KR20200145632A - 보청기의 설정값을 설정하는 모바일 단말, 및 보청기 설정 방법 - Google Patents

보청기의 설정값을 설정하는 모바일 단말, 및 보청기 설정 방법 Download PDF

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KR20200145632A
KR20200145632A KR1020190121005A KR20190121005A KR20200145632A KR 20200145632 A KR20200145632 A KR 20200145632A KR 1020190121005 A KR1020190121005 A KR 1020190121005A KR 20190121005 A KR20190121005 A KR 20190121005A KR 20200145632 A KR20200145632 A KR 20200145632A
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이윤태
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고방철
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삼성전기주식회사
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Abstract

본 발명의 실시예에 따르면, 보청기의 설정값을 설정하는 모바일 단말 및 보청기 설정 방법이 공개된다. 본 발명의 실시예에 따른 모바일 단말은 주변의 소리를 획득하는 마이크 및 모바일 단말의 위치를 파악하는 위치 센서를 포함하는 센서부, 사용자가 지정한 특정인의 목소리에 대한 특징을 학습을 통해 파악하고, 상기 특정인의 목소리에 대한 특징에 기초하여 보청기의 동작 특성을 결정하는 설정값을 결정하는 프로세서, 및 상기 설정값을 상기 보청기로 송신하는 통신부를 포함한다.

Description

보청기의 설정값을 설정하는 모바일 단말, 및 보청기 설정 방법{A mobile terminal for setting the hearing aid, and a setting method for the hearing aid}
본 출원은 보청기의 설정값을 설정하는 모바일 단말, 및 보청기의 설정 방법에 관한 것이다.
보청기는 정상인이 들을 수 있는 대역의 음을 증폭 또는 변형하여 난청자로 하여금 정상인과 같은 정도로 지각하도록 만드는 장치이다. 과거, 보청기는 외부의 소리를 단순히 증폭시키는 기능을 수행하였다. 그러나, 최근들어 다양한 환경에서 보다 선명한 소리를 사용자에게 전달할 수 있는 디지털 보청기가 많이 보급되고 있다.
공개특허공보 제10-2005-0119758호
본 발명의 실시예에 따르면, 보청기의 동작 특성을 결정하는 설정값을 설정하는 모바일 단말이 제공된다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 보청기의 동작 특성을 결정하는 설정값을 변경하는 보청기 설정 방법이 제공된다.
본 발명의 실시예에 따른 모바일 단말은 주변의 소리를 획득하는 마이크 및 모바일 단말의 위치를 파악하는 위치 센서를 포함하는 센서부, 사용자가 지정한 특정인의 목소리에 대한 특징을 학습을 통해 파악하고, 상기 특정인의 목소리에 대한 특징에 기초하여 보청기의 동작 특성을 결정하는 설정값을 결정하는 프로세서, 및 상기 설정값을 상기 보청기로 송신하는 통신부를 포함한다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 보청기 설정 방법은 보청기와 연결된 모바일 단말을 이용하여 상기 보청기의 동작 특성을 설정하는 보청기 설정 방법에 있어서, 상기 모바일 단말이, 사용자가 지정한 특정인의 목소리에 대한 특징을 학습을 통해 파악하는 단계, 상기 모바일 단말이, 상기 특정인의 목소리에 대한 특징에 기초하여 보청기의 동작 특성을 결정하는 설정값을 결정하는 단계, 및 상기 모바일 단말이, 상기 설정값을 상기 보청기로 송신하는 단계를 포함한다.
따라서, 본 발명의 실시예에 따른 보청기의 설정값을 설정하는 모바일 단말, 및 보청기 설정 방법에 따르면, 보청기의 동작 특성을 결정하는 설정값을 보다 적절하게 설정할 수 있다. 따라서, 보청기의 사용자가 보다 좋은 음질의 소리를 들을 수 있으며, 이로 인해 생활의 편의가 향상될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 보청기의 설정 방법을 수행하기 위한 시스템을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 모바일 단말의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 보청기의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 4 및 도 5 각각은 본 발명의 일실시예에 따른 보청기의 설정 방법을 설명하기 위한 도면이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 형태들을 설명한다. 그러나, 본 발명의 실시형태는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 이하 설명하는 실시 형태로 한정되는 것은 아니다. 또한, 본 발명의 실시형태는 당해 기술분야에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 더욱 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 보청기의 설정 방법을 수행하기 위한 시스템을 개략적으로 나타낸 도면으로서, 상기 시스템은 모바일 단말(100), 보청기(200), 및 서버(300)를 포함할 수 있다.
모바일 단말(100)은 자체적으로 감지한 음성 신호, 자체적으로 감지한 주변 상황에 대한 정보, 및 보청기(200)로부터 수신한 음성 신호(si) 등에 기초하여 보청기(200)의 주파수 특성 등을 결정하는 설정값(freq)을 보청기로 출력할 수 있다. 상기 모바일 단말(100)의 동작은 적어도 하나 이상의 어플리케이션(application)을 실행시킴으로써 수행될 수 있다. 또한, 모바일 단말(100)은 서버(300)로부터 상기 적어도 하나 이상의 어플리케이션을 다운로드받을 수 있다.
보청기(200)는 외부로부터 유입되는 소리를 증폭하여 출력할 수 있다. 이때, 보청기(200)의 동작 특성(예를 들면, 각 주파수 대역별 이득 등)은 상기 설정값(freq)에 의해 결정될 수 있다.
서버(300)는 모바일 단말(100)이 후술하는 동작을 수행하도록 하는 적어도 하나 이상의 어플리케이션을 저장할 수 있으며, 모바일 단말(100)의 요청에 따라 적어도 하나 이상의 어플리케이션(sw)을 모바일 단말(100)로 전송할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 모바일 단말의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도로서, 모바일 단말(100)은 통신부(110), 센서부(120), 프로세서(130), 및 메모리(140)를 포함할 수 있다.
통신부(110)는 서로 다른 방식으로 데이터를 송수신하는 복수개의 통신 모듈들을 포함할 수 있다. 통신부(110)는 서버(도 1의 300)로부터 적어도 하나 이상의 어플리케이션(sw)을 다운로드받을 수 있다. 또한, 통신부(110)는 보청기(도 1의 200)로부터 보청기가 수집한 음성 신호에 대한 정보(si)를 수신할 수 있다. 또한, 통신부(110)는 보청기(도 1의 200)로 보청기의 설정값(freq)을 송신할 수 있다. 보청기의 설정값(freq)은 보청기의 동작 특성을 결정하는 값으로서, 예를 들면 주파수 대역별 이득값일 수 있다. 또는, 보청기의 설정값(freq)은 특정 주파수에 대한 정보일 수도 있다.
센서부(120)는 주변의 소리를 획득하는 마이크, 모바일 단말의 위치를 파악하는 위치 센서, 및 기타 주변의 환경을 감지하기 위한 다양한 센서들을 포함할 수 있다. 위치 센서는 GPS(Global Positioning System) 수신기 등을 포함할 수 있다. 위치 센서는 와이파이(WiFi) 통신망을 통해 접속한 AP(Acess Point)의 위치, 또는 연결된 블루투스 기기 등을 이용하여 모바일 단말의 위치를 파악할 수도 있다. 또는, 위치 센서는 모바일 단말에 저장된 개인 일정을 활용하여 모바일 단말의 위치를 파악할 수도 있다.
프로세서(130)는 모바일 단말(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 프로세서(130)는 서버로부터 수신한 어플리케이션을 메모리(140)에 저장할 수 있으며, 필요에 따라 메모리(140)에 저장된 어플리케이션을 로딩하여 실행시킬 수 있다.
프로세서(130)는 센서부(120)의 마이크를 통해 입력되는 음성 신호와, 센서부(120)의 위치 센서로부터 입력된 모바일 단말의 위치를 기초로, 사용자의 주변 환경(예를 들면, 사용자의 위치나 현재 상황)을 파악하고, 사용자의 주변 환경에 따른 주변 잡음의 특징을 학습을 통해 파악할 수 있다. 상기 주변 잡음의 특징은 주변 잡음의 주파수 대역일 수 있다. 즉, 프로세서(130)는 사용자의 주변 환경에 대응하는 주변 잡음의 주파수 대역을 학습을 통해 파악할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(130)는 사용자가 집에 머무르는 동안에 많이 발생하는 주변 잡음의 주파수 대역, 사용자가 출퇴근하는 상황에서 많이 발생하는 주변 잡음의 주파수 대역 등을 파악할 수 있다.
또한, 프로세서(130)는 사용자의 목소리와 사용자가 지정한 특정인의 목소리에 대한 특징(예를 들면, 주파수 대역)을 학습을 통해 파악할 수 있다. 예를 들면, 모바일 단말에서 자주 사용하는 연락처에 대한 번호 또는 모바일 단말에 저장된 연락처의 번호와 통화하는 경우에, 통화 상대방의 목소리를 획득하고, 이를 학습하여 특정인의 목소리에 대한 특징을 파악할 수 있다. 또는, 위치 센서를 통해 사용자가 자주 머무르는 장소에서 수집된 음성 신호를 기초로, 해당 장소에서 자주 입력되는 목소리에 대해 학습을 수행하여 특정인의 목소리의 특징을 파악할 수 있다. 이 경우, 모바일 단말의 마이크를 통해 목소리가 입력될 수도 있고, 보청기(도 1의 200)로 입력되는 목소리를 모바일 단말의 통신부(110)를 통해 전달받을 수도 있다. 또는, 모바일 단말을 통해 특정 어플리케이션을 실행시킴으로써, 특정인의 목소리를 획득하고, 이를 학습함으로써 특정인의 목소리의 특징을 파악할 수도 있다. 또는, 음성 통화 중 명시적인 녹음을 통해 특정인의 목소리를 획득하거나, 미리 저장된 음성 파일을 활용하거나, 모바일 단말과 연결된 블루투스 기기(예를 들면, AI 스피커)에 입력되는 음성 신호를 특정인의 목소리로 획득할 수도 있다.
또한, 프로세서(130)는 학습한 사용자의 목소리의 특징, 특정인의 목소리의 특징, 및 주변 환경에 따른 주변 잡음의 특징에 기초하여 보청기의 설정값을 결정할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(130)는 특정인의 목소리가 다른 소리들보다 더 증폭되도록 보청기의 설정값을 결정할 수 있다. 프로세서(130)는 사용자의 목소리에 대해 울림 현상이 없도록 보청기의 설정값을 결정할 수 있다. 프로세서(130)는 사용자의 주변 환경에 따라 적절한 주변 잡음이 제거되도록 보청기의 설정값을 결정할 수 있다. 상기 보청기의 설정값은 주파수에 따른 이득값일 수 있다.
프로세서(130)는 어플리케이션 프로세서(Application Processor) 및 NPU(Neural Processing Unit)를 포함할 수 있다.
프로세서(130)는 딥러닝을 통해 상술한 동작을 수행할 수 있다. 머신러닝의 한 분야인 딥러닝은 사람이 조건을 가르쳐 주지 않고 기계가 스스로 학습하여, 결론을 추론하게 함으로서, 인간의 지능과 유사하도록 만든 인공지능 기술이다. 본 발명의 일실시예에 따르면, 딥러닝을 보청기의 설정값 결정에 활용함으로써, 보다 효과적으로 보청기를 설정할 수 있다. 또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 모바일 단말(예를 들면, 스마트폰)에 탑재된 NPU를 이용하여 상기 딥러닝이 수행될 수 있다.
메모리(140)는 적어도 하나 이상의 어플리케이션을 저장할 수 있다. 또한, 메모리(140)에는 프로세서(130)가 수행하는 학습의 기초가 되는 다양한 데이터를 저장할 수도 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 보청기의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도로서, 보청기(200)는 마이크(210), 전증폭기(220), A/D(Analog to Ditidal) 컨버터(230), 디지털 시그널 프로세서(DSP : Digital Signal Processor), 통신부(250), D/A(Digital to Analog) 컨버터(260), 후증폭기(270), 및 리시버(280)를 포함할 수 있다.
마이크(210)는 외부의 아날로그 사운드 신호(예를 들어, 음성 등)를 입력받아 전증폭기(220)로 전달할 수 있다.
전증폭기(220)는 마이크(210)로부터 전달받은 아날로그 사운드 신호를 미리 지정된 크기로 증폭시킬 수 있다.
A/D 컨버터(230)는 전증폭기(220)로부터 출력된 증폭된 아날로그 사운드 신호를 수신하고, 증폭된 아날로그 사운드 신호를 디지털 사운드 신호로 변환할 수 있다.
DSP(240)는 디지털 사운드 신호를 수신하고, 신호 처리 알고리즘을 이용하여 디지털 신호를 처리하고, 처리된 디지털 신호를 D/A 컨버터(260)로 출력할 수 있다. 상기 신호 처리 알고리즘의 동작 특성은 설정값(freq)에 의해 조정될 수 있다. 예를 들면, 설정값(freq)에 의해, 신호 처리 알고리즘에서 주파수 대역 별로 이득값이 달라질 수 있다.
