WO2017153550A1 - Verfahren zum betrieb eines hörgeräts sowie hörgerät zur detektion der eigenstimme anhand eines individuellen schwellwerts - Google Patents

Verfahren zum betrieb eines hörgeräts sowie hörgerät zur detektion der eigenstimme anhand eines individuellen schwellwerts Download PDF

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WO2017153550A1
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noise
voice
threshold value
value
hearing aid
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PCT/EP2017/055613
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Marko Lugger
Tobias Daniel Rosenkranz
Homayoun KAMKAR-PARSI
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Sivantos Pte. Ltd.
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Definitions

  • the invention relates to a method for operating a hearing aid, wherein a noise is recorded by means of a microphone, wherein the noise is analyzed in terms of its match with the hearing aid user's own voice and a feature value is generated which indicates how strong the noise with the hearing aid wearer's own voice wherein the own voice is a noise type, wherein the feature value is compared with a threshold value, wherein the noise is recognized as a separate voice depending on whether the feature value is above or below the threshold value, and wherein the hearing aid depends on whether the noise was recognized as a separate voice, is switched between several modes of operation. Furthermore, the invention relates to a hearing aid.
  • a method for the detection of own sound can be taken, in which a predetermined threshold value for the recognition of one's own voice is selected as a function of ambient noise.
  • a predetermined threshold value for the recognition of one's own voice is selected as a function of ambient noise.
  • different thresholds are initially set for different noise classes of ambient noise.
  • the threshold is selected depending on the currently existing noise class.
  • the analysis is carried out using special filters, each having its own filter profile, which is adapted to a particular noise, ie to a specific type of noise or a specific noise class.
  • a given signal is then filtered by the filters.
  • From the resulting filtered signal it is then determined for each of the filters how much the original noise corresponds to the type of noise to which a respective filter is adapted.
  • the filter profiles are designed, for example, such that the noise to be detected is maximally attenuated on account of the filter profile. In the abovementioned application, this results in a distinction according to the location of the noise, ie noises which arise relative to the hearing device at different points in the room are influenced differently by a respective filter.
  • noises with a certain probability can be cor- classify directly and assign one of in particular several different types of noise.
  • a corresponding hearing aid is to be specified with an improved self-identification.
  • Hearing aid is generally understood to mean a device for outputting sound, ie noise by means of a loudspeaker, the sound being obtained from noises which have been picked up by means of at least one microphone from the environment.
  • the noise see are converted by the microphone into electrical signals and processed in the hearing aid by means of a control unit.
  • the signals are then converted back into noise via the loudspeaker and output.
  • a hearing device is understood to be a device for the care of a hearing-impaired or hearing-impaired person who, in particular, wears the hearing aid continuously or most of the time in order to compensate for a hearing deficit.
  • the hearing aid thus has a total of at least one microphone, a loudspeaker, also referred to as a handset, and a control unit, the latter controlling the recording of noise and its output.
  • the control unit is at least designed to amplify the noise.
  • a noise is recorded by means of the microphone.
  • the noise or more precisely the electrical signal generated therefrom, is analyzed with regard to its agreement with the hearing aid wearer's own voice and a feature value is generated which indicates how strongly the sound matches the hearing aid wearer's own voice.
  • the own voice is a type of noise, in particular several different types of noise.
  • the feature value is preferably generated by means of a classifier.
  • a classifier analyzes recorded noise for a number of characteristic features of a particular type of noise and provides the feature value as a measure of compliance with the type of noise. The characteristic value is then compared with a threshold value. Depending on whether the feature value is above or below the threshold, the noise is recognized as a separate voice, i. clearly assigned to the type of noise "own voice", in this respect it is the comparison with the
  • the analysis of the noise, the generation of the feature value, the comparison with the threshold value and the decision as to whether one's own voice is present or not not, are performed by means of an eigen-voice recognition, which is a part of the hearing aid and which is realized, for example, as an integrated circuit.
  • the intrinsic voice recognition can be part of the control unit of the hearing device or can be designed as a separate unit.
  • the hearing aid is switched between several operating modes, for example a self-tuning mode and a non-voice-on mode. The switching takes place automatically, ie by the hearing aid itself, in particular by the control unit or directly by the own voice recognition.
  • the threshold value is set user-dependent and as an individual threshold value.
  • User-dependent determination of an individual threshold value is understood to mean that the threshold value is set as a function of the person of the hearing device wearer. In particular, no characteristic values from other hearing aid users / users are used for the determination of the threshold value.
  • the adjustment is made either in the context of a fitting session with the acoustician, by the hearing aid wearer himself or in normal operation, i. online, and automatically through the hearing aid.
  • a possibly strongly deviating feature value is optimally taken into account in the determination, in particular classification of one's own voice. It makes sense to also the generation of the feature value per se, as described above, especially adapted to the hearing aid wearer in order to realize a particularly optimal recognition of one's own voice.
  • the threshold value is determined by means of a calibration method, in which, in particular, the own voice of the hearing device wearer is recorded several times and a plurality of individual, ie user-specific, feature values are generated. Finally, in the calibration procedure, the individual threshold value depends on the individual duell characteristic values. In this way, a particularly suitable and user-optimal threshold value is set. Therefore, a plurality of individual feature values are generated, so that a distribution of the individual feature values is obtained, from which the threshold value is then determined.
  • the threshold value is thus set as a function of the individual feature values generated in the calibration method by setting the threshold value with respect to a characteristic value of the distribution, for example as a deviation from the mean value or generally such that the generated feature values are predominantly above or below the threshold value.
  • This embodiment is based on the knowledge that the threshold value can be strongly user-dependent. Especially in the case of the method described above and to be deduced from PCT / EP 2015/068796, the attenuation values generated by the filter used can vary greatly depending on the user. A fixed threshold value would therefore result in one user being recognized for his or her own voice and the other user being recognized as a foreign voice, even though his or her own voice exists in both cases.
  • this embodiment is based on the consideration that both the own voice and foreign voices / ambient noises are detected during the course of the calibration process. Therefore, both feature values are obtained in the presence of one's own voice as well as in the presence of a foreign voice / ambient noise.
  • the overall distribution of the feature values thus shows a range of possible feature values. From this distribution, the individual threshold value is determined, for example, by means of statistical methods, in particular averaging.
  • a feature value which is used to identify a noise and to assign it to a type of noise is determined and used, can vary considerably from one environment to another.
  • a sometimes greatly changed feature value may be added the detection of a certain noise generated because it is eg changed, distorted or superimposed recorded by other sounds.
  • the hearing aid wearer's own voice is logically different from user to user, so that different hearing aid users also present different environments for the hearing aid, but also other sounds, ie With regard to the hearing aid wearer, external noises, eg foreign voices, can lead to different feature values in different environments.
  • Noise is generally understood to mean any kind of sound signal in the audible frequency range, and different types of sounds include, but are not limited to, one's own voice, a foreign voice, sounds, sounds, music, noise, and noise.
  • the method according to the invention is further based on the consideration that a decision of the eigenstate recognition on the basis of a fixed predetermined threshold value is potentially heavily faulty.
  • a decision of the eigenstate recognition on the basis of a fixed predetermined threshold value is potentially heavily faulty.
  • a user-dependent setting of the threshold value is understood to mean in particular that no generally predetermined threshold value is used by the eigenstate recognition for decision-making. , Rather, the respective suitable threshold value is selected in particular by a preceding environmental analysis. In this case, for example, the actual environment is first of all determined by the eigenstate recognition itself or by the control unit, and then the associated threshold, which is optimal for the environment, is selected and set from a group of threshold values.
  • a prior determination of the concrete threshold value to be used for this particular situation is to be distinguished. This determination is made either when adjusting the hearing aid, e.g. as part of a fitting session with the acoustician, or alternatively or additionally by the hearing aid wearer himself. An automatic determination in a special calibration operation or during normal operation of the hearing aid is also conceivable. In general, the determination creates an association of thresholds to environments so that there is a set of thresholds to choose from, from which the most appropriate one is then set. This assignment is expediently stored in a memory of the hearing device, in particular the control unit, for example as a table, as a functional assignment or as a user profile.
  • predetermined threshold value not only is a predetermined threshold value stored, but several predetermined threshold values are stored for different environments. From a plurality of predetermined threshold values, a suitable one is selected and adjusted depending on the environment, so that during operation the selection of the operating mode of the hearing device is significantly less error-prone.
  • the user-dependent setting of the individual threshold value is further to be distinguished from setting the determination of a feature value, for example, setting of the filter mentioned at the outset or one
  • the threshold value does not serve to determine the feature value but to evaluate the already determined feature value.
  • Such a configuration of those components which Rather, in particular, regardless of the user-dependent or environment-dependent selection and setting of the threshold value for the evaluation of the feature value. Conveniently, however, these components are also set user-dependent. This is sensible, for example, with regard to the detection of the natural sound, ie the recognition of the hearing aid wearer's voice, ie the generation of the feature value, for example by a filter, is expediently adapted to the voice of the hearing aid wearer, in order to achieve optimum feature value generation and thus optimum differentiation from other types of noise guarantee.
  • the threshold value is calibrated by determining a maximum and a minimum feature value over a limited period of time and setting the threshold value between the minimum and the maximum feature value. This is based in particular on the assumption that at the maximum feature value the noise of the noise type is "own voice" and at the minimum feature value the noise of the noise type is "foreign voice". However, depending on the calculation of the feature value, this can also be reversed, ie it is then assumed that the own voice generates a minimum feature value and the foreign voice generates a maximum feature value.
  • the limited period is usually a few seconds to a few tens of seconds, for example, about 20 seconds. The maximum and minimum characteristic values are thus short-term extrema within the period.
  • the threshold value is calibrated in normal operation by the individual feature values are determined recurrently and the threshold value is set depending on it. As a result, the threshold value is continuously adjusted so that the threshold values stored in the context of the assignment approximate to optimum threshold values over time.
  • the calibration does not correspond to the environment-dependent setting of the threshold, which is set in a specific situation. Rather, during calibration, an adjustment of the stored for a respective range of values threshold, which is then set.
  • the recurrent re-calibration of the threshold of a range of values is a continuous online optimization of the eigenstate recognition. This optimization is either continuous or only at specific times, or just over a single specified period of time.
  • the noise is analyzed in addition to the agreement with the own voice also in terms of a match with at least one other type of noise.
  • a match value is generated which indicates how strongly the noise matches a specific type of noise, with the match values then being combined into the feature value.
  • One of the at least two types of noise is one's own voice.
  • the feature value is, for example, the difference or the quotient of the two match values.
  • the distinction between one's own voice and another type of noise corresponds to the distinction between locally, ie spatially separated, noises.
  • One's own voice is regularly that type of noise which is closest to the hearing device spatially, so that the spatial differentiation, ie a differentiation according to the location of the sound,
  • the spatial differentiation ie a differentiation according to the location of the sound.
  • a distinction is also made between one's own voice and another type of noise.
  • the other type of noise is a foreign voice, which is arranged in particular frontally with respect to the hearing aid wearer.
  • the voice of a certain other person is not understood in a foreign voice, but quite generally a voice which is not the voice of the hearing aid user.
  • a distinction is made between one's own voice and another's voice.
  • the feature value is generated as in the international application mentioned above
  • PCT / EP 2015/068796 by means of a filter pair, wherein one of the filters is configured for a maximum attenuation of the own voice and the other filter to a maximum attenuation of a foreign voice, in particular a foreign voice, which originates from a person head-on in front of the hearing aid wearer.
  • the two filters each provide a match value in the analysis of a sound, and the feature value is then formed from the two match values, e.g. by subtracting the correspondence value with respect to the foreign voice from that of the own voice.
  • the characteristic value is then lower for a foreign vote than for one's own vote. If the threshold value is exceeded, the noise is recognized as a foreign voice; if the threshold is exceeded, the noise is recognized as a separate voice.
  • the generation of the feature values is also often user-dependent for other types of noise. Therefore, in the calibration method, in another advantageous embodiment, another type of noise, in particular a foreign voice, is recorded before or after the recording of one's own voice.
  • another type of noise in particular a foreign voice
  • several characteristic values are generated, in particular analogously to what was said above, as a function of which the threshold value is set. The calibration is thus significantly improved, in particular with regard to the accuracy in the distinction between your own voice and the other type of noise.
  • the mean value of the two average values of the two generated statistical distributions for the two types of noise is then set as the threshold value.
  • the person of the hearing aid wearer is not the only environmental condition with regard to which it is sensible to adjust the threshold value.
  • Of particular importance in the analysis of most types of noise is their superposition with noise, often background noise or noise.
  • the generation of a feature value i. In particular, the classification of the noise becomes more difficult and erroneous as the volume of the noise increases.
  • the threshold value is adjusted as a function of the environment by determining a noise value and setting the threshold value as a function of the noise value. This further optimizes the eigenstate recognition.
  • the noise value characterizes the noise and quantifies it in particular.
  • the noise value is a level, a volume, an intensity or an amplitude of the noise.
  • the signal-to-noise ratio is suitable as a noise value.
  • a typification of the noise i. the assignment of the currently present noise to a certain noise type and an adjustment of the threshold value as a function of the detected noise type, the noise type then being the noise value.
  • any other environmental dependency is also suitable for first determining and, in particular, quantifying, in order subsequently to set the threshold value as a function thereof.
  • a plurality of value ranges are defined for the noise value, to each of which a threshold value is assigned. It is then determined that range of values in which the noise value is, and then the one Threshold selected and set, which is assigned to the determined range of values.
  • each noise value is assigned in a simple manner a sufficiently suitable threshold value, so that an overall allocation results, for example, in the form of a table, from which the most suitable threshold value in a respective situation is selected and then set. This is based on the consideration that the noise value is within a certain range of values, which is now advantageously divided into several, in particular, coherent intervals, in order to realize a noise value-dependent setting of the threshold value.
  • the noise value is a level of noise in the environment of the hearing aid.
  • the level is usually given in dB.
  • the value range then ranges, for example, from -90 to -40 dB and is divided into approximately 10 to 20 value ranges, for example 5 dB each.
  • Each value range is then assigned a separate threshold value.
  • the level of the noise is then measured and then that threshold value is set which is assigned to the value range in which the measured level lies.
  • the level is determined, for example, by means of a noise estimator, i. a so-called "noise estimator", for example based on a "minimum statistics" approach.
  • the assignment of threshold values to the value ranges takes place, for example, in the context of a fitting session with the acoustician or by the hearing aid wearer himself, eg as part of a calibration procedure. It is essential in particular that defined noise values are available or at least reliably measured.
  • the assignment can be made via a pure calibration measurement and then be present as a table and stored on the hearing aid or the assignment is made by a functional assignment, which is for example an approximation to the result of the calibration.
  • the upper and lower limits are assumed for the threshold value, in particular an upper limit for low levels, eg below -75 dB, and a lower limit for high levels, eg above -60 dB, and linear extrapolation is used in between. This then needs advantageous only to determine a suitable upper and lower limit, as well as those ranges of values, over which is then extrapolated.
  • the threshold value is recalibrated recursively in a normal operation of the hearing device, in particular as described above with regard to the user-dependent determination of the optimum threshold value.
  • the user-dependent threshold value is thereby calibrated in particular continuously and with time always better adapted to the current hearing aid wearer. This corresponds in particular to a training operation for the hearing aid, which expediently ends after a certain training period.
  • the user-dependent threshold is then set in particular then fixed.
  • the hearing aid according to the invention has an intrinsic voice recognition, which is designed to carry out the method in one of the abovementioned embodiments. Depending on the result of the eigenstate recognition, the hearing device is then switched over to a suitable operating mode for the respective present situation. Switching takes place in a variant also by the Eigenmonerkennung.
  • FIG. 2 shows a graphical representation of the results of a measurement for the detection of the own voice of a hearing device wearer
  • Fig. 3 is a graphical representation of the results of another measurement to detect the own voice of a hearing aid wearer.
  • a hearing aid 2 is shown schematically. This is designed here as a so-called BTE device and is worn by a user behind the ear. In one variant, the hearing aid 2 is an ITE device and is worn in the ear. Also other types of hearing aids are generally suitable.
  • the hearing device 2 has a microphone 4 for recording noises from the surroundings of the hearing device 2. A recorded sound is processed as a signal in a control unit 6 of the hearing device 2 and processed for output via a loudspeaker 8. Usually this takes place an amplification of the signal, ie the noise.
  • the hearing device also has an intrinsic voice recognition 10, which in the exemplary embodiment shown is part of the control unit 6.
  • the control unit 6, the own voice recognition 10, the microphones 4 and the loudspeaker 8 are suitably connected with each other.
  • the hearing device 2 is operable in different operating modes, between which by means of the control unit 6 or the own voice recognition 10 is switched.
  • the eigenstate recognition 10 analyzes the recorded noises and assigns them to certain types of noise G1, G2, for example the noise type G1 "own voice” or the noise type G2 "foreign voice". Depending on the detected type of noise G1, G2 is then switched to a suitable operating mode. For detection, the eigenstate recognition 10 generates a feature value M and compares it with a threshold value S to decide which type of noise G1, G2 the analyzed noise is. This will be described in more detail below in connection with FIGS. 2 and 3.
  • FIGS. 2 and 3 respectively show results of a measurement in which a noise was recorded and analyzed several times in succession.
  • Two different types of noise G1, G2 were used, on the one hand the own voice of the hearing aid wearer and on the other hand a strange voice.
  • the eigenstate recognition 10 of the hearing aid 2 first analyzes the recorded noise with the aim of assigning to it a feature value M which indicates whether the noise is of one or the other type of noise G1, G2.
  • this was realized by a filter pair, with two filters, which have different filter profiles.
  • the filters are designed in such a way that one filter attenuates one's own voice as much as possible and the other filter the foreign voice. By comparing the two different attenuations for the same noise, a feature value M is generated.
  • the plurality of feature values M which were taken in the context of the measurements, are shown in FIGS. 2 and 3 and plotted against a noise value R, here the level of the noise in the environment.
  • Noise value is given here in decibels (dB).
  • the noise value R is measured, for example, by means of a noise estimator.
  • the feature values M are also each assigned to one of two groups, depending on which type of noise G1, G2 was actually presented to the hearing aid. In this case, the feature values M, which were generated in the analysis of the own voice as noise type G1, are shown in light gray, and the feature values M, which were generated in the analysis of the foreign voice as noise type G2, are shown in black.
  • the measurements of Figs. 2 and 3 now differ in that they show results for different hearing aid wearers, i. at least your own voice is different.
  • FIGS. 2 and 3 it can clearly be seen in FIGS. 2 and 3 that in the presence of a foreign voice, predominantly a smaller feature value M is generated than if one's own voice were present.
  • a noise is recognized by the self-voice recognition 10 as a separate voice when the feature value M is greater than the threshold value S, and as a foreign voice when the feature value M is smaller than the threshold value S.
  • a fixed threshold S is used to be compared to the feature value M in any situation and environments. As is apparent from Figs. 2 and 3, however, this may be insufficient. Rather, it can be seen that the use of different threshold values S makes sense in different environments.
  • a first environmental dependence is that the generation of the feature value M is strongly dependent on the noise value R. For low noise R be for your own voice comparatively large feature values M are generated, but with a larger noise value R, the difference to the feature values M of the foreign voice is significantly lower. Therefore, a smaller threshold value S is advantageously selected for larger noise values R.
  • FIG. 2 shows the optimum threshold values S for individual value ranges W of the noise value R, namely as gray horizontal bars.
  • a threshold value S is effectively assigned to a specific value range W, so that the overall result is an assignment Z1 in the manner of a table.
  • the hearing aid 2 determines, on the one hand, a feature value M for a noise just recorded and additionally the environment, in this case the noise value R, i. effectively the level or volume of the noise superimposed on the noise.
  • the threshold value S is then adjusted as a function of the environment, namely to that threshold value S which is assigned to the value range W in which the determined noise value R lies.
  • the feature value M is compared with a threshold value S adapted in the given situation, and an optimum result is achieved in the distinction between the own voice and the foreign voice.
  • a simplified assignment Z2 is alternatively used. Such is also shown in Fig. 2, as a dark gray, staircase-like line. For the sake of simplification, it is assumed that below a low noise value Rmin a maximum threshold value Smax is sufficient and above a high noise value Rmax a minimum threshold value Smin is sufficient. In between, there is an extrapolation of the threshold values S, here according to a linear relationship with respect to the selected representation. Overall, the simplified assignment Z2 virtually results in a smoothing of the assignment Z1 with the optimum threshold values S.
  • the assignment Z2 is stored in a variant as a simple table, alternatively a function is stored for the calculation.
  • FIG. 3 on the one hand, as well as in FIG. 2, an assignment Z1 of optimum threshold values S to certain value ranges W are shown as gray horizontal bars.
  • the same simplified assignment Z2 from FIG. 2 is entered in FIG. 3, again as a dark gray, staircase-like line. 2, with the optimal threshold values S for the other hearing aid wearer of FIG. 3 in accordance with the assignment Z1, it becomes immediately clear that the assignment Z2 determined in FIG 3 is not optimal. Therefore, advantageously, the threshold value S is also set user-dependent, ie depending on the person of the hearing aid wearer.
  • the threshold value S is preferably set in an environment-dependent manner in two ways, namely on the one hand depending on the user and, on the other hand, depending on the noise value R measured at a given instant. Which threshold value S is then set concretely, i. one or mappings Z1, Z2, i. which threshold values S are available for selection is expediently determined in a calibration method. This is done either as part of a fitting session at the acoustician, by the hearing aid wearer himself, automatically by the hearing aid as part of an online optimization or a combination thereof.
  • the measurements described above in connection with FIGS. 2 and 3 are particularly suitable.
  • noises of a known type of noise G1, G2 are analyzed and the feature values M determined thereby are used as typical feature values M in order to determine a suitable threshold value S.
  • two different statistical distributions of feature values M are then determined, for example, and then a threshold value S between them is selected.
  • G1, G2 it is also conceivable to use only one type of noise G1, G2.
  • the calibration is done in a variant by using Previously known types of noise G1, G2, so that the correct assignment is trained.
  • the calibration is carried out in the normal operation of the hearing device 2 by generating feature values M in limited periods of a few seconds to a few tens of seconds and assuming that the determined in a given period extremes of the feature values M with a certain certainty Assign noise type G1, G2. For example, it is assumed that the generation of a maximum feature value M was caused by the own voice and the generation of a minimum feature value M by a foreign voice. These extremes are then used to establish an optimal threshold value S, which can be further adjusted during the further operation of the hearing device 2 by continuous calibration and expediently also becomes.

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betrieb eines Hörgeräts (2), wobei mittels eines Mikrofons (4) ein Geräusch aufgenommen wird, wobei das Geräusch hinsichtlich dessen Übereinstimmung mit der eigenen Stimme des Hörgeräteträgers analysiert wird und ein Merkmalswert (M) erzeugt wird, welcher angibt wie stark das Geräusch mit der eigenen Stimme des Hörgeräteträgers übereinstimmt, wobei die eigene Stimme ein Geräuschtyp (G1) ist, wobei der Merkmalswert (M) mit einem Schwellwert (S) verglichen wird, wobei das Geräusch abhängig davon, ob der Merkmalswert (M) ober- oder unterhalb des Schwellwerts (S) liegt, als eigene Stimme erkannt wird, und wobei das Hörgerät (2) abhängig davon, ob das Geräusch als eigene Stimme erkannt wurde, zwischen mehreren Betriebsmodi umgeschaltet wird. Das Verfahren ist dadurch gekennzeichnet, dass der Schwellwert (S) nutzerabhängig eingestellt wird. Dadurch ist eine verbesserte Eigenstimmenerkennung (10) ausgebildet, welche die eigene Stimme des Hörgeräteträgers besonders zuverlässig von einem anderen Geräuschtyp (G2) unterscheidet. Die Erfindung betrifft weiterhin ein Hörgerät (2) mit einer entsprechenden Eigenstimmenerkennung (10).

Description

Beschreibung
VERFAHREN ZUM BETRIