TWI788863B

TWI788863B - 聽力設備及其方法

Info

Publication number: TWI788863B
Application number: TW110119949A
Authority: TW
Inventors: 劉義昌; 孫立民
Original assignee: 鉭騏實業有限公司
Priority date: 2021-06-02
Filing date: 2021-06-02
Publication date: 2023-01-01
Also published as: TW202248997A

Abstract

本發明關於一種聽力設備，其主要是利用一處理模組將複數個測試聲頻合併至一環境音源檔以產生一測試檔，且該測試檔執行一降噪作業以產生一降噪音源檔，其中，該些測試聲頻是經由一聲頻產生模組所產生，而一輸出模組則從該處理模組接收該降噪音源檔，以於一測試時段輸出該降噪音源檔予測試者執行相關聽力測試的作業。如此，測試者即可在一真實環境中執行聽力測試，藉以有效地獲取更符合真實狀況的測試結果。

Description

聽力設備及其方法

本發明涉及一種聽力測試的技術，尤指一種將環境音源與測試聲頻一併輸出的聽力設備及其方法。

人的聽覺隨著年紀增長使生理機能逐漸退化，或是因創傷、疾病或先天缺陷等原因，皆會造成聽力的受損，使得正常溝通變得較為困難。

在科技發展日漸成長的時代中，手機或市內電話等遠距離即時語音通訊的設備已較為普遍，在缺少視覺的輔助狀況，很容易因部分聲頻無法聽取而無法清楚解讀對方的語意，進而造成誤解或會錯意等困擾。

在此情況下，先前技術通常會針對特定受測者之聽力敏感度分佈進行測試，以取得無法聽取的聲頻(或聲頻區段)，藉以建構受測者的測試聲頻模型後，再經由其建構後的測試聲頻模型設計出對應的助聽裝置，以提供受測者可在穿戴其助聽裝置後，聽取原先無法聽取的聲頻。

但當先前技術在執行聽力測試的作業時，通常是提供受測者在一無噪音的環境下進行聽力的測試，如此，其係難以反應受測者在真實環境中的聽力敏感度分佈的狀況。

再者，先前技術在執行聽力測試的作業時，通常僅會利用固定的五個主要聲頻頻率(例如500Hz、1000Hz、2000Hz、4000Hz、8000Hz)對受測者執行相關測試，然而，在現實情形中，其聲頻頻率的分布並非固定，故其並無法有效地反應受測者真實的聽力狀況。

因此，現今技術上亟需一種可測試受測者在真實環境下的聽力狀況，藉以改善先前技術所存在的問題。

本發明之目的在於提供一種聽力設備，其主要利用一處理模組將複數個測試聲頻合併至一環境音源檔以產生一測試檔，且該測試檔執行一降噪作業以產生一降噪音源檔，其中，該些測試聲頻是經由一聲頻產生模組所產生，而一輸出模組則從該處理模組接收該降噪音源檔，以於一測試時段輸出該降噪音源檔予測試者執行相關聽力測試的作業。如此，測試者即可在一真實環境中執行聽力測試，藉以有效地獲取更符合真實狀況的測試結果，藉以有效改善先前技術的問題。

為達上揭之目的者，本發明係提供一種聽力設備，其包括：一儲存模組，其儲存至少一環境音源檔；一處理模組，其與該儲存模組連結以接收該環境音源檔，該處理模組根據複數個測試聲頻及該環境音源檔產生一測試檔，且該處理模組對該測試檔執行一降噪作業以產生一降噪音源檔；一聲頻產生模組，其該處理模組連結，該聲頻產生模組產生該些測試聲頻且輸出至該處理模組；以及一輸出模組，其與該處理模組連結以接收該降噪音源檔，該輸出模組於一測試時段輸出該降噪音源檔。

較佳地，該處理模組執行該降噪作業時，該處理模組係分離該測試檔內的複數個音源，且依據複數個聲紋資料比對出該些音源中的一聲音特徵點，該處理模組運用一深度學習演算法擷取該些聲音特徵點中對應該些測試聲頻的該些音源的一聲音特徵點音訊，且放大對應該些測試聲頻之該些音源內的該聲音特徵點音訊以產生複數個測試音源，並降低其他未對應該些測試聲頻之該音源內的該聲音特徵點音訊以產生至少一調整音源，其中該處理模組係針對該些測試音源以及該調整音源執行一合成程序，使得該些測試音源與該調整音源合併產生該降噪音源檔。

較佳地，該測試聲頻係包括複數個固定聲頻及至少一隨機聲頻，該固定聲頻係為該聲頻產生模組產生該些測試聲頻時，對應產生出預設頻率的該些固定聲頻，該隨機聲頻係為該聲頻產生模組產生該些測試聲頻時，該聲頻產生模組根據一測試演算法，以根據該測試演算法的計算結果於相應的一聲頻範圍中產生隨機頻率的該隨機聲頻，其中，該固定聲頻的頻率與該隨機聲頻的頻率不相重疊。

較佳地，所述之聽力設備包括：一反饋模組，其與該處理模組連結，於該輸出模組輸出包含該些固定聲頻的該降噪音源檔時，該反饋模組係接收複數個反饋訊號且輸出至該處理模組，該處理模組根據該些反饋訊號產生一初步測試結果，且將該初步測試結果輸出至該聲頻產生模組。

較佳地，該聲頻產生模組根據該初步測試結果執行該測試演算法，以根據該測試演算法的計算結果於相應的該聲頻範圍中產生隨機頻率的該隨機聲頻。

較佳地，所述之聽力設備包括：一反饋模組，其與該處理模組連結，於該輸出模組輸出該降噪音源檔時，該反饋模組係接收複數個反饋訊號且輸出至該處理模組，該處理模組根據該些反饋訊號產生一測試結果。

較佳地，該處理模組係根據該測試結果建構一測試聲頻模型。

較佳地，該測試聲頻係包括單音或字串。

較佳地，當該測試聲頻為字串時，所述之聽力設備還包括：一判斷模組，其與該處理模組連結，且於該輸出模組輸出該降噪音源檔時，該判斷模組在與各該測試聲頻對應的各該測試音源輸出時接收對應的複數個反饋語音，該判斷模組根據一判斷閾值判斷該些反饋語音是否與對應的該測試音源相符合，且根據判斷結果產生包含相符合或不符合的該些反饋訊號。

本發明之另一目的在於提供一種聽力方法，其主要利用一處理模組將複數個測試聲頻合併至一環境音源檔以產生一測試檔，且該測試檔執行一降噪作業以產生一降噪音源檔，其中，該些測試聲頻是經由一聲頻產生模組所產生，而一輸出模組則從該處理模組接收該降噪音源檔，以於一測試時段輸出該降噪音源檔予測試者執行相關聽力測試的作業。如此，測試者即可在一真實環境中執行聽力測試，藉以有效地獲取更符合真實狀況的測試結果，藉以有效改善先前技術的問題。

為達上揭之另一目的者，本發明係提供一種應用於如上所述之聽力設備上的聽力方法。

為使本發明之上述目的、特徵和優點能更明顯易懂，下文茲配合各圖式所列舉之具體實施例詳加說明。

10:儲存模組

11:環境音源檔

20:處理模組

21:測試檔

211:音源

2111:聲音特徵點

2112:聲音特徵點音訊

22:降噪音源檔

23:聲紋資料

24:測試音源

25:調整音源

26:初步測試結果

27:測試結果

28:測試聲頻模型

281:頻寬資料

282:遮蔽區域

30:聲頻產生模組

31:測試聲頻

311:固定聲頻

312:隨機聲頻

40:輸出模組

50:反饋模組

51:反饋訊號

60:判斷模組

61:反饋語音

62:判斷閾值

S101~S106、S201~S205:步驟流程

圖1係為本發明之系統連結示意圖；圖2係為本發明之降噪作業的步驟流程圖；圖3係為本發明之一實施例的反饋模組之系統連結示意圖；圖4係為本發明之另一實施例的反饋模組之系統連結示意圖；圖5係為本發明之測試聲頻模型的曲線示意圖；圖6係為本發明之判斷模組之系統連結示意圖；圖7係為本發明之步驟流程圖。

本發明之優點、特徵以及達到之技術方法將參照例示性實施例及所附圖式進行更詳細地描述而更容易理解，且本發明可以不同形式來實現，故不應被理解為其本發明僅限於此處所陳述的實施例，相反地，對所屬技術領域具有通常知識者而言，所提供的實施例將使本揭露更加透徹與全面且完整地傳達本發明的範疇，且本發明將僅為所附加的申請專利範圍所為定義。