통신부(250)는 모바일 단말(도 1의 100)로부터 설정값(freq)을 수신할 수 있다. 또한, 통신부(250)는 보청기(200)로 입력된 소리에 대한 정보(si)를 모바일 단말(도 1의 100)로 송신할 수도 있다.
D/A 컨버터(260)는 전달받은 디지털 신호를 아날로그 신호로 변환할 수 있다.
후증폭기(270)는 D/A 컨버터(260)로부터 변환된 아날로그 신호를 수신하고, 변환된 아날로그 신호를 미리 지정된 크기로 증폭할 수 있다.
리시버(280)는 후증폭기(270)로부터 증폭된 아날로그 신호를 수신하고, 증폭된 아날로그 신호를 보청기를 착용한 사용자에게 제공할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 보청기의 설정 방법을 설명하기 위한 도면이다.
먼저, 모바일 단말(예를 들면, 스마트폰)은, 모바일 단말의 마이크 등을 이용하여 음성 신호 및/또는 잡음 신호를 수집할 수 있다(S110 단계).
다음으로, 모바일 단말은, 모바일 단말의 센서들을 이용하여 주변의 상황을 파악할 수 있다(S120 단계). 모바일 단말의 센서들은 예를 들면, 와이파이 수신기, GPS(Global Positioning System) 수신기, 블루투스 장치 등을 포함할 수 있다. 또한, 모바일 단말은, 센서들을 통해 수신한 신호를 학습하고, 그 결과를 이용하여 주변의 상황을 파악할 수 있다. 예를 들면, 모바일 단말은 상기 센서들을 이용하여 모바일 단말의 사용자의 위치(예를 들면, 집안 또는 길가 등) 등을 파악할 수 있다.
다음으로, 모바일 단말은, 주변의 상황에 따른 잡음의 특성을 파악하거나, 사용자의 목소리의 특성을 파악하거나, 특정인의 목소리의 특성을 파악할 수 있다(S130 단계). 잡음, 사용자의 목소리, 및 특정인의 목소리의 특성은 각각의 주파수 특성일 수 있다. 이때, 모바일 단말은 파악된 주변의 상황과 수집된 잡음/음성 신호를 기초로 학습을 수행하고, 그 결과를 이용하여 상기 특성들을 파악할 수 있다.
또한, S130 단계에서, 파악된 특성을 기초로 보청기의 설정값을 결정할 수 있다. 이때, 보청기의 설정값은 주파수 대역별 이득 또는 증폭해야 할 주파수에 대한 정보 등일 수 있다.
다음으로, 모바일 단말은, 결정된 보청기의 설정값(freq)을 보청기로 전송할 수 있다(S140 단계).
다음으로, 보청기는 수신한 보청기의 설정값(freq)을 기초로 보청기의 동작과 관련된 값을 설정할 수 있다(S150 단계). 예를 들면, 보청기는 설정값(freq)을 기초로 주파수 대역별로 이득값을 조정할 수 있다. 이를 통해, 보청기는 사용자의 환경에 따라 보다 적절하게 주변 잡음을 제거할 수 있다. 또는, 보청기는 특정인의 목소리를 보다 선명하게 사용자에게 전달할 수도 있다.
도 4에서, 모바일 단말에서 수행되는 각 단계들(즉, S110 단계 내지 S140 단계)은 모바일 단말이 특정 어플리케이션을 실행시킴으로써 수행될 수 있다. 상기 어플리케이션은 서버(도 1의 300)로부터 모바일 단말(도 1의 100)로 다운로드될 수 있다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 보청기의 설정 방법을 설명하기 위한 도면이다.
먼저, 모바일 단말은 가청 주파수 대역의 음을 순차적으로 발생시킬 수 있다(S210 단계).
다음으로, 사용자는 소리의 들림 유무에 따라 적절한 피드백을 모바일 단말로 제공하고, 모바일 단말은 사용자의 피드백에 기초하여 사용자의 난청 주파수를 파악할 수 있다(S220 단계). 이때, 모바일 단말은 학습을 통해 사용자의 난청 주파수를 파악할 수 있다.
또한, S220 단계에서, 파악된 사용자의 난청 주파수를 기초로 보청기의 설정값을 결정할 수 있다. 이때, 보청기의 설정값은 주파수 대역별 이득 또는 증폭해야 할 주파수에 대한 정보 등일 수 있다.
또한, 보청기는 사용자의 음성(목소리)을 수집할 수 있다(S230 단계). 구체적으로, 보청기는 보청기의 마이크를 통해 유입된 사용자의 목소리를 수집할 수 있다. 또는, 보청기는 타인의 목소리를 수집할 수 있다. 예를 들면, 모바일 단말기로부터 특정 명령이 수신되면, 보청기는 그 시점에서 보청기의 마이크를 통해 유입되는 목소리를 수집할 수 있다.
다음으로, 보청기는 사용자의 음성에 대한 정보(si)를 모바일 단말로 전송할 수 있다(S240 단계). 또는, 보청기는 타인의 음성에 대한 정보를 모바일 단말로 전송할 수도 있다.
다음으로, 모바일 단말은 사용자 음성의 특성을 파악할 수 있다(S250 단계). 이때, 모바일 단말은 보청기로부터 수신한 사용자 음성에 대한 정보(si)를 학습하여 사용자 음성의 특성을 파악할 수 있다. 또는, 모바일 단말은 모바일 단말의 마이크를 통해 사용자 음성을 수집하고, 수집된 사용자 음성을 학습하여 사용자의 음성의 특성을 파악할 수도 있다. 예를 들면, 모바일 단말은 전화 통화시 모바일 단말의 마이크를 통해 입력되는 사용자의 음성을 수집하거나, 특정 어플리케이션의 실행 등을 통해 사용자의 음성을 녹음하는 방법으로 사용자의 음성을 수집할 수 있다.
또는, 모바일 단말은 모바일 단말의 위치가 사용자가 자주 머무르는 장소인 경우에 보청기로부터 전달받은 타인의 목소리를 학습하여 특정인의 목소리의 특징을 파악할 수도 있다.
또한, S250 단계에서, 사용자 음성의 특성을 기초로 보청기의 설정값을 결정할 수 있다. 이때, 보청기의 설정값은 주파수 대역별 이득 또는 증폭해야 할 주파수에 대한 정보 등일 수 있다.
다음으로, 모바일 단말은, 결정된 보청기의 설정값(freq)을 보청기로 전송할 수 있다(S260 단계).
다음으로, 보청기는 수신한 보청기의 설정값(freq)을 기초로 보청기의 동작과 관련된 값을 설정할 수 있다(S270 단계). 예를 들면, 보청기는 설정값(freq)을 기초로 주파수 대역별로 이득값을 조정할 수 있다. 이를 통해, 보청기는 사용자의 환경에 따라 보다 적절하게 주변 잡음을 제거할 수 있다. 또는, 보청기는 특정인의 목소리를 보다 선명하게 사용자에게 전달할 수도 있다.
도 5에서, 모바일 단말에서 수행되는 각 단계들(즉, S210 단계, S220 단계, S250 단계, 및 S260 단계)은 모바일 단말이 특정 어플리케이션을 실행시킴으로써 수행될 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 딥러닝 기능이 지원되는 모바일 단말(예를 들면, 스마트폰)에서 특정 어플리케이션을 이용하여 사용자가 들리지 않는 주파수를 학습 및 데이터화하여 저장하고, 학습한 데이터를 보청기에 전송할 수 있다. 이때 학습한 데이터는 난청환자가 들리지 않는 주파수 스펙트럼일 수 있으며, 보청기는 DSP에 해당 데이터를 바탕으로 주파수 대역과 이득값(gain)을 설정한다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 인공지능(AI)을 기반으로 하는 어플리케이션을 통하여 가청 주파수 대역의 음을 순차적으로 발생하여 난청환자가 들리지 않는 주파수 대역이 어떤 구간인지를 파악할 수 있다. 또한 본인의 목소리가 보청기를 통하여 다시 들리는 폐홰효과(울림효과)를 제거하기 위하여 본인의 목소리에 대한 주파수 대역도 함께 학습을 진행할 수 있다. 이때, 본인의 목소리는 직접 입력할 수도 있고, 녹음된 목소리나 전화 통화시에 자동으로 학습될 수도 있다. 학습된 난청 주파수 대역과 본인의 목소리 대역을 스마트 폰 내 혹은 클라우드를 통하여 데이터화 하여 저장하고, 해당 데이터를 보청기에 전송하여 보청기 내의 디지털 시그널 프로세서(DSP)를 설정할 수 있다. 따라서, 본 발명의 일실시예에 따르면, 보청기 교체 시기 도래시 학습한 데이터를 보청기로 전송하면 청각검사 및 보청기 튜닝이 불필요한 장점이 있다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고, 청구범위에 기재된 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정 및 변형이 가능하다는 것은 당 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에게는 자명할 것이다.
100 : 모바일 단말 200 : 보청기
300 : 서버

Claims (15)

  1. 주변의 소리를 획득하는 마이크 및 모바일 단말의 위치를 파악하는 위치 센서를 포함하는 센서부;
    사용자가 지정한 특정인의 목소리에 대한 특징을 학습을 통해 파악하고, 상기 특정인의 목소리에 대한 특징에 기초하여 보청기의 동작 특성을 결정하는 설정값을 결정하는 프로세서; 및
    상기 설정값을 상기 보청기로 송신하는 통신부를 포함하는 모바일 단말.
  2. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 모바일 단말에 저장된 연락처의 번호와 통화하는 경우에, 통화 상대방의 목소리를 획득하고, 이를 학습하여 상기 특정인의 목소리에 대한 특징을 파악하는 모바일 단말.
  3. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 모바일 단말의 위치가 상기 모바일 단말의 사용자가 자주 머무르는 장소인 경우에, 상기 마이크를 통해 입력되는 목소리에 대해 학습을 수행하여 상기 특정인의 목소리에 대한 특징을 파악하는 모바일 단말.
  4. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 모바일 단말의 위치가 상기 모바일 단말의 사용자가 자주 머무르는 장소인 경우에, 상기 보청기를 통해 입력되는 목소리를 상기 통신부를 통해 수신하고, 이를 학습하여 상기 특정인의 목소리에 대한 특징을 파악하는 모바일 단말.
  5. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    미리 저장된 음성 파일을 활용하여 상기 특정인의 목소리에 대한 특징을 파악하는 모바일 단말.
  6. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 특정인의 목소리가 다른 소리보다 더 증폭되도록 상기 설정값을 결정하는 모바일 단말.
  7. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 주변의 소리 및 상기 모바일 단말의 위치를 기초로, 사용자의 주변 환경을 파악하고, 사용자의 주변 환경에 따른 주변 잡음의 특징을 학습을 통해 파악하는 모바일 단말.
  8. 제7항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 주변 잡음이 제거되도록 상기 설정값을 결정하는 모바일 단말.
  9. 보청기와 연결된 모바일 단말을 이용하여 상기 보청기의 동작 특성을 설정하는 보청기 설정 방법에 있어서,
    상기 모바일 단말이, 사용자가 지정한 특정인의 목소리에 대한 특징을 학습을 통해 파악하는 단계;
    상기 모바일 단말이, 상기 특정인의 목소리에 대한 특징에 기초하여 보청기의 동작 특성을 결정하는 설정값을 결정하는 단계; 및
    상기 모바일 단말이, 상기 설정값을 상기 보청기로 송신하는 단계를 포함하는 보청기 설정 방법.
  10. 제9항에 있어서, 상기 파악하는 단계는,
    상기 모바일 단말에 저장된 연락처의 번호와 통화하는 경우에, 통화 상대방의 목소리를 획득하고, 이를 학습하여 상기 특정인의 목소리에 대한 특징을 파악하는 보청기 설정 방법.
  11. 제9항에 있어서, 상기 파악하는 단계는,
    상기 모바일 단말의 위치가 상기 모바일 단말의 사용자가 자주 머무르는 장소인 경우에, 마이크를 통해 입력되는 목소리에 대해 학습을 수행하여 상기 특정인의 목소리에 대한 특징을 파악하는 보청기 설정 방법.
  12. 제9항에 있어서, 상기 파악하는 단계는,
    상기 모바일 단말의 위치가 상기 모바일 단말의 사용자가 자주 머무르는 장소인 경우에, 상기 보청기를 통해 입력되는 목소리를 수신하고, 이를 학습하여 상기 특정인의 목소리에 대한 특징을 파악하는 보청기 설정 방법.
  13. 제9항에 있어서, 상기 파악하는 단계는,
    미리 저장된 음성 파일을 활용하여 상기 특정인의 목소리에 대한 특징을 파악하는 보청기 설정 방법.
  14. 제9항에 있어서, 상기 결정하는 단계는,
    상기 특정인의 목소리가 다른 소리보다 더 증폭되도록 상기 설정값을 결정하는 보청기 설정 방법.
  15. 제9항에 있어서, 상기 보청기 설정 방법은,
    주변의 소리 및 상기 모바일 단말의 위치를 기초로, 사용자의 주변 환경을 파악하고, 사용자의 주변 환경에 따른 주변 잡음의 특징을 학습을 통해 파악하는 단계; 및
    상기 주변 잡음이 제거되도록 상기 설정값을 결정하는 단계를 더 포함하는 보청기 설정 방법.
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