상이한, 또는 더 적은 컴포넌트들이 포함될 수도 있다.
서버(107)는 네트워크 상에서 컴퓨팅 디바이스와 통신하도록 구성된 임의의 타입의 네트워크 디바이스일 수도 있다. 서버(107)는 게이트웨이(gateway), 프록시 서버(proxy server), 분산된 컴퓨터, 웹사이트(website), 또는 클라우드 컴퓨팅 컴포넌트일 수도 있다. 네트워크는 유선 네트워크들, 무선 네트워크들, 또는 그 조합들을 포함할 수도 있다. 무선 네트워크는 셀룰러 전화 네트워크, 802.11, 802.16, 802.20, 또는 와이맥스(WiMax) 네트워크일 수도 있다. 또한, 네트워크는 인터넷(internet)과 같은 공중 네트워크, 인트라넷(intranet)과 같은 사설 네트워크, 또는 그 조합들일 수도 있고, TCP/IP 기반 네트워킹 프로토콜들을 포함하지만, 이것으로 제한되지는 않는 지금 이용가능하거나 더 이후에 개발된 다양한 네트워킹 프로토콜들을 사용할 수도 있다.
서버(107)는 제어기 위치로부터 청력 보조 알고리즘의 신호 프로세싱 파라미터 값들로의 맵핑(mapping)을 정의하도록 구성될 수도 있다. 예를 들어, 서버(107)는 데이터베이스로부터 청각학적 값들을 수신할 수도 있다. 서버(107)는 청력 보조 알고리즘을 계산하기 위하여 청각학적 값들을 분석할 수도 있다. 예를 들어, 서버(107)는 청각학적 값들을 통해 단일 차원 경로(예컨대, 곡선 또는 라인)를 유도하기 위하여 청각학적 값들에 대한 차원 감소를 수행할 수도 있다.
도 2a는 청력 보조 디바이스 제어를 위한 또 다른 예의 시스템을 예시한다. 시스템은 컴퓨팅 디바이스(100)에 (예컨대, 케이블을 통해 또는 무선으로) 결합된 별도의 청력 보조 디바이스(108)를 포함한다. 컴퓨팅 디바이스(100)는 마이크로폰(103) 및 스피커(105)를 포함할 수도 있다. 추가적인, 상이한, 또는 더 적은 컴포넌트들이 포함될 수도 있다. 청력 보조 디바이스(108)는 사용자 주위의 주변 사운드들을 픽업(pick up)할 수 있고, 프로세싱할 수 있고, 인간 청각 기관에 전달할 수 있는 임의의 디바이스들일 수도 있다. 청력 보조 디바이스(108)에 대한 예들은 청력 보조기들, 개인 사운드 증폭기 제품들, 달팽이관 이식물(cochlear implant)들, 중이 이식물(middle ear implant)들, 스마트폰들, 헤드셋들(예컨대, 블루투스),및 보조 청취 디바이스들을 포함한다.
청력 보조 디바이스(108)는 디바이스가 어떻게 착용되는지에 따라 분류될 수도 있다. 예들은 신체 착용형 보조기들(예컨대, 청력 보조 디바이스(108)가 주머니 내에 맞음), 귀 후방 보조기들(예컨대, 청력 보조 디바이스(108)가 인간 귀의 외부에서 지지됨), 귀 내부 보조기들(예컨대, 청력 보조 디바이스(108)가 이도(ear canal) 내부에서 적어도 부분적으로 지지됨), 및 귀 고정식 보조기들(예컨대, 청력 보조 디바이스(108)가 외곽적으로 이식되고 뼈에 고정될 수도 있음)을 포함한다.
청력 보조 디바이스(108)는 마이크로폰(103)을 통해 오디오 신호들을 수신할 수도 있고, 청력 보조 알고리즘에 따라 오디오 신호들을 수정할 수도 있고, 수정된 오디오 신호들을 출력할 수도 있다. 컴퓨팅 디바이스(100)는 청력 보조 알고리즘을 정의하기 위하여 이용된 설정들을 위한 적어도 하나의 제어 입력을 포함하는 사용자 인터페이스를 포함한다. 청력 보조 알고리즘을 위한 설정들은 컴퓨팅 디바이스(100)로부터 청력 보조 디바이스(108)로 송신되고, 청력 보조 디바이스(108)에 의해 메모리 내에 저장된다. 컴퓨팅 디바이스(100)와 청력 보조 디바이스(108) 사이의 양방향 통신은 라디오 주파수 신호, 블루투스(Bluetooth)로서 알려진 프로토콜들의 계열 중의 하나, 또는 IEEE 802.11로서 알려진 프로토콜들의 계열 중의 하나를 이용한 유선 접속 또는 무선 접속일 수도 있다.
도 2b는 청력 보조 디바이스 제어를 위한 또 다른 예의 시스템을 예시한다. 시스템은 컴퓨팅 디바이스(100)에 전기적으로 결합된 별도의 청력 보조 디바이스(108)에 추가하여, 서버(107)를 포함한다. 추가적인, 상이한, 또는 더 적은 컴포넌트들이 포함될 수도 있다.
하나의 예에서, 서버(107)는 청각학적 값들로부터 제어기-위치-대-신호-프로세싱-파라미터-값(controller-position-to-signal-processing-parameter-value) 맵핑을 계산한다. 서버(107)는 다수의 설정들을 포함하는 맵핑을 컴퓨팅 디바이스(100)로 다운로딩한다. 컴퓨팅 디바이스(100)는 맵핑을 정의하기 위하여 이용된 설정들을 위한 적어도 하나의 제어 입력을 포함하는 사용자 인터페이스를 포함한다. 맵핑은 컴퓨팅 디바이스(100)로부터 청력 보조 디바이스(108)로 송신되고, 청력 보조 디바이스(108)에 의해 메모리 내에 저장된다. 청력 보조 디바이스(108)는 마이크로폰(103)을 통해 오디오 신호들을 수신할 수도 있고, 청력 보조 알고리즘에 따라 오디오 신호들을 수정할 수도 있고, 수정된 오디오 신호들을 출력할 수도 있다.
도 3은 청력 보조 디바이스 제어를 위한 시스템을 포함하는 일 예의 네트워크(109)를 예시한다. 네트워크(109)는 상기 네트워크 예들 중의 임의의 것을 포함할 수도 있다. 서버(107)는 네트워크(109)를 통해 다수의 컴퓨팅 디바이스들(100)로부터 청각학적 값들의 세트를 수집할 수도 있다. 컴퓨팅 디바이스(100)는 사용자들 또는 의사들이 최적의 청각학적 값들을 제공하는 테스팅 모드(testing mode)를 포함할 수도 있다.
또 다른 예에서, 서버(107)는 청각학적 값들에 대하여 데이터베이스(111)에 질의할 수도 있고, 데이터베이스(111)는 청각학적 값들을 서버(107)로 전송한다. 청각학적 값들은 청력도(audiogram)들, 신호 프로세싱 값들, 타겟 전기음향(electroacoustic)들, 또는 또 다른 데이터 세트를 포함할 수도 있다. 청각학적 값들은 청력 보조기 제조업자들 또는 의사들에 의해 컴파일링된 청력 보조기 처방 값들을 포함할 수도 있다.
청각학적 값들의 세트는 모집단에 따라 정의될 수도 있다. 모집단은 가능한 데이터세트 값들의 모집단일 수도 있다. 모집단은 인간들의 그룹에 기초할 수도 있다. 인간들의 그룹은 모든 개인들, 모든 청력 보조기 사용자들, 중간 상실을 갖는 개인들 단독, 극심한 상실을 갖는 개인들 단독, 가벼운 상실을 갖는 개인들 단독, 또는 사용자들의 또 다른 세트와 같은 타겟 사용자들의 세트에 의해 정의될 수도 있다.
청각학적 값들의 세트에 대한 일 예의 소스(예컨대, 데이터베이스(111))는 질병 관리 본부(the Centers for Disease Control)로부터의 국립 건강 영양 조사 기관(National Health and Nutrition Examination Survey; NHANES) 데이터베이스와, 국제 표준 기구로부터의 노청 모델(presbyacusis model)을 포함한다.
서버(107)는 청각학적 값들에 통계적 알고리즘을 수행할 수도 있다. 일 예의 통계적 알고리즘들은 클러스터링 알고리즘(clustering algorithm)들, 모달 알고리즘(modal algorithm)들, 차원 감소 알고리즘, 또는 청각학적 값들로부터 대표적인 데이터 세트를 식별하기 위한 또 다른 기법을 포함한다. 통계적 알고리즘은 청각학적 데이터를 미리 결정된 수(예컨대, 10, 20, 36, 50, 100, 또는 또 다른 값)의 그룹들로 분할할 수도 있다.
포함될 경우, 클러스터링 알고리즘은 클러스터에서의 데이터 값들, 또는 다른 클러스터들에서의 데이터 값들보다 클러스터에서의 더욱 유사한 다른 데이터 값들이 되도록, 청각학적 값들을 그룹들로 조직화(organize)할 수도 있다. 일 예의 클러스터링 알고리즘들은 중심 기반 클러스터링, 분포 기반 클러스터링, 및 k-평균 클러스터링을 포함한다.
일 예의 모달 알고리즘들은 가장 발생할 가능성 있는 값들에 기초하여 청각학적 값들의 세트를 조직화한다. 예를 들어, 청각학적 값들은 데이터의 전체적인 폭에서의 범위들로 분할될 수도 있다. 선택된 범위들의 양은 미리 결정된 수(예컨대, 10, 20, 36, 50, 100, 또는 또 다른 값)의 그룹들일 수도 있다. 그들 중에서 가장 많은 값들을 가지는 범위들이 선택될 수도 있다. 예를 들어, 데이터 값들은 100 개의 동일하게 이격된 범위들로 분할될 수도 있고, 가장 많은 데이터 포인트들을 갖는 36 개의 범위들은 대표적인 데이터 세트로서 선택된다.
추가적인 차원 감소 기법들은 주요 성분 분석과, 청각학적 값들을 대표적인 데이터 세트로 조직화하기 위하여 이용될 수도 있는 자체-조직화 맵(self-organizing map; SOM)들을 포함한다. 자체-조직화 맵들은 다수의 노드들이 저-차원(low-dimensional) 기하학적 구성으로 배열되는 방법들을 포함한다. 각각의 노드는 함수를 저장한다. 트레이닝 데이터(training data)가 SOM에 제시될 때, 항목에 가장 근접하게 맞는(fit) 함수를 갖는 노드가 식별되고, 그 함수는 예에 더욱 유사하도록 변경된다. 또한, '이웃하는' 노드들에서의 함수들은 또한, 그 저장된 함수를 변경하지만, 저장된 함수에 대한 트레이닝 예의 영향은 거리가 증가함에 따라 감소한다. 시간 경과에 따라, 고-차원 데이터세트가 저차원 공간에서 표현된다. 각각의 노드에서의 저장된 함수는 더 큰 데이터 세트를 대표한다.
청각학적 값들은, 사용자에 의한 (공기-전도 및 뼈-전도를 통한) 그 가장 조용한 검출가능한 톤을 주파수의 함수로서 설명하는 함수 또는 데이터의 세트인 청력도들일 수도 있다. 청각학적 값들은 타겟 전기음향(electroacoustic) 성능의 신호 프로세싱 파라미터들일 수도 있거나, 신호 프로세싱 파라미터들은 (예를 들어, 청력 보조기 처방 알고리즘을 이용하여) 청각학적 값들로부터 유도될 수도 있다. 신호 프로세싱 파라미터들로의 청력도들의 변환은 데이터 세트가 통계적 알고리즘을 이용하여 수정되기 이전 또는 이후에 발생할 수도 있다.
용어 신호 프로세싱 파라미터들은 그 디바이스들의 출력을 변경하는 청력 디바이스들에서 이용된 알고리즘들의 파라미터들을 지칭할 수도 있다. 신호 프로세싱 파라미터들은 이득, 압축 비율, 압축 문턱, 압축 공격 시간, 압축 해제 시간, 제한기 문턱, 제한기 비율, 제한기 공격 시간, 및 제한기 해제 시간과 같은 디지털 신호 프로세싱 파라미터들에 영향을 줄 수도 있다. 이 파라미터들의 각각은 주파수-대역-특정에 기초하여 정의될 수 있다.
압축 문턱은 그것을 초과하여 압축이 활성으로 되는 (통상적으로, 데시벨(decibel), 종종 데시벨 사운드 압력 레벨로 특정된) 입력의 사운드 레벨의 값이다.
압축 비율은 입력이 압축 문턱을 그만큼 초과하는 양(분자)과, 출력이 그 문턱을 그만큼 초과해야 하는 양(분모) 사이의 관계이다. 분자 및 분모의 양자는 데시벨로 표현될 수도 있다.
압축 공격 시간 및 제한기 공격 시간은, 일단 입력 신호가 압축 문턱을 초과한다면, 압축이 얼마나 신속하게 계합(engage)되어야 하는지를 특정하는 시간 상수들이다.
압축 해제 시간 및 제한기 해제 시간은, 일단 입력 신호가 압축 문턱 미만으로 하락한다면, 압축이 얼마나 신속하게 계합해제(dis-engage)되어야 하는지를 특정하는 시간 상수들이다. 제한기 문턱은 그것을 초과하여 제한이 활성으로 되는 (통상적으로, 데시벨, 종종 데시벨 사운드 압력 레벨로 특정된) 입력의 사운드 레벨의 값이다.
제한기 비율은 입력이 제한기 문턱을 그만큼 초과하는 양(분자)과, 출력이 그 문턱을 그만큼 초과해야 하는 양(분모) 사이의 관계이다. 분자 및 분모의 양자는 통상적으로 데시벨로 표현된다. 제한하는 경우, 비율은 매우 높을 수 있고, 극단적인 경우에는, 무한대 내지 1 의 값에 도달한다.
또한, 신호 프로세싱은 디지털 또는 아날로그 도메인들에서 행해질 수 있다는 것이 인식된다. 신호 프로세싱 파라미터 값들의 조합은 청력 보조기 처방으로부터 출력을 정의할 수도 있다.
청력 보조기 처방은 개인의 청각 기관의 일부의 측정이 그 개인을 위하여 적합한 청력 디바이스의 타겟 전기음향 성능을 결정하기 위하여 이용되는 광범위한 기법들을 지칭한다. 측정은 전형적으로, 개인에 의해 주파수의 함수(예컨대, 사운드 레벨들 및 주파수 값들의 조합들)로서 검출될 수 있는 가장 조용한 사운드인 청력도이다. 사운드 레벨들은 전형적으로 dB HL(decibels hearing loss; 데시벨 청력 상실)로, 즉, 0 dB HL은 정상인 사람이 톤을 신뢰성 있게 검출할 수 있는 사운드 레벨인 스케일로 설명된다. NAL-NL1, NAL-NL2, NAL-RP, DSL (i/o), DSL 5, CAM, CAM 2, CAM2-HF, 및 POGO를 포함하지만, 이것으로 제한되지는 않는 다수의 청력 보조기 처방들이 개발되었다. 타겟 전기음향 성능은 특정된 입력에 대한 청력 디바이스 또는 청력 보조 알고리즘의 희망하는 전기음향 출력을 지칭한다. 입력은 특정한 입력 레벨에서의 특정한 주파수의 순수한 톤, 또는 특정한 입력 레벨에서의 스피치-형상 잡음과 같은 광범위한 형태들을 취할 수도 있다. 유사하게, 출력은 (ANSI ANSI S3.46-1997에 의해 설명된 바와 같은) 실이(real ear) 삽입 이득, (ANSI S3.46-1997에 의해 설명된 바와 같은) 실이 보조된 이득, (삽입 이득이지만, 실이가 아니라 2cc 커플러(coupler)에서 측정된 사운드 레벨에서와 같은) 2cc 커플러 이득, 및 실이 포화 응답(청력 보조기(및 그 음향 커플링)가 배치되고 턴온되고, 이득이 완전-온(full-on) 또는 단지 피드백 미만으로 조정된 상태에서, 그 최대 출력 레벨에서 청력 도구를 동작시키기 위해 충분한 사운드 필드에 대하여, 이도에서의 특정된 측정 포인트에서, 주파수의 함수로서의 SPL)과 같은 값들의 측면에서 특정될 수 있다. 대부분의 경우들에는, 양호하게 특성화된 시스템에서, 타겟 전기 음향 성능을 제공하는 신호 프로세싱 파라미터 값들을 결정하는 것이 가능하다. 신호 프로세싱 파라미터 값들과 타겟 전기음향 성능 사이에서 변환하는 것은 룩업 테이블 또는 변환 함수를 이용하여 행해질 수도 있다. 희망하는 전기음향 성능은 입력-레벨 이득들 및 주파수-특정 삽입 이득들과 같은 광범위한 포맷들로 반환될 수 있다. 이득들은 조용한(50 dB SPL), 중간(65 dB SPL), 및 시끄러운(80 dB SPL) 스피치 형상 잡음에 대하여 설명될 수도 있다. 각각의 레벨에 대하여, 타겟 삽입 이득은 19 개의 로그함수로 이격된 주파수들에서 정의될 수도 있다. 실이 음향들의 서브세트의 대표물이 각각의 처방에 추가될 경우, 각각의 처방의 다수의 사례들이 있을 수 있다.
통계적 알고리즘의 결과들은 대표적인 데이터 세트로서 지칭될 수도 있다. 통계적 알고리즘이 이용될 경우, 대표적인 데이터 세트는 청각학적 값들의 전체 세트보다 더 작고, 컴퓨팅 디바이스(100), 서버(107), 및 청력 보조 디바이스(108)의 임의의 조합 사이에서 더욱 용이하게 저장될 수도 있고 송신될 수도 있다. 대표적인 데이터 세트는 모집단을 위하여 적합한 값들을 최적으로 망라할 수도 있다. 통계적 알고리즘은 임의적이다.
도 4 내지 도 7은 모집단에 대한 청각학적 값들을 망라하는 대표적인 데이터 세트에, 또는 직접적으로 청각학적 값들의 세트에 수행된 차원 감소 알고리즘의 적어도 하나의 예를 제공한다. 청각학적 값들의 전체 세트를 대표적인 데이터 세트로 수정하기 위하여 위에서 설명된 임의적인 통계적 알고리즘이 차원 감소 알고리즘일 때, 2 차원 감소 알고리즘들이 이용된다. 차원 감소 알고리즘은 서버(107), 청력 보조 디바이스(108), 또는 컴퓨팅 디바이스(100)에 의해 수행될 수도 있다. 차원성 감소(dimensionality reduction)는, 고차원 공간에서 각각 특정된 다수의 경우들이 더 적은 차원들의 공간으로 변환되는 머신 학습 및 통계로부터의 일련의 기법들을 지칭한다. 변환은 선형 또는 비선형일 수 있고, 주요 성분들 분석, 인자 분석, 다차원 스케일링, (입력 노드들보다 더 적은 출력을 갖는) 인공적 신경망들, 자기-조직화 맵들, 및 k-평균 클러스터 분석을 포함하는(그러나 이것으로 제한되지는 않음) 광범위한 기법들이 존재한다. 유사하게, 정신물리학적 양(psychophysical quantity)들(예컨대, '라우드니스(loudness)')의 지각적 모델들은 또한, 차원 감소 알고리즘들로 고려될 수 있다. 여기에서 설명된 예시적인 실시형태들은 주요 성분들 분석에 초점을 맞추지만, 임의의 예의 기법이 이용될 수도 있다.
도 4 내지 도 7은 타겟 삽입 이득에 적용된 차원 감소 알고리즘을 예시한다. 그러나, 데이터는 비-기술적으로-진보된(non-technically-advanced) 사용자에게 의미 있는 임의의 사운드 특성 또는 청각 모델에 따라 배열될 수도 있다. 이 타입들의 오디오 특성들의 예들은 이득, 라우드니스, 및 휘도(brightness)를 포함한다.
라우드니스는 사운드의 지각된 강도(intensity)일 수도 있다. 라우드니스는 주파수, 대역폭, 및 기간의 임의의 조합을 포함하는 다수의 인자들의 함수로서 주관적일 수도 있다. 일 예의 신호는 신호 프로세싱 값들의 조합들(예컨대, 대표적인 데이터 세트)의 각각을 통과하게 될 수도 있다. 각각의 출력은 라우드니스 지각의 모델을 통과하게 될 수도 있다. 라우드니스는 신호의 전체적인 사운드 레벨에 관련되는 주관적인 양이다. 라우드니스 지각의 모델은 임의의 신호를 입력으로서 취하고, 그 신호에 대한 추정된 라우드니스의 값을 출력한다. 그 추정은 종종, 필터뱅크(filterbank)(예컨대, 대역통과 필터들의 어레이) 및 필터뱅크 출력의 비-선형 변환을 이용하는 청각 기관의 모델에 기초한다. 다수의 예의 신호들이 이용될 경우, 통계적 특징(예컨대, 평균, 최빈값(mode), 또는 중앙값(median))은 대표적인 데이터 세트의 각각의 엘리먼트(element)와 연관된 라우드니스를 설명하기 위하여 이용될 수도 있어서, 대표적인 데이터 세트의 각각의 원소에 대한 단일 라우드니스 값을 확립함으로써, 각각의 엘리먼트를 설명하는 차원들의 수를 감소시킬 수도 있다.
휘도는 사운드들 사이의 지각된 구분들에 의해 정의된 사운드들의 주관적 차원일 수도 있다. 휘도는 상대적인 사운드들 및 배경 잡음, 최신 사운드들, 강도, 및 다른 값들의 함수일 수도 있다. 라우드니스와 마찬가지로, 휘도는 스펙트럼 틸트(spectral tilt)에 관련되는 주관적 양이다. 휘도 지각의 모델은 임의의 신호를 입력으로서 취하고, 그 신호에 대한 추정된 휘도의 값을 출력한다. 위에서와 같이, 각각의 출력은 사용자 지각에 기초한 휘도의 모델을 통과하게 될 수도 있고, 그 다음으로, 그 차원을 따라 배치될 수도 있다. 대안적으로, 휘도의 모델은 고주파수 및 저주파수 이득에서의 차이들에 기초한 휘도의 객관적 메트릭일 수도 있다. 어느 하나의 예는 대표적인 데이터 세트에서의 각각의 엘리먼트에 대한 휘도 값을 확립할 수도 있다.
이득은 청력 보조 알고리즘의 입력에 대한 청력 보조 알고리즘의 출력 신호의 데시벨 비율에 의해 정의된 객관적 차원일 수도 있다. 이득은 각각의 엘리먼트가 조직화되어, 대표적인 데이터 세트의 각각의 엘리먼트에 대한 전체적인 이득 값을 확립하는 차원으로서의 이득의 주파수에 걸친 평균 척도일 수도 있다.
도 4는 청력 보조 디바이스 제어를 위한 시스템에 대한 일 예의 주요 성분 분석을 예시한다. 이 주요 성분 분석은 청력 보조 알고리즘에 대한 1차 제어에 관련될 수도 있다. 주요 성분 분석에서는, 대표적인 데이터 세트(또는 통계적 알고리즘이 생락될 때에 청각학적 값들)가 데이터의 감소된 세트를 표현하기 위하여 선형 조합으로 조합될 수 있는 주요 성분 값들로 변환된다. 주요 성분들은 감소된 차원들의 공간이다. 이러한 경우들에는, 추가의 감소된 차원이 공간을 통한 하나 이상의 궤적들을 통해 생성될 수도 있다. 이 예들에서, 2 개의 주요 성분들이 이용되지만, 추가적인 주요 성분들 또는 오직 하나의 주요 성분이 이용될 수도 있다. 하나의 주요 성분이 이용될 경우, 궤적은 그 성분의 선형 스케일링일 수 있다.
도 4에서, 도표(121)는 대표적인 데이터 세트의 제 1 주요 성분을 예시하고, 도표(123)는 대표적인 데이터 세트의 제 2 주요 성분을 예시한다. 주요 성분들은 하나의 축 상의 주파수의 함수, 및 다른 축 상의 이득의 함수로서 설명될 수도 있다. 주요 성분들은 다수의 데이터 값들의 어레이들일 수도 있다.
주요 성분들 분석은 고차원 데이터가 성분들로서 알려진, 어레이들의 가중화된 조합으로 감소되는 통계적 절차를 지칭할 수도 있다. 성분들은 서로에 대해 직교적(비상관됨)이고, 각각의 성분은 입력 데이터와 동일한 개수의 차원을 가진다. 제 1 성분은 데이터에 있어서의 분산(variance)의 부분을 설명하고, 각각의 후속 성분은, 그것이 선행하는 성분들에 대해 직교적이면, 나머지 분산의 부분을 설명한다. 제 1 성분은 가능한 한 많은 분산을 포착하도록 최대화될 수도 있고, 제 2 성분은 가능한 한 많은 나머지 분산을 포착하도록 최대화될 수도 있다. 성분들의 식별은 데이터 공분산 행렬(covariance matrix)의 고유값 분해(eigenvalue decomposition)를 통해, 또는 데이터 행렬의 특이값 분해(singular value decomposition)에 의해 달성될 수 있다. 차원 감소는 각각의 데이터 포인트가 가중치들(때때로 '성분 점수들"로 칭함)의 어레이로서 표현되기 때문에 발생하고, 데이터 포인트를 설명하기 위하여 필요한 가중치들의 수는 데이터 포인트의 차원들의 수보다 더 적다. 인자 분석은 에러 항들과, 이에 따라, 테스트 가설을 생성하기 위하여 회귀 모델링을 이용하는 것을 제외하고는, 주요 성분들 분석과 매우 유사하다.
다차원 스케일링(multidimensional scaling)에서는, 항목들은 일 예의 데이터 세트에서의 항목들 사이의 거리 행렬로서 표현된다. 다차원 스케일링 알고리즘은 행렬에서의 거리들이 보존될 뿐만 아니라 가능하도록, 그 항목들을 저차원 공간에서 배열하는 것을 시도한다. 차원들의 수는 분석이 시작되기 전에 특정될 수도 있다. 광범위한 특정 수학적 기법들이 이용될 수 있고, 그 전부는 입력 거리 행렬과, 다차원 스케일링 출력에서의 관측된 거리 행렬과의 사이의 에러를 최소화하는 것에 초점을 맞춘다.
인공적인 신경망은 주로, 데이터 세트로부터 입력을 수신하는 하나 이상의 노드들과, 출력을 생성하는 하나 이상의 노드들이 있는 머신 학습 기법이다. 또한, (종종 은닉된 계층들로 칭해진) 노드들의 중간 층들이 있을 수도 있다. 신경망은 전형적으로 타겟 출력과 최상으로 일치시키기 위하여 노드들 사이의 가중치들을 조정하도록 노력한다. 입력 노드들보다 더 적은 출력 노드들이 있을 경우, 인공적인 신경망은 차원 감소 알고리즘으로 고려될 수 있다.
위에서 설명된 차원 감소 기법들의 리스트는 철저하지는 않지만, 고-차원 포인트들로 구성된 데이터 세트가 연산 기법들을 통해, 더 낮은-차원의 공간으로 감소될 수 있는 여러 방법들을 예시하기 위하여 포함된다.
도표(121)는 조용한(50 dB SPL(decibel sound pressure level; 데시벨 사운드 압력 레벨)), 중간(65 dB SPL), 및 시끄러운(80 dB SPL) 입력들에 걸쳐 연결된 주파수에 걸쳐 타겟 이득들을 갖는 단일 주요 성분을 포함할 수도 있다. 다양한 제한들이 입력 범위들 상에 배치될 수도 있다. 일부 경우들(예컨대, 도 4)에는, 주파수 대 이득 함수가 입력 레벨에 걸쳐 변동될 것이다. 다른 경우들(예컨대, 도 6)에는, 그 함수가 입력 레벨들에 걸쳐 일정할 것이다. 도 5는 도 4의 주요 성분 분석을 위한 일 예의 궤적(133)을 포함하는 도표(130)를 예시한다. 수학식 1에 의해 도시된 바와 같이, 대표적인 데이터 세트의 어레이 Rn에서의 각각의 값은 제 1 주요 성분(PC1) 및 제 2 주요 성분(PC2)의 선형 조합을 이용하여 설명될 수도 있고, 여기서, PC1 및 PC2는 값들의 어레이를 포함하고, 각각의 값은 특정한 주파수 및 입력 레벨에 대응한다. 예를 들어, 어레이 Rn의 임의의 값에 도달하기 위하여, 대응하는 제 1 주요 성분(PC1)은 제 1 성분 점수(S1)에 의해 승산되고, 제 2 주요 성분(PC2)은 제 2 성분 점수(S2)에 의해 승산된다.
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도표(130)에서의 데이터 값들(131)의 각각은 Rn의 데이터 값들 중의 하나에 대응한다. 도표(130)의 수직 축은 제 1 성분 점수(S1)에 대응하고, 수평 축은 제 2 성분 점수(S2)에 대응한다.
궤적(133)은 2 차원 데이터(131)의 단일 차원 트레이스(trace)이다. 궤적(133) 상의 임의의 포인트는 데이터(131)의 추정이다. 데이터(131)의 일부는 궤적(131)과 직접적으로 교차할 수도 있는 반면, 다른 포인트들은 궤적으로부터 이격된다. 대표적인 데이터 세트는 궤적(133)을 따르는 포인트들의 단일 차원으로 추가로 감소된다. 단일 차원은 그것이 신호 프로세싱 파라미터들에 관하여 사용자들로부터 수집된 경험적 데이터를 따르므로 사용자에게 의미 있다. 대표적인 데이터세트의 각각의 데이터 값은 사용자에게 의미 있는 새로운 차원을 따르는 일부의 로케이션(location)을 가진다.
궤적(133)은 곡선을 데이터(131)에 맞춤으로써 정의될 수도 있다. 곡선 맞춤은 특정한 데이터 세트와 최상으로 맞는 곡선 또는 수학적 함수가 식별되는 광범위한 기법들을 지칭한다. 곡선 맞춤은 곡선을 데이터에 맞추기 위한 보간, 또는 데이터를 근사적으로 맞추는 평활화 함수(smoothing function)가 구성되는 평활화의 어느 하나를 수반할 수도 있다. 보간을 통한 곡선 맞춤은 다항식(polynomial)들, 정현곡선(sinusoid)들, 제곱(power), 유리수(rational), 스플라인(spline), 및 가우시안(Gaussian)을 포함하는(그러나, 이것으로 제한되지는 않음) 광범위한 수학적 형태들을 따를 수 있다. 평활화는 또한, 이동 평균, 이동 중앙값, 뢰스(loess), 및 사비츠키-골레이(Savitzky-Golay)를 포함하지만, 이것으로 제한되지는 않는 광범위한 형태들을 취할 수 있다. 도 5에서 예시된 실시형태는 3차 다항식에 초점을 맞춘다.
궤적(133)을 따르는 각각의 포인트는 신호 프로세싱 값들의 어레이와 연관될 수도 있다. 하나의 예에서, 함수는 궤적(133) 상의 위치와 대응하는 파라미터 값 사이에서 맞을(fit) 수 있다. 다음으로, 값들은 희망하는 차원 위치들의 각각에서 컴퓨팅된다. 또 다른 예에서, 궤적(133)을 따르는 타겟 차원 위치들의 세트가 식별될 수도 있다. 각각의 타겟 위치에 대하여, 신호 프로세싱 파라미터들 값들의 세트가 식별될 수도 있다. 데이터(131)에서의 값들이 이미 있을 경우, 그 값들이 이용된다. 이와 다르게, 다른 값들(전체 세트 또는 단지 근처의 포인트들)은 타겟 위치에 대한 값을 보간하기 위하여 이용될 수도 있다.
간단한 기법에서는, 미리 결정된 개수의 근처의 데이터 포인트들은 새로운 값들(예컨대, 가장 근처의 2 개의 값들, 가장 근처의 10 개의 값들, 또는 또 다른 개수의 근처의 값들)을 보간하기 위하여 이용된다. 더욱 복잡한 기법에서는, 데이터(131)의 값들의 전부는 새로운 값들을 보간하기 위하여 이용될 수도 있다. 어느 하나의 예에서, 보간은 선형, 입체, 및/또는 스플라인 보간과 같은 함수들을 이용하여 달성될 수도 있다. 결과적인 궤적(133)은 새로운 차원의 샘플링에 걸쳐 신호 프로세싱 파라미터들의 세트를 설명한다.
또 다른 예에서, (손(Sone)으로 된) 라우드니스 레벨의 함수는 각각의 대표적인 출력에 대하여 계산된다. 타겟 이득 값들은 1-손 해상도에서의 각각의 손 값에 대하여 계산될 수도 있다. 각각의 손 값에 대하여, 그 값을 갖는 대표적인 출력이 있었을 경우, 그 대표적인 처방과 연관된 타겟 이득이 이용될 수도 있다. 그 손 값에서의 모달 출력이 있었을 경우, 타겟 이득은 가장 근접한 더 낮고 더 높은 모달 처방 값들 사이의 선형 보간을 이용하여 결정될 수도 있다. 이것은 각각의 위치가 주파수 및 입력 레벨 특정적이었던 타겟 이득들에 대응하였던 연속체(continuum)를 제공한다. 연속체는, 사용자가 ("라우드니스" 설정을 이동시킴으로써) 손 값을 변경하고 연관된 신호 프로세싱 파라미터 값들이 실시간으로 업데이트되는 룩업 테이블(lookup table)을 정의할 수도 있다. 압축 시간 상수들은 동일한 값(예컨대, 1 ms 공격, 100 ms 해제)로 설정될 수도 있다.
도 6은 청력 보조 디바이스 제어를 위한 시스템에 대한 또 다른 예의 주요 성분 분석을 예시한다. 도표(141)는 대표적인 데이터 세트의 제 1 주요 성분을 예시하고, 도표(143)는 대표적인 데이터 세트의 제 2 주요 성분을 예시한다. 이 주요 성분 분석은 청력 보조 알고리즘을 위한 2차 제어 또는 미세 튜닝 제어에 관련될 수도 있고, 도 4 및 도 5의 주요 성분 분석은 청력 보조 알고리즘을 위한 1차 제어에 관련될 수도 있다.
미세 튜닝 제어 또는 톤 제어기는 환자 수술들 또는 다른 경험적 데이터에 기초할 수도 있다. 임상적 청력 보조기 맞춤들로부터의 공통적인 환자 불만들은 환자 불만들에 응답하여 미세-튜닝 프로세스 동안에 행해진 조정들을 설명할 수도 있다. 하나의 예에서, 맞춤 전문가(fitting expert)가 주파수 스펙트럼과 연관시켰던 4개의 가장 공통적인 불만들은, "금속성(Tinny)", "예리함(Sharp)", "희미함(Hollow)", 및 "통/터널/벽(Barrell/Tunnel/Well) 내의 느낌"이다.
개인에 대한 NAL 처방은 일련의 주파수-이득 곡선들에 의해 수정될 수도 있고, 각각의 수정이 각각의 설명자(descriptor)의 의미를 포착한 한도로 평가될 수도 있다. 설명자-대-파라미터 맵핑은, 가중치가 그 대역에서의 이득이 설명자의 지각에 어떻게 영향을 주는지에 대한 상대적 크기 및 방향을 표시하였던 각각의 주파수 대역에 대하여 컴퓨팅되는 회귀-기반 기법을 이용하여 달성될 수도 있다.
하나의 예에서, (모든 환자들 및 모든 설명자들에 걸쳐) 가중화 함수들의 전체 세트에 행해진 주요 성분들 분석은 가중화 함수들에서의 변동의 전체 범위가 작은 개수의 성분들에 의해 양호하게 포착될 수 있다는 것을 나타내었다. 제 1 성분은 가중화 함수 형상에서의 분산의 78.4 %를 차지하였고, 1.2 kHz 근처에서 크로스오버(crossover) 주파수와, 3 kHz 근처에서 약간의 피크를 가졌던 대략 0.5 내지 3 kHz에 걸쳐 이어지는 점진적인 스펙트럼 틸트(spectral tilt)였다. 제 2 성분은 분산의 추가적인 17.2 %를 차지하였고, 1.3 kHz 근처에서 중심을 둔 폭넓은 대역폭으로 가우시안-형상으로 되어서, 반대 방향들에서 중간 및 낮은/높은 극단의 주파수들을 조정하였다. 이 예에서, 2 개의 주요 성분들은 데이터에서의 분산의 95.6 %를 차지하였다. 주요 성분들 분석 후에, 전체 세트에서의 각각의 가중화 함수는 2 개의 식별된 성분들의 가중화된 조합으로서 설명될 수 있었다. 추가적인 주요 성분들이 이용될 경우, 차지된 분산은 100 %에 접근할 수도 있다.
도 7은 도 6의 성분 분석을 위한 일 예의 궤적(145)을 예시한다. 상기 수학식 1에 의해 도시된 바와 같이, 대표적인 데이터 세트의 어레이 Rn에서의 각각의 값은 제 1 주요 성분(PC1) 및 제 2 주요 성분(PC2)의 선형 조합을 이용하여 설명될 수도 있다. 예를 들어, 어레이 Rn의 임의의 값에 도달하기 위하여, 대응하는 제 1 주요 성분(PC1)은 제 1 성분 점수(S1)에 의해 승산되고, 제 2 주요 성분(PC2)은 제 2 성분 점수(S2)에 의해 승산된다.
궤적(147)은 2 차원 데이터(145)의 단일 차원 트레이스이다. 궤적(147) 상의 임의의 포인트는 데이터(145)의 추정이다. 궤적(147)은 위에서 설명된 기법들 중의 임의의 것을 이용하여 계산될 수도 있거나 추정될 수도 있다.
게다가, 일부의 경우들에는, 차원들에 걸쳐 파라미터 값들에 있어서의 바람직하지 않은 비-단조적 변동(non-monotonic variation)(예컨대, 특정한 주파수에서의 이득에 있어서의 증가와, 그 다음으로 감소)이 있을 수도 있다. 이 경우, 다양한 평활화 기법들이 이용될 수 있다. 일 예의 평활화 기법들은, 평활화 기법을 위한 윈도우 사이즈가 문턱(예컨대, 단조성)에 도달될 때까지 증가되는 이동-평균 평활화 기법을 포함한다. 게다가, 또는 대안적으로, 손실(선형 또는 2차) 평활화가 이용될 수도 있다.
궤적들(133 및/또는 147)은 새로운 차원을 설명하고, 그 차원을 따르는 위치들은 관심 있는 모집단에서 규칙적으로 관측되는 조합들을 대표하는 신호 프로세싱 파라미터 값 조합들의 세트에 대응한다.
도 8은 청력 보조 디바이스 제어를 위한 시스템에 대한 일 예의 사용자 인터페이스(150)를 예시한다. 사용자 인터페이스는 제 1 제어 디바이스(CONTROL 1) 및 제 2 제어 디바이스(CONTROL 2)를 포함한다. 제 1 제어 디바이스는 도 4 및 도 5를 참조하여 위에서 설명된 바와 같은 청력 보조 알고리즘을 위한 1차 제어와 연관될 수도 있다. 제 2 제어 디바이스는 도 6 및 도 7을 참조하여 위에서 설명된 바와 같은 청력 보조 알고리즘을 위한 2차 제어(예컨대, 미세 튜닝)와 연관될 수도 있다. 제 1 제어 디바이스가 회전되거나 이와 다르게 작동될 때, 청력 보조 알고리즘은 궤적(133)을 따르는 로케이션에 대응하는 신호 프로세싱 파라미터들의 세트를 이용한다. 제 2 제어 디바이스가 회전되거나 이와 다르게 작동될 때, 청력 보조 알고리즘은 궤적(147)을 따르는 신호 프로세싱 파라미터들을 수정한다.
제 1 및 제 2 제어 디바이스들 중의 어느 하나 또는 양자는 단일 자유도(degree of freedom)로 제한될 수도 있다. 단일 자유도는, 도 8에 의해 도시된 바와 같은 다이얼, 회전식 노브(rotary knob), 슬라이더, 스크롤 바(scroll bar), 또는 텍스트 입력일 수도 있는 터치스크린 제어부에 의해 제공될 수도 있다. 터치스크린 제어부의 위치는 미리 결정된 범위에서의 스케일링된 값(예컨대, 1 내지 10)에 대응할 수도 있다. 단일 자유도는 물리적 제어 디바이스에 의해 제공될 수도 있다. 일 예의 물리적 제어 디바이스들은 미리 결정된 범위에서 스케일링된 값을 스크롤하기 위한 노브, 다이얼, 또는 상하 버튼들을 포함한다. 미리 결정된 범위의 각각의 데이터 값은 개개의 궤적들(133 및 147)을 따르는 로케이션에 대응한다.
제 1 제어 디바이스는 계측기 레벨(151)과 연관될 수도 있고, 제 2 제어 디바이스는 계측기 레벨(153)과 연관될 수도 있다. 계측기의 좌 및 우 측들은 좌 및 우 귀들과 연관된 제어기 위치들을 지칭할 수도 있다.
사용자 인터페이스(150)는 사용자 정보 입력(155) 및 구성 입력(157)을 포함할 수도 있다. 사용자 정보 입력(155)은 사용자가 생일, 생년, 성, 이름, 주거지, 또는 다른 데이터와 같은 인구학적 정보와, 과거 청력 상실의 기간, 과거 청력 상실의 정도와 같은 청력 정보를 포함하도록 할 수도 있다. 일 예의 과거 청력 상실의 정도들은 텍스트 또는 수치일 수도 있다(예컨대, (1) 문제 없음, (2) 약간의 문제, (3) 일부의 문제, 또는 (4) 극심한 문제).
구성 입력(157)은 청력 보조 알고리즘에 대한 조정들을 행하기 위한 튜닝 옵션들을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 구성 입력(157)은 사용자가 청력 보조 알고리즘의 성능을 보고하도록 할 수도 있다. 구성 입력(157)은 서비스 또는 기술적 지원을 요청하기 위한 통신 옵션을 포함할 수도 있다.
도 9는 청력 보조 디바이스 제어를 위한 시스템에 대한 또 다른 예의 사용자 인터페이스(152)를 예시한다. 사용자 인터페이스(152)는 사용자 인터페이스(150)를 위하여 설명된 컴포넌트들의 임의의 조합을 포함할 수도 있다. 사용자 인터페이스(152)는 또한, 청력 보조 알고리즘을 위한 현재의 신호 프로세싱 파라미터들을 표현하는 격자(grid; 159)를 포함할 수도 있다. 격자(159)는 청력 보조 알고리즘에 의해 증폭된 사운드들의 스펙트럼의 피치(pitch) 및 라우드니스를 표현하는 영역들 또는 사분면(quadrant)들을 포함할 수도 있다. 예들은 낮은 피치 및 시끄러운 사운드들, 높은 피치 및 시끄러운 사운드들, 낮은 피치 및 조용한 사운드들, 및 높은 피치 및 조용한 사운드들을 포함한다. 격자는 하나의 축 상에서 트레블(treble) 내지 베이스(base)와, 또 다른 축 상에서 조용함 내지 시끄러움을 포함할 수도 있다. 격자(159)는 상이한 주파수 대역들에 대한 입력 레벨의 측면에서 입력 신호의 음향들을 설명한다.
등치선(isoline)들(160)의 각각은 이득의 동일한 양(또는 유사한 양들)이 적용되는 영역들을 구별할 수도 있다. 등치선들(160)은 선형 또는 로그함수일 수도 있는 미리 결정된 이득 레벨에 의해 이격될 수도 있다. 일 예의 스페이서(spacer)는 1 데시벨, 3 데시벨, 또는 10 데시벨일 수도 있다.
사용자 인터페이스들(150 및 152)은 도 1a 내지 도 1b와, 도 2a 내지 도 2b로 설명된 컴퓨팅 디바이스(100) 또는 청력 보조 디바이스(108)에 대응할 수도 있다. 다양한 시나리오들이 가능하다. 사용자는 이동 디바이스(예컨대, 전화, 태블릿, 웨어러블 컴퓨터), 개인용 컴퓨터, 또는 청력 보조 디바이스 자체 상의 어느 하나에서 존재하는 사용자 인터페이스들(150 및 152)을 조작할 수도 있다. 이하에서 설명된 몇몇 상호작용 패러다임들("사용자 상호작용 패러다임들" 참조) 중의 하나를 통해, 사용자는 위에서 설명된 새로운 차원 또는 궤적들을 따르는 위치를 선택할 수도 있다. 그 위치는 (이동 디바이스 상에서, 또는 청력 보조 디바이스 상에서의 어느 하나에서) 신호 프로세싱 파라미터 값들의 세트로 변환될 수도 있다. 값들은 (디바이스 자체 상에 없을 경우, 유선 또는 무선 접속을 통해) 청력 보조 디바이스로 전송될 수도 있고, 실시간으로 업데이트될 수도 있다. 데이터는 사용자 인터페이스들(150 및 152)을 이용하는 이동 디바이스로부터, 청력 보조 디바이스로 전송되는 파라미터 변환으로 흐를 수도 있다. 또 다른 실시형태에서, 제어기 위치들의 세트는 이동 디바이스로부터 청력 보조 디바이스로 전송되고, 청력 보조 디바이스는 파라미터 변환을 수행한다.
차원-감소된 연속체들을 따르는 신호 프로세싱 파라미터들을 조작하기 위하여 이용되는 제어 디바이스들은 다양한 임상적/비-임상적 설정들에서 이용될 수 있다. 하나의 예에서, 청력 보조 알고리즘은 의사와 함께, 그러나 자유로운 탐구와 함께 조정된다. 의사는 제어 디바이스 위치들의 초기 제안을 제공할 수도 있다. 그러나, 사용자는 매일의 일상들 동안에 제어 디바이스를 자유롭게 조작한다. 인터페이스들(150 및/또는 152)은 또한, 의사-추천된 설정으로 복귀하기 위한 간단한 방법(예컨대, 디폴트 설정들을 재설정하거나 로딩하기 위한 버튼)을 포함할 수도 있다.
또 다른 예에서, 청력 보조 알고리즘은 의사와 함께, 그러나 한정된 범위 내에서 조정된다. 의사는 잠재적인 제어 디바이스 위치들의 범위를 제한할 수 있다. 사용자는 그 매일의 일상들에서, 그러나 오직, 의사가 허용가능한 것으로 결정하는 범위와 함께 제어 디바이스들을 조작할 수 있다. 또 다른 예에서는, 의사가 추천을 제공하고 잠재적인 제어 디바이스 위치들의 범위를 제한하는 청력 보조 알고리즘이 조정된다.
또 다른 예에서, 청력 보조 알고리즘은 사용자에 의해 단독으로 조정된다. 사용자는 청력 보조 알고리즘을 조정하기 위하여 의사와 상호작용하지 않는다. 사용자는 그 매일의 일상들에서 제어 디바이스들을 전체 한도까지 자유롭게 조작할 수 있다. 또 다른 예에서, 청력 보조 알고리즘은 사용자에 의해 단독으로, 그러나 한정들로 조정된다. 사용자는 청력 보조 알고리즘을 조정하기 위하여 의사와 상호작용하지 않는다. 사용자는 진단 또는 심미적 기준들에 의해 결정된 한정된 범위에서 제어 디바이스들을 조작할 수도 있다.
또 다른 양태에서는, 사용자 상호작용 패러다임들이 이용된다. 용어 "선택"은 제어 디바이스가 비활성 상태(그것은 사용자 입력에 응답하여 그 값을 변경하지 않음)로부터 활성 상태(그것은 그 값을 사용자 입력으로 변경함)로 변경될 때를 설명한다. 용어 "조작"은 (위에서 설명된) 새로운 차원을 따르는 위치가 제어 디바이스와의 사용자 상호작용을 통해 변경되오 있을 때를 설명한다.
선택은 손가락 또는 스타일러스(stylus)로 터치하는 것, 마우스 커서로 클릭하는 것, 시선-추적 패러다임에서 제어 디바이스를 보는 것, 또는 음성 커맨드를 이용하는 것을 포함하는 다양한 방법들에 의해 달성될 수 있다. 유사하게, 조작은 마우스 커서를 드래그(drag)하는 것, 손가락 또는 스타일러스를 드래그하는 것, 응시를 시프트하는 것, 또는 가속도계, 자이로미터(gyrometer), 또는 자기 센서를 포함하는 디바이스를 틸트하는 것과 같은 다양한 방법들에 의해 달성될 수 있다.
선택 및 조작은 다양한 상이한 제어 디바이스 패러다임들에서 구현될 수 있다. 선택 및 조작의 양태들은 절대적 제어 디바이스, 상대적 제어 디바이스, 음향 표현, 또는 증가/감소 버튼을 포함할 수도 있다. 절대적 제어 디바이스를 이용하면, 상호작용은 사용자가 제어 디바이스의 지정된 부분(예컨대, 슬라이더 헤드)를 선택하고 그 지정된 부분의 위치(예컨대, 슬라이더의 길이)를 조작할 때에 시작한다. 상대적 제어 디바이스를 이용하면, 상호작용은 사용자가 제어 디바이스의 임의의 부분을 선택할 때에 시작한다. 포인터(pointer)의 초기 배치에 관련된 이동들은 차원을 따르는 위치를 조작하기 위하여 추적되지만, 포인터의 절대적 위치와 차원 위치 사이의 관계는 없다. 이 패러다임은 소형 스크린들(예컨대, 전화들)을 위하여, 그리고 정상-보다-더 열악한 손재주를 갖는 사용자들을 위하여 특히 유용하다.
음향 표현을 이용하는 것은, 제어 디바이스가 현재의 음향 환경의 표현인 것을 제외하고는, 상대적 제어 디바이스와 유사하다. 음향 환경은 주파수가 x-축 상에 있고 출력 레벨이 y-축 상에 있는 2 차원 블롭(blob)으로서 표현될 수 있다. 블롭은 출력 스펙트럼의 평균 및 가변성을 표현할 수 있다. 블롭은 또한, 오직 평균이 디스플레이되는 1 차원일 수 있다.
증가/감소 버튼들을 이용하면, 상호작용은 사용자가 연속체의 종점(endpoint)을 선택할 때에 시작한다. 선택은 특정된 양에 의한 방향으로 차원 위치를 조작할 수도 있다. 더 긴 선택은 선택된 방향(예컨대, 스크롤 바의 종점들)을 향해 차원 위치를 점진적으로 조작할 수도 있다. 사용자에 의해 선택된 차원 위치는 일련의 주파수 대 이득 곡선들, 각각의 입력 레벨에 대해 하나를 포함할 수도 있는 다수의 상이한 예들에서 디스플레이될 수 있다.
도 10은 도 1의 시스템의 컴퓨팅 디바이스(100) 또는 청력 보조 디바이스(108)일 수도 있는 일 예의 디바이스(20)를 예시한다. 디바이스(20)는 제어기(200), 메모리(201), 입력 디바이스(203), 통신 인터페이스(211), 및 디스플레이(205)를 포함할 수도 있다. 도시된 바와 같이, 도 1a 내지 도 1b와, 도 2a 내지 도 2b에서, 디바이스(20)는 또한, 마이크로폰(103) 및 스피커(105)를 포함할 수도 있다. 추가적인, 상이한, 또는 더 적은 컴포넌트들이 제공될 수도 있다. 상이한 디바이스들은 컴포넌트들의 동일하거나 상이한 배열을 가질 수도 있다.
디스플레이(205)는 터치스크린, 또는 청력 보조 디바이스의 설정들을 위한 적어도 하나의 제어 입력을 포함하는 또 다른 타입의 사용자 인터페이스를 포함할 수도 있다. 디스플레이는 위에서 설명된 사용자 인터페이스(150) 또는 사용자 인터페이스(152) 중의 어느 하나를 포함할 수도 있다. 사용자 인터페이스는 제어 디바이스들 중의 오직 하나를 포함할 수도 있다. 예를 들어, 사용자 인터페이스는 오직 1차 제어(예컨대, 라우드니스 제어), 오직 2차 제어(예컨대, 미세 튜닝 제어), 또는 양자의 조합을 포함할 수도 있다.
제어기(200)는 데이터를 적어도 하나의 제어 입력으로부터, 감소된 데이터 세트의 궤적을 따르는 하나 이상의 위치들로 변환하도록 구성된다. 궤적은 위에서 설명된 곡선 맞춤들 또는 보간된 경로들 중의 임의의 것일 수도 있다. 감소된 데이터 세트는 모집단에 대한 청각학적 값들의 세트로부터 유도될 수도 있다. 대안적으로, 감소된 데이터 세트는 모집단에 대한 청각학적 값들의 전체 세트로부터 직접적으로 유도된 궤적일 수도 있다. 어느 하나의 경우, 궤적은 감소된 데이터 세트보다 더 적은 차원들과, 청각학적 값들보다 더 적은 차원들을 포함한다.
적어도 하나의 제어 입력은, 2 개의 용이하게-이해가능한 제어기들("라우드니스" 및 "톤")로 사용자에 의해 용이하게 액세스가능한 파라미터 값들의 가장 공통적인 조합들을 행하는 원칙에 입각한 데이터-구동식 접근법을 이용하여 설계된 차원-감소된 제어기(dimension-reduced controller; DRC)일 수도 있다. 사용자는 단일 차원 제어 입력을 통해 다수의 파라미터 값들을 동시에 수정하는 제어기들로 광범위한 신호 프로세싱 파라미터들을 수정하도록 허용된다.
메모리(201)는 청력 보조 알고리즘을 위한 사전설정된 설정들을 저장하도록 구성된다. 전형적인 형상의 가벼운 청력 상실에 대한 별도의 사전설정된 설정들, 전형적인 형상의 중간 상실에 대한 설정들, 전형적인 형상의 극심한 청력 상실에 대한 설정들, 또는 전형적인 형상의 엄청난 청력 상실에 대한 설정들이 저장될 수도 있다.
디스플레이(205)는 사용자가 현재의 신호 프로세서 파라미터들을 메모리(201) 내에 저장하기 위한 입력을 포함할 수도 있다. 제어기(200)는 제어 디바이스 위치들을 저장하고 재호출(recall)하기 위한 명령들을 포함할 수도 있다. 사용자가 현재의 설정들로 복귀하는 것을 희망할 경우, 사용자는 이들을 '세이브(save)'할 수 있다. 세이브된 데이터는 다음 중의 임의의 것 또는 전부를 포함할 수 있다: 현재의 신호 프로세싱 파라미터 값들, 현재의 제어기 위치들, 현재의 차원 위치들, 현재의 음향 환경의 통계들/레코딩들, 현재의 청력 보조기 출력(또는 추정된 출력)의 통계들/레코딩들 등. 세이브된 데이터는 이동 디바이스, 개인용 컴퓨터, 청력 보조 디바이스, 또는 원격 서버 상에 상주할 수 있다.
설정들을 재호출하기 위하여, 사용자는 저장된 로케이션으로부터 세이브된 데이터를 수신할 수도 있다. 저장된 데이터가 신호 프로세싱 파라미터들을 포함할 경우, 그것들은 청력 보조 디바이스(108)에서 직접적으로 구현될 수 있다. 저장된 데이터가 음향 특징들을 포함할 경우, 디바이스들 중의 하나는 타겟 출력 음향 특징들 또는 타겟 조작의 특징들과 최상으로 일치하는 신호 프로세싱 파라미터들의 조합을 식별하기 위하여 최적화 루틴을 먼저 실행할 수도 있다. 청력 보조기 맞춤 디바이스를 위한 데이터는, (1) 이동 디바이스에서 원격 서버로 이동 디바이스로 청력 보조 디바이스로, (2) 청력 보조 디바이스에서 원격 서버로 청력 보조 디바이스로, (3) 이동 디바이스에서 청력 보조 디바이스로, 또는 (4) 청력 보조 디바이스를 포함할 수도 있는 다양한 방법들로 흐를 수 있다.
도 11은 도 10의 일 예의 디바이스를 위한 일 예의 플로우차트를 예시한다. 추가적인, 상이한, 또는 더 적은 액트(act)들이 제공될 수도 있다. 액트들은 도시된 순서 또는 다른 순서들로 수행된다. 액트들은 또한 반복될 수도 있다.
액트(S101)에서, 마이크로폰(103), 제어기(200), 또는 통신 인터페이스(211)는 오디오 신호를 수신할 수도 있다. 오디오 신호는 스피치, 잡음, 텔레비전, 라디오 사운드들, 또는 다른 사운드들을 포함할 수도 있다. 액트(S103)에서, 제어기(200)는 신호 프로세싱 파라미터들의 제 1 세트에 따라 오디오 신호를 수정하도록 구성된다. 제어기(200)는 신호 프로세싱 파라미터들의 제 1 세트에 기초하여 증폭된 오디오 신호들을 스피커(105)로 출력할 수도 있다.
액트(S105)에서, 디스플레이(205), 제어기(200), 또는 통신 인터페이스(211)는 신호 프로세싱 파라미터들의 서브세트 또는 전부를 조정하기 위하여 단일 차원 입력으로부터 데이터를 수신할 수도 있다. 액트(S207)에서, 제어기(200)는 신호 프로세싱 파라미터들의 조정된 세트에 따라 오디오 신호를 수정하도록 구성된다.
입력 디바이스(203)는 하나 이상의 버튼들, 키패드, 키보드, 마우스, 스타일러스 펜, 트랙볼, 록커(rocker) 또는 토글(toggle) 스위치, 터치 패드, 음성 인식 회로, 또는 데이터를 디바이스(20)로 입력하기 위한 다른 디바이스 또는 컴포넌트일 수도 있다. 입력 디바이스(203) 및 디스플레이(211)는 용량성 또는 저항성일 수도 있는 터치 스크린으로서 조합될 수도 있다. 디스플레이(211)는 액정 디스플레이(liquid crystal display; LCD) 패널, 발광 다이오드(light emitting diode; LED) 스크린, 박막 트랜지스터 스크린, 또는 또 다른 타입의 디스플레이일 수도 있다. 디스플레이(211)는 컨텐츠의 제 1 및 제 2 부분들을 디스플레이하도록 구성된다.
도 12는 도 1의 시스템을 위한 일 예의 서버(107)를 예시한다. 서버(107)는 적어도 메모리(301), 제어기(303), 및 통신 인터페이스(305)를 포함한다. 하나의 예에서, 데이터베이스(307)는 초기 청각학적 값들, 감소된 청각학적 값들, 신호 프로세싱 파라미터들, 저장된 신호 프로세싱 설정들, 또는 위에서 설명된 다른 데이터의 임의의 조합을 저장한다. 추가적인, 상이한, 또는 더 적은 컴포넌트들이 제공될 수도 있다. 상이한 네트워크 디바이스들은 컴포넌트들의 동일하거나 상이한 배열을 가질 수도 있다. 도 13은 서버(107)를 위한 일 예의 플로우차트를 예시한다. 추가적인, 상이한, 또는 더 적은 액트들이 제공될 수도 있다. 액트들은 도시된 순서 또는 다른 순서들로 수행된다. 액트들은 또한 반복될 수도 있다.
액트(S201)에서, 제어기(303)는 메모리(301) 또는 데이터베이스(307)로부터 모집단에 대한 청각학적 값들의 세트를 액세스한다. 청각학적 값들의 세트는 임상적 측정들의 완전한 세트일 수도 있다. 청각학적 값들의 세트는 임상적 측정들의 통계적으로 간략화된 세트일 수도 있다. 청각학적 값들의 세트는 제 1 개수의 차원들을 가진다. 하나의 예에서, 차원들의 수는 2 이상이다. 하나의 예에서, 차원들의 수는 다수의 독립적인 변수들이 청각학적 값들의 세트에서 존재하므로 훨씬 더 높을 수도 있다(예컨대, 100 보다 더 크다).
액트(S203)에서, 제어기(303)는 청각학적 값들의 세트를 감소된 데이터 세트로 변환한다. 감소된 데이터 세트는 제 1 개수의 차원들보다 더 적은 제 2 개수의 차원들을 가진다. 감소된 데이터 세트는 주요 성분 분석 또는 또 다른 차원 감소 기법으로부터 유도될 수도 있다.
액트(S205)에서, 제어기(303)는 감소된 데이터 세트를 추정하는 곡선을 계산한다. 곡선은 주요 성분 분석 또는 또 다른 차원 감소 기법으로부터 감소된 데이터 세트에 맞는다(fit). 곡선 상의 임의의 x-값에 대하여, 정확하게 하나의 y-값이 있거나, 또는 그 반대도 마찬가지이므로, 곡선은 단일 차원을 가질 수도 있다. 곡선은 청력 보조 알고리즘을 위한 신호 프로세싱 파라미터들을 정의한다.
액트(S207)에서, 통신 인터페이스(305)는 곡선을, 신호 프로세싱 파라미터들을 청력 보조 알고리즘에 적용하는 외부 디바이스로 전송한다. 외부 디바이스는 위에서 설명된 바와 같이, 청력 보조 디바이스 또는 이동 디바이스일 수도 있다. 외부 디바이스는 청력 보조 알고리즘을 위한 신호 프로세싱 파라미터들을 수정하기 위하여, 곡선을 따라 이동하기 위한 제어 입력을 전송할 수도 있다.
제어기들(200 및 303)은 일반 프로세서, 디지털 신호 프로세서, 애플리케이션 특정 집적 회로(application specific integrated circuit; ASIC), 필드 프로그래밍가능 게이트 어레이(field programmable gate array; FPGA), 아날로그 회로, 디지털 회로, 그 조합들, 또는 지금 알려지거나 더 이후에 개발된 프로세서를 포함할 수도 있다. 제어기들(200 및 303)은 단일 디바이스일 수도 있거나, 네트워크, 분산된 프로세싱, 또는 클라우드 컴퓨팅과 연관된 것과 같은 디바이스들의 조합들일 수도 있다.
메모리들(201 및 301)은 휘발성 메모리 또는 비-휘발성 메모리일 수도 있다. 메모리들(201 및 301)은 판독 전용 메모리(read only memory; ROM), 랜덤 액세스 메모리(random access memory; RAM), 플래시 메모리(flash memory), 전자적 소거가능 프로그램 판독 전용 메모리(electronic erasable program read only memory; EEPROM), 또는 다른 타입의 메모리 중의 하나 이상을 포함할 수도 있다. 메모리들(201 및 301)은 보안 디지털(secure digital; SD) 메모리 카드와 같은 그 개개의 디바이스들로부터 분리가능할 수도 있다.
통신 인터페이스는 임의의 동작가능한 접속(예컨대, 출구 포트, 입구 포트)을 포함할 수도 있다. 동작가능한 접속은 신호들, 물리적 통신들, 및/또는 논리적 통신들이 전송될 수도 있고 및/또는 수신될 수도 있는 것일 수도 있다. 동작가능한 접속은 물리적 인터페이스, 전기적 인터페이스, 및/또는 데이터 인터페이스를 포함할 수도 있다.
컴퓨터-판독가능 매체는 단일 매체인 것으로 도시되지만, 용어 "컴퓨터-판독가능 매체"는 명령들의 하나 이상의 세트들을 저장하는, 중앙집중화되거나 분산된 데이터베이스, 및/또는 연관된 캐시들 및 서버들과 같은 단일 매체 또는 다수의 매체들을 포함한다. 용어 "컴퓨터-판독가능 매체"는 또한, 프로세서에 의한 실행을 위한 명령들의 세트를 저장할 수 있거나, 인코딩할 수 있거나, 또는 반송할 수 있거나, 또는 컴퓨터 시스템으로 하여금, 본원에서 개시된 방법들 또는 동작들 중의 임의의 하나 이상을 수행하게 하는 임의의 매체를 포함할 것이다.
특정한 비-제한적, 예시적인 실시형태에서, 컴퓨터-판독가능 매체는, 하나 이상의 비-휘발성 판독-전용 메모리들을 실장하는 메모리 카드 또는 다른 패키지와 같은 솔리드-스테이트 메모리(solid-state memory)를 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨터-판독가능 매체는 랜덤 액세스 메모리 또는 다른 휘발성 재기록가능 메모리일 수 있다. 추가적으로, 컴퓨터-판독가능 매체는 송신 매체 상에서 통신된 신호와 같은 반송파 신호들을 캡처하기 위한, 디스크 또는 테이프들 또는 다른 저장 디바이스와 같은 자기-광학 또는 광학 매체를 포함할 수 있다. e-메일 또는 다른 자체-포함된 정보 아카이브(archive) 또는 아카이브들의 세트로의 디지털 파일 첨부는 유형(tangible)의 저장 매체인 분산 매체로 고려될 수도 있다. 따라서, 개시물은 데이터 또는 명령들이 저장될 수도 있는, 컴퓨터-판독가능 매체 또는 분산 매체, 및 다른 등가물들, 및 후속자 매체(successor medium)들 중의 임의의 하나 이상을 포함하는 것으로 고려된다. 컴퓨터-판독가능 매체는 비-일시적(non-transitory)일 수도 있고, 이것은 모든 유형의 컴퓨터-판독가능 매체들을 포함한다.
대안적인 실시형태에서, 애플리케이션 특정 집적 회로들, 프로그래밍가능 로직 어레이들, 및 다른 하드웨어 디바이스들과 같은 전용 하드웨어 구현예들은 본원에서 설명된 방법들 중의 하나 이상을 구현하도록 구성될 수 있다. 다양한 실시형태들의 장치 및 시스템들을 포함할 수도 있는 애플리케이션들은 다양한 전자 및 컴퓨터 시스템들을 폭넓게 포함할 수 있다. 본원에서 설명된 하나 이상의 실시형태들은 모듈들 사이에서, 그리고 모듈들을 통해, 또는 애플리케이션-특정 집적 회로의 일부분들로서 통신될 수 있는 관련된 제어 및 데이터 신호들을 갖는 2 개 이상의 특정 상호접속된 하드웨어 모듈들 또는 디바이스들을 이용하여 기능들을 구현할 수도 있다. 따라서, 본 시스템은 소프트웨어, 펌웨어, 및 하드웨어 구현예들을 포함한다.
본 개시물의 다양한 실시형태들에 따르면, 본원에서 설명된 방법들은 컴퓨터 시스템에 의해 실행가능한 소프트웨어 프로그램들에 의해 구현될 수도 있다. 또한, 예시적인 비-제한된 실시형태에서는, 구현예들이 분산된 프로세싱, 컴포넌트/오브젝트 분산된 프로세싱, 및 병렬 프로세싱을 포함할 수 있다. 대안적으로, 가상적 컴퓨터 시스템 프로세싱은 본원에서 설명된 바와 같은 방법들 또는 기능성 중의 하나 이상을 구현하도록 구성될 수 있다.
본 명세서는 특정한 표준들 및 프로토콜들을 참조하여 특정한 실시형태들에서 구현될 수도 있는 컴포넌트들 및 기능들을 설명하지만, 발명은 이러한 표준들 및 프로토콜들로 제한되지는 않는다. 예를 들어, 인터넷 및 다른 패킷 교환 네트워크 송신을 위한 표준들(예컨대, TCP/IP, UDP/IP, HTML, HTTP, HTTPS)은 최신의 예들을 표현한다. 이러한 표준들은 동일한 기능들을 필수적으로 가지는 더욱 신속하거나 또는 더욱 효율적인 등가물들에 의해 주기적으로 대체된다. 따라서, 본원에서 개시된 것들과 같은 동일하거나 유사한 기능들을 가지는 대체 표준들 및 프로토콜들은 그 등가물들로 고려된다.
(프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 애플리케이션, 스크립트, 또는 코드로 또한 알려진) 컴퓨터 프로그램은 컴파일링되거나(compiled) 인터프리팅된(interpreted) 언어들을 포함하는 임의의 형태의 프로그래밍 언어로 기록될 수 있고, 그것은 단독형 프로그램으로서 또는 모듈로서, 컴포넌트, 서브루틴, 또는 컴퓨팅 환경에서의 이용을 위하여 적당한 다른 유닛을 포함하는 임의의 형태로 설치될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 반드시 파일 시스템에서의 파일에 대응하지는 않는다. 프로그램은 다른 프로그램들 또는 데이터(예컨대, 마크업 언어 문서에서 저장된 하나 이상의 스크립트(script)들)를 유지하는 파일의 부분에서, 논의 중인 프로그램에 전용인 단일 파일에서, 또는 다수의 조정된(coordinated) 파일들(예컨대, 하나 이상의 모듈들, 서브 프로그램들, 또는 코드의 부분들을 저장하는 파일들)에서 저장될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 사이트에서 위치되거나 다수의 사이트들에 걸쳐 분산되고, 통신 네트워크에 의해 상호접속되는 하나의 컴퓨터 상에서, 또는 다수의 컴퓨터들 상에서 실행되도록 설치될 수 있다.
이 명세서에서 설명된 프로세스들 및 로직 흐름들은 입력 데이터에 대해 동작함으로써, 그리고 출력을 생성함으로써, 기능들을 수행하기 위한 하나 이상의 컴퓨터 프로그램들을 실행하는 하나 이상의 프로그래밍가능 프로세서들에 의해 수행될 수 있다. 프로세스들 및 로직 흐름들은 또한, 특수 목적 로직 회로부, 예컨대, FPGA(field programmable gate array; 필드 프로그래밍가능 게이트 어레이) 또는 ASIC (application specific integrated circuit; 애플리케이션 특정 집적 회로)에 의해 수행될 수 있거나, 장치는 또한 특수 목적 로직 회로부, 예컨대, FPGA 또는 ASIC으로서 구현될 수 있다.
컴퓨터 프로그램의 실행을 위하여 적당한 프로세서들은 예로서, 범용 및 특수 목적 마이크로프로세서들의 양자와, 임의의 종류의 디지털 컴퓨터의 임의의 하나 이상의 프로세서들을 포함한다. 일반적으로, 프로세서는 판독 전용 메모리 또는 랜덤 액세스 메모리 또는 양자로부터 명령들 및 데이터를 수신할 수도 있다. 컴퓨터의 필수적인 엘리먼트는 명령들을 수행하기 위한 프로세서와, 명령들 및 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 메모리 디바이스들이다. 일반적으로, 컴퓨터는 또한, 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 대용량 저장 디바이스들, 예컨대, 자기, 자기 광학 디스크들, 또는 광학 디스크들을 포함할 것이거나, 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 대용량 저장 디바이스들, 예컨대, 자기, 자기 광학 디스크들, 또는 광학 디스크들로부터 데이터를 수신하거나 이들로 데이터를 전송하기 위하여 동작가능하게 결합될 것이나, 이들 양자일 것이다. 그러나, 컴퓨터는 이러한 디바이스들을 가질 필요가 없다. 컴퓨터 프로그램 명령들 및 데이터를 저장하기 위하여 적당한 컴퓨터 판독가능 매체들은 예로서, 반도체 메모리 디바이스들, 예컨대, EPROM, EEPROM, 및 플래시 메모리 디바이스들; 자기 디스크들, 예컨대, 내부 하드 디스크들 또는 분리가능 디스크들; 자기 광학 디스크들; 및 CD-ROM 및 DVD-ROM 디스크들을 포함하는, 모든 형태들의 비-휘발성 메모리, 매체들, 및 메모리 디바이스들을 포함한다. 프로세서 및 메모리는 특수 목적 로직 회로부에 의해 보충될 수 있거나, 특수 목적 로직 회로부 내에 편입될 수 있다.
이 명세서는 많은 세부사항들을 포함하지만, 이것들은 발명 또는 청구될 수도 있는 것의 범위에 대한 제한들로서 해석되는 것이 아니라, 오히려, 발명의 특정한 실시형태들에 특정한 특징들의 설명들로서 해석되어야 한다. 별도의 실시형태들의 맥락에서 이 명세서에서 설명되는 어떤 특징들은 또한, 단일의 실시형태에서 조합으로 구현될 수 있다. 반대로, 단일의 실시형태의 맥락에서 설명되는 다양한 특징들은 또한, 다수의 실시형태들에서 별도로 또는 임의의 적당한 하위조합으로 구현될 수 있다. 또한, 특징들은 어떤 조합들에서 작동하는 것으로서 위에서 설명될 수도 있고, 심지어 이와 같이 초기에 청구될 수도 있지만, 청구된 조합으로부터의 하나 이상의 특징들은 일부의 경우들에 있어서 조합으로부터 삭제될 수 있고, 청구된 조합은 하위-조합 또는 하위-조합의 변형에 관한 것일 수도 있다.
유사하게, 동작들은 특정한 순서로 도면들에서 도시되고 본원에서 설명되어 있지만, 이것은 바람직한 결과들을 달성하기 위하여, 이러한 동작들이 도시된 특정한 순서로 또는 순차적인 순서로 수행되거나, 모든 예시된 동작들이 수행될 것을 요구하는 것으로서 이해되어야 하는 것은 아니다. 어떤 상황들에서는, 멀티태스킹 및 병렬 프로세싱이 유리할 수도 있다. 또한, 위에서 설명된 실시형태들에서의 다양한 시스템 컴포넌트들의 분리는 모든 실시형태들에서 이러한 분리를 요구하는 것으로서 이해되어야 하는 것은 아니고, 설명된 프로그램 컴포넌트들 및 시스템들은 단일 소프트웨어 제품에서 일반적으로 함께 통합될 수 있거나 다수의 소프트웨어 제품들로 패키징될 수 있다는 것으로 이해되어야 한다.
상기한 상세한 설명은 제한하는 것이 아니라 예시적인 것으로서 간주되는 것으로 의도되고, 모든 등가물들을 포함하는 다음의 청구항들은 발명의 범위를 정의하도록 의도된다는 것이 이해된다. 청구항들은 그 효과에 대해 기재되지 않으면, 설명된 순서 또는 엘리먼트들로 제한되는 것으로서 판독되지 않아야 한다. 그러므로, 다음의 청구항들 및 그에 대한 등가물들의 범위 및 사상 내에서 나오는 모든 실시형태들은 발명으로 청구된다.

Claims (21)

  1. 방법에 있어서,
    모집단(population)에 대한 청각학적 값들의 세트를 식별하는 단계로서, 상기 청각학적 값들의 세트는 제 1 개수의 차원들을 가지는 것인, 상기 식별하는 단계;
    프로세서를 이용하여, 상기 청각학적 값들의 세트를 감소된 데이터 세트로 변환하는 단계로서, 상기 감소된 데이터 세트는 상기 제 1 개수의 차원들보다 더 적은 제 2 개수의 차원들을 가지는 것인, 상기 변환하는 단계; 및
    상기 프로세서를 이용하여, 상기 감소된 데이터 세트에 대한 궤적을 계산하는 단계로서, 상기 궤적은 청력 보조 디바이스를 위한 설정들을 제공하는 것인, 상기 계산하는 단계
    를 포함하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 청각학적 값들의 세트를 감소된 데이터 세트로 변환하는 단계는,
    상기 청각학적 값들의 세트에 주요 성분 분석(principal component analysis)을 수행하는 단계를 포함하는 것인 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 주요 성분 분석은, 오디오 특성의 함수로서의 제 1 성분과, 상기 오디오 특성의 함수로서의 제 2 성분을 포함하는 것인 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 감소된 데이터 세트는, 상기 제 1 성분 및 상기 제 2 성분의 선형 조합에 의해 정의된 포인트들을 포함하는 것인 방법.
  5. 제 3 항에 있어서,
    상기 오디오 특성은 이득인 것인 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 청각학적 값들의 세트를 감소된 데이터 세트로 변환하는 단계는,
    상기 청각학적 값들의 세트에 라우드니스(loudness) 또는 휘도(brightness)의 청각 모델을 실행하는 단계를 포함하는 것인 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    적어도 하나의 제어 입력이, 입력 데이터를 상기 궤적을 따르는 위치들로 변환하는 것인 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 모집단에 대한 청각학적 값들의 세트를 식별하는 단계는,
    상기 청각학적 값들의 세트를 정의하기 위하여 상기 모집단에 대한 청각학적 값들의 포괄적인(comprehensive) 세트에 클러스터링(clustering)을 수행하는 단계를 포함하는 것인 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 감소된 데이터 세트에 기초하여 상기 궤적에 대한 값들을 보간하는 단계를 더 포함하는 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 감소된 데이터에 상기 궤적으로서 곡선을 맞추는(fitting) 단계를 더 포함하는 방법.
  11. 장치에 있어서,
    청력 보조 디바이스의 설정들을 위한 적어도 하나의 제어 입력을 포함하는 사용자 인터페이스; 및
    데이터를, 상기 적어도 하나의 제어 입력으로부터, 차원 감소된 데이터 세트에 대한 궤적을 따르는 하나 이상의 위치들로 변환하도록 구성된 프로세서
    를 포함하고,
    상기 차원 감소된 데이터 세트는 모집단에 대한 청각학적 값들의 세트로부터 유도되는 것인 장치.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 청각학적 값들의 세트는 제 1 개수의 차원들을 가지고, 상기 차원 감소된 데이터 세트는, 상기 제 1 개수의 차원들보다 더 적은 제 2 개수의 차원들을 가지는 것인 장치.
  13. 제 11 항에 있어서,
    상기 차원 감소된 데이터 세트를 계산하기 위하여 상기 청각학적 값들의 세트에 주요 성분 분석이 적용되는 것인 장치.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 주요 성분 분석은 오디오 특성의 함수로서의 제 1 성분과, 상기 오디오 특성의 함수로서의 제 2 성분을 포함하는 것인 장치.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 차원 감소된 데이터 세트는 상기 제 1 성분 및 상기 제 2 성분의 선형 조합들을 포함하고, 상기 궤적 상의 포인트들은 상기 제 1 성분 및 상기 제 2 성분의 선형 조합들에 의해 정의되는 것인 장치.
  16. 제 11 항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 궤적을 따르는 보간된 값들에 기초하여, 또는 상기 차원 감소된 데이터 세트에 맞는 곡선에 기초하여 상기 궤적을 계산하도록 구성되는 것인 장치.
  17. 제 11 항에 있어서,
    상기 청력 보조 디바이스에 대한 이전에 정의된 설정들을 저장하도록 구성된 메모리를 더 포함하는 장치.
  18. 방법에 있어서,
    모집단에 대한 청각학적 값들의 세트를 액세스하는 단계로서, 상기 청각학적 값들의 세트는 제 1 개수의 차원들을 가지는 것인, 상기 액세스하는 단계;
    프로세서를 이용하여, 상기 청각학적 값들의 세트를 감소된 데이터 세트로 변환하는 단계로서, 상기 감소된 데이터 세트는 제 2 개수의 차원들을 가지는 것인, 상기 변환하는 단계;
    상기 프로세서를 이용하여, 상기 감소된 데이터 세트를 추정하는 곡선을 계산하는 단계; 및
    상기 곡선을 따르는 위치들에 대응하는 데이터를 외부 디바이스로 전송하는 단계
    를 포함하고,
    상기 곡선은 청력 보조 알고리즘을 위한 신호 프로세싱 파라미터들을 정의하는 것인 방법.
  19. 제 18 항에 있어서,
    상기 청력 보조 알고리즘을 위한 상기 신호 프로세싱 파라미터들을 수정하기 위하여 상기 곡선을 따라 이동하기 위한 제어 입력을 수신하는 단계를 더 포함하는 방법.
  20. 제 18 항에 있어서,
    상기 감소된 데이터 세트에 대한 제 2 곡선을 계산하는 단계; 및
    상기 청력 보조 알고리즘을 위한 상기 신호 프로세싱 파라미터들을 수정하기 위하여 상기 제 2 곡선을 따라 이동하기 위한 제어 입력을 수신하는 단계
    를 더 포함하는 방법.
  21. 제 18 항에 있어서,
    상기 청각학적 값들의 세트를 감소된 데이터 세트로 변환하는 단계는,
    상기 청각학적 값들의 세트에 주요 성분 분석을 수행하는 단계를 포함하고, 상기 주요 성분 분석은 오디오 특성의 함수로서의 제 1 성분과, 상기 오디오 특성의 함수로서의 제 2 성분을 포함하며, 상기 곡선은 상기 제 1 성분 및 상기 제 2 성분의 선형 조합인 것인 방법.
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