另外，術語「包括」及/或「包含」指所述特徵、區域、整體、步驟、操作、元件及/或部件的存在，但不排除一個或多個其他特徵、區域、整體、步驟、操作、元件、部件及/或其組合的存在或添加。

為使貴審查委員方便瞭解本發明之內容，以及所能達成之功效，茲配合圖式列舉之各項具體實施例以詳細說明如下：請參閱圖1及圖2，其係為本發明之系統連結示意圖及降噪作業的步驟流程圖。如圖所示，本發明主要是由一儲存模組10、一處理模組20、一聲頻產生模組30及一輸出模組40所構成。其中，該儲存模組10具體可為記憶體，更進一步地，其記憶體係可包含：揮發性記憶體，諸如動態隨機存取記憶體(DRAM)或靜態隨機存取記憶體(SRAM)；非揮發性記憶體，諸如電阻隨機存取記憶體(ReRAM)、電子式可抹除程式化唯讀記憶體(EEPROM)、快閃記憶體(亦可被視為EEPROM之一子集)、鐵電隨機存取記憶體(FRAM)及磁阻隨機存取記憶體(MRAM)；及其他能夠儲存資料的半導體元件等。

在此的該儲存模組10是用於儲存至少一媒體檔，其媒體檔具體為收錄不同環境聲的環境音源檔11，諸如咖啡廳環境的吵雜聲、草原上的風吹草動聲、火車上的火車運行聲、街道環境上的吵雜聲等，其所設定的環境並不限定。

該處理模組20具體可為一種中央處理器或是其他可進行資料處理的裝置，在使用者的因生理機能退化或是創傷、疾病、先天缺陷等原因，而有聽力的受損的情形時，會有部分的聲頻或聲頻區段(以下統稱為聲頻)無法清晰聽取的問題產生，而為了有效測試受測者在真實環境下無法清晰聽取的聲頻，在此的該處理模組20係與該儲存模組10連結以接收該環境音源檔11，且根據欲測試受測者的複數個測試聲頻31(可包括為單音或是字串，關於字串之部分將於下述詳細說明)及所獲取的該環境音源檔11產生一測試檔21，其中產生該測試檔21的方式可例如將該些測試聲頻31合併至該環境音源檔11的方式所產生。其後，該處理模組20則可再對該測試檔21執行一降噪作業，以降低該測試檔21中的環境聲源(即該環境音源檔所記錄的音源)，且放大該測試檔中的測試聲源(即該些測試聲頻)以產生一降噪音源檔22。

更具體來說，當該處理模組20執行該降噪作業時，可例如先分離該測試檔21內的複數個音源2111(包含該環境音源檔11的環境音源及該些測試聲頻31)，當各該音源211被分離出來後，為了有效的分辨該些音源211的差異，以藉由其差異進行特定對象的選取，故該處理模組20還會利用複數個聲紋資料22比對出該些音源211中的一聲音特徵點2111，其中該些聲紋資料23係可透過一段時間的聲音學習或是原先儲存的資料而來。此時，該處理模組20則可運用一深度學習演算法擷取該些聲音特徵點2111中對應該些測試聲頻31之該些音源211的一聲音特徵點音訊2112，且放大對應該些測試聲頻31之該音源211內的該聲音特徵點音訊2112以產生複數個測試音源24，而除了上述放大該些測試音源24的動作，該處理模組20進一步還會降低其他該些音源211內的該聲音特徵點音訊2112以產生至少一調整音源25，且針對該些測試音源24以及該調整音源25執行一合成程序，使得該些測試音源24與該調整音源25合併產生該降噪音源檔22，如此，該降噪音源檔22中則會包括有被放大的該些測試音源24及被削弱的該調整音源25(例如環境音源)。

如此，該處理模組20執行該降噪作業時，係至少可經由如下步驟完成：S101：分離測試檔內的複數個音源；S102：依據複數個聲紋資料比對出該些音源中的聲音特徵點；S103：運用深度學習演算法擷取該些聲音特徵點中對應該些測試聲頻的該些音源的聲音特徵點音；S104：放大對應該些測試聲頻之該些音源內的聲音特徵點音訊以產生複數個測試音源；S105：降低其他未對應該些測試聲頻之該音源內的該聲音特徵點音訊以產生至少一調整音源；S106：處理模組針對該些測試音源以及調整音源執行合成程序，使得該些測試音源與調整音源合併產生降噪音源檔。

其中，上述之該些測試聲頻31係可由該聲頻產生模組30所產生，而該聲頻產生模組30則是與該處理模組20連結以將該些測試聲頻31輸出予該處理模組20。當該聲頻產生模組30產生該些測試聲頻31時，該聲頻產生模組30至少可產生二種類型的該測試聲頻31，即產生出複數個固定聲頻311及至少一隨機聲頻312，該固定聲頻311係在該聲頻產生模組30產生該些測試聲頻31時，對應產生出預設頻率(例如常見之固定測試聲頻500Hz、1000Hz、2000Hz、4000Hz、8000Hz)的該些固定聲頻311，該隨機聲頻312係為該聲頻產生模組30產生該些測試聲頻31時，該聲頻產生模組30根據一測試演算法，以根據該測試演算法的計算結果於相應的一聲頻範圍中產生隨機頻率的該隨機聲頻312，更進一步來說，該測試演算法可例如透過該些固定聲頻311的測試結果餵入後，根據受測者無法聽取的聲頻(例如1000Hz)點之正負例如300Hz的該聲頻範圍(700Hz至1300Hz)中產生隨機頻率(例如850Hz)的該隨機聲頻312，或是可根據大數據演算的方式獲取多數人無法聽取的聲頻(例如2000Hz)時，再取例如正負200Hz的該聲頻範圍(1800Hz至2200Hz)中產生隨機頻率(例如2150Hz)的該隨機聲頻312，因此上述產生該隨機聲頻312的方式係可由多種測試演算法的方式於特定的該聲頻範圍中產生隨機頻率的該隨機聲頻312，以進一步地測試受測者於其範圍中的聽力狀況。其中，該固定聲頻311的頻率與該隨機聲頻312的頻率不相重疊，以避免重複測試相同聲頻。

該輸出模組40則是與該處理模組20連結以接收該降噪音源檔22，且於一測試時段輸出該降噪音源檔22，如此，受測者即可在該測試時段中透過該降噪音源檔22的輸出執行對應的聽力測試之作業。於此需注意的是，該測試時段並不一定與該降噪音源檔22輸出的時間相對應，進一步來說，該測試時段可為輸出二個或二個以上之該降噪音源檔22後的總合時段，並不限定為單一個該降噪音源檔22輸出完畢後的總合時段。可被理解的是，在該測試時段中，可輸出不同的該降噪音源檔22，以測試受測者在多種不同環境聲或是不同聲頻之該測試聲頻31的聽力狀況。

請再參閱圖3至圖5，其係為本發明之一實施例的反饋模組之系統連結示意圖、另一實施例的反饋模組之系統連結示意圖及測試聲頻模型的曲線示意圖。如圖所示，當該輸出模組40於該測試時段輸出該降噪音源檔22時，受測者係可在該測試時段執行對應的回應反饋，以使得相關設備或測試者可得知受測者是否皆可清晰地聽到該些測試音源24(即該些測試聲頻31)的輸出。藉此，本發明還可設置有一反饋模組50，該反饋模組50是用於收集受測者的反饋動作或訊號，例如該反饋模組50可為一攝像裝置，以透過受測者之圖像判別的方式收集受測者是否做出對應之動作，舉例來說，當受測者無法聽取某一該測試音源24的輸出時，受測者可由舉手的方式示意，故當受測者舉手時，該反饋模組50即可判斷受測者無法清晰地聽取該測試音源24，或是當受測者聽到各該測試音源24的輸出時皆需由舉手的方式示意，故當某一該測試音源24輸出的同時，該反饋模組50並未接收到受測者舉手示意的動作時，即可判斷受測者無法清晰地聽取該測試音源24等；又或是該反饋模組50可為一控制器(例如按鈕)，當受測者無法聽取某一該測試音源24的輸出時，受測者可由按按鈕的方式示意，故當受測者按下按鈕時，即可判別受測者無法清晰地聽取該測試音源24，或是當受測者聽到各該測試音源24的輸出時皆需由按按鈕的方式示意，故當某一該測試音源24輸出的同時，並未判別到受測者按下按鈕的動作時，即可判別受測者無法清晰地聽取該測試音源24等。

因此，該反饋模組50構成的具體型態應不被限定，而是可於該測試時段接收到受測者的反饋訊號時，皆屬該反饋模組所界定的範圍內。

如圖3所示，在一實施例中，該反饋模組50係與該處理模組20連結，當該輸出模組40輸出包含該些固定聲頻311的該降噪音源檔22時，該反饋模組50係可從相關動作或作業中接收到複數個反饋訊號51且輸出予該處理模組20，此時，該處理模組20判斷該些反饋訊號51是在該些固定聲頻311輸出後產生時，該處理模組20即可先產生一初步測試結果26，以記錄受測者在該些固定聲頻311測試時的聽力狀況，再將該初步測試結果26輸出至該聲頻產生模組30。

而當該聲頻產生模組30接收到該初步測試結果26時，該聲頻產生模組30即可根據該初步測試結果26執行該測試演算法，即如上所述之，該聲頻產生模組30執行該測試演算法時，係可透過該些固定聲頻311的該初步測試結果26餵入後，根據受測者無法聽取的聲頻點之該聲頻範圍中產生隨機頻率的該隨機聲頻312，且輸出該隨機聲頻312予該處理模組20，使得該隨機聲頻312經由該降噪作業後於該測試時段輸出予受測者執行聽力測試，進而透過該隨機聲頻312的該降噪音源檔22完成輸出，且該反饋模組50接收到對應的該些反饋訊號51後，該反饋模組50即可進一步地將該些反饋訊號51輸出至該處理模組20，使該處理模組20根據該些反饋訊號51產生一測試結果27。

如圖4所示，上述之產生該隨機聲頻312的方式僅為可選的實施例，在本發明所界定的範圍中，該隨機聲頻312亦可與該些固定聲頻311一起產生以輸出至該處理模組20(即將該些測試聲頻31輸出至該處理模組20)。故在另一實施例中，該反饋模組50係與該處理模組20連結，且當該輸出模組40輸出該降噪音源檔22(例如包含該些固定聲頻311及該隨機聲頻312)時，該反饋模組50係可接收到該些反饋訊號51且輸出至該處理模組20，使該處理模組20可根據該些反饋訊號51產生該測試結果27。

如圖5所示，上述之該測試結果27係記錄著受測者於環境音源下的真實聽力狀況，該處理模組20根據其記錄的數據可對應的建構一測試聲頻模型28，以清晰表示受測者的聽力狀況外，亦可方便後續的資訊分析。

更進一步來說，該測試聲頻模型28通常是經由測試受測者無法聽取或清楚聽取的特定聲頻後所構成，而該測試聲頻模型28係可具有至少一頻寬資料281，該頻寬資料281係指使用者可聽取的聲頻範圍，而當該測試聲頻模型28具有二個以上的該頻寬資料281時，則可判斷使用者人們正常可聽取的聲頻範圍中具有部分無法聽取的特定聲頻，使得連續曲線中出現遮蔽區域282(即無法聽取的特定聲頻)，進而被區分為二個或二個以上的頻寬資料281。因此，設計人員即可根據該測試聲頻模型28所表示的聽力狀況設計對應之矯正裝置，以有效地提供受測者聽取原先無法聽取的聲頻。

請再參閱圖6，其係為本發明之判斷模組之系統連結示意圖。如圖所示，如上所述之該測試聲頻31係可至少包括有單音或字串等形成的方式，單音即指單音節中發出的音源，而字串則可為由中文(例如「聽力測驗」)或是外文(例如「Doing a hearing test」)組成的字串，在此使用外文組成之字串時，係可經由受測者對其語言之陌生程度，更精確地測試受測者是否可清晰聽取該測試音源24輸出的內容，更具體來說，例如受測者為中文的母語者時，縱使無法清晰聽取「聽力測驗」之字串，但根據其語言的熟悉程度，若是模糊的聽取了「聽力」及「驗」時，則可自行猜測該測試音源24輸出的內容為「聽力測驗」，但若受測者對於英文語言並不熟悉時，縱使模糊的聽取了「Doing」及「hearing」時，也難以自行猜測該測試音源24輸出的內容為「Doing a hearing test」，藉此即可更精確地測試受測者是否可清晰聽取該測試音源24輸出的內容。

因此，為了判斷受測者是否可清晰的聽取該測試音源輸出24的內容，當該測試聲頻31係由字串的方式所形成時，本發明還可設置有一判斷模組60，該判斷模組60是用於收集受測者的反饋語音61，且針對其反饋語音61與對應的資訊執行分析判斷，以產生判斷後的結果。如此，在此的該判斷模組60在與該處理模組20連結，且於該輸出模組30輸出該降噪音源檔22時，該判斷模組60即可經由受測者說出對應的該測試聲頻31的話語後，該判斷模組60即可接收其話語且對應轉換成電訊號的一反饋語音61，故當各該測試音源24輸出，且受測者說出對應的該測試聲頻31的話語後，該判斷模組60即可接收到對應的複數個反饋語音61，以根據一判斷閾值62判斷該些反饋語音61是否與對應的該測試音源24相符合。在此係由該判斷閾值62判斷其一該反饋語音61是否與對應的該測試音源24相符為例，假設該反饋語音61為「Do in a hearing test」，而其對應的該測試音源24為「Doing a hearing test」時，由於其發音相似，故該判斷模組60根據該判斷閾值62判斷時，即可判斷該反饋語音61符合對應的該測試音源24，但當該反饋語音61為「Docking a heal task」，而其對應的該測試音源24為「Doing a hearing test」時，該判斷模組60根據該判斷閾值62判斷時，即可判斷該反饋語音61不符合對應的該測試音源24。

由此可知，該判斷閾值62係為一相似程度的判斷，而非並必須完全符合才可判斷該反饋語音61符合對應的該測試音源24。

而當該判斷模組60根據如上之判斷結果產生出包含相符合或不符合的該些反饋訊號51，且輸出與該處理模組20後，該處理模組20亦可根據該些反饋訊號51產生該測試結果27。

請再參閱圖7，其係為本發明之判斷模組之系統連結示意圖。如圖所示，本發明主要係可依據下列步驟流程，以達成如上述之聽力測試的功能，其係包括：S201：處理模組接收環境音源檔；S202：聲頻產生模組產生複數個測試聲頻且輸出至處理模組；S203：處理模組根據該些測試聲頻及環境音源檔產生測試檔；S204：處理模組對測試檔執行降噪作業以產生一降噪音源檔；S205：輸出模組接收降噪音源檔，且於測試時段輸出降噪音源檔。

藉此，本發明至少可利用上述各實施例中所描述的技術內容，以有效地獲取受測者於真實環境下的聽力狀況。

本案所揭示者，乃較佳實施例，舉凡局部之變更或修飾而源於本案之技術思想而為熟習該項技藝之人所易於推知者，俱不脫本案之專利權範疇。

綜上所陳，本案無論就目的、手段與功效，在在顯示其迥異於習知之技術特徵，且其首先發明合於實用，亦在在符合發明之專利要件，懇請貴審查委員明察，並祈早日賜予專利，俾嘉惠社會，實感德便。

10: 儲存模組 11: 環境音源檔 20: 處理模組 21: 測試檔 211: 音源 2111: 聲音特徵點 2112: 聲音特徵點音訊 22: 降噪音源檔 23: 聲紋資料 24: 測試音源 25: 調整音源 30: 聲頻產生模組 31: 測試聲頻 311: 固定聲頻 312: 隨機聲頻 40: 輸出模組

Claims

一種聽力設備，其包括：一儲存模組，其儲存至少一環境音源檔；一處理模組，其與該儲存模組連結以接收該環境音源檔，該處理模組根據複數個測試聲頻及該環境音源檔產生一測試檔，該測試檔係為將該些測試聲頻合併至該環境音源檔所產生，且該處理模組對該測試檔執行一降噪作業以產生一降噪音源檔；一聲頻產生模組，其該處理模組連結，該聲頻產生模組產生該些測試聲頻且輸出至該處理模組；以及一輸出模組，其與該處理模組連結以接收該降噪音源檔，該輸出模組於一測試時段輸出該降噪音源檔；其中，該處理模組執行該降噪作業時，該處理模組係分離該測試檔內的複數個音源，且依據複數個聲紋資料比對出該些音源中的一聲音特徵點，該處理模組運用一深度學習演算法擷取該些聲音特徵點中對應該些測試聲頻的該些音源的一聲音特徵點音訊，且放大對應該些測試聲頻之該些音源內的該聲音特徵點音訊以產生複數個測試音源，並降低其他未對應該些測試聲頻之該音源內的該聲音特徵點音訊以產生至少一調整音源，其中該處理模組係針對該些測試音源以及該調整音源執行一合成程序，使得該些測試音源與該調整音源合併產生該降噪音源檔；其中，該測試聲頻係包括複數個固定聲頻及至少一隨機聲頻，該固定聲頻係為該聲頻產生模組產生該些測試聲頻時，對應產生出預設頻率的該些固定聲頻，該隨機聲頻係為該聲頻產生模組產生該些測試聲頻時，該聲頻產生模組根據一測試演算法，以根據該測試演算法的計算結果於相應的一聲頻範圍中產生隨機頻率的該隨機聲頻，其中，該固定聲頻的頻率與該隨機聲頻的頻率不相重疊。
如請求項1所述之聽力設備，其包括：一反饋模組，其與該處理模組連結，於該輸出模組輸出包含該些固定聲頻的該降噪音源檔時，該反饋模組係接收複數個反饋訊號且輸出至該處理模組，該處理模組根據該些反饋訊號產生一初步測試結果，且將該初步測試結果輸出至該聲頻產生模組。
如請求項2所述之聽力設備，其中，該聲頻產生模組根據該初步測試結果執行該測試演算法，以根據該測試演算法的計算結果於相應的該聲頻範圍中產生隨機頻率的該隨機聲頻，該輸出模組輸出包含該隨機聲頻的該降噪音源檔時，該反饋模組係接收該些反饋訊號且輸出至該處理模組，該處理模組根據該些反饋訊號產生一測試結果。
如請求項1所述之聽力設備，其包括：一反饋模組，其與該處理模組連結，於該輸出模組輸出包含該些固定聲頻及該隨機聲頻的該降噪音源檔時，該反饋模組係接收複數個反饋訊號且輸出至該處理模組，該處理模組根據該些反饋訊號產生一測試結果。
如請求項4所述之聽力設備，其中，該處理模組係根據該測試結果建構一測試聲頻模型。
如請求項1所述之聽力設備，其中，該測試聲頻係包括單音或字串。
如請求項6所述之聽力設備，當該測試聲頻為字串時，其還包括：一判斷模組，其與該處理模組連結，且於該輸出模組輸出該降噪音源檔時，該判斷模組在與各該測試聲頻對應的各該測試音源輸出時接收對應的複數個反饋語音，該判斷模組根據一判斷閾值判斷該些反饋語音是否與對應的該測試音源相符合，且根據判斷結果產生包含相符合或不符合的該些反饋訊號。
一種應用於如請求項1至7中任一項所述之聽力設備上的聽力方法，其包含下列步驟：儲存至少一環境音源檔；利用一聲頻產生模組產生複數個測試聲頻；藉由一處理模組根據該些測試聲頻及該環境音源檔產生一測試檔，該測試檔係為將該些測試聲頻合併至該環境音源檔所產生，且該處理模組對該測試檔執行一降噪作業以產生一降噪音源檔；利用一輸出模組於一測試時段輸出該降噪音源檔；其中，該處理模組執行該降噪作業時，該處理模組係分離該測試檔內的複數個音源，且依據複數個聲紋資料比對出該些音源中的一聲音特徵點，該處理模組運用一深度學習演算法擷取該些聲音特徵點中對應該些測試聲頻的該些音源的一聲音特徵點音訊，且放大對應該些測試聲頻之該些音源內的該聲音特徵點音訊以產生複數個測試音源，並降低其他未對應該些測試聲頻之該音源內的該聲音特徵點音訊以產生至少一調整音源，其中該處理模組係針對該些測試音源以及該調整音源執行一合成程序，使得該些測試音源與該調整音源合併產生該降噪音源檔；其中，該測試聲頻係包括複數個固定聲頻及至少一隨機聲頻，該固定聲頻係為該聲頻產生模組產生該些測試聲頻時，對應產生出預設頻率的該些固定聲頻，該隨機聲頻係為該聲頻產生模組產生該些測試聲頻時，該聲頻產生模組根據一測試演算法，以根據該測試演算法的計算結果於相應的一聲頻範圍中產生隨機頻率的該隨機聲頻，其中，該固定聲頻的頻率與該隨機聲頻的頻率不相重疊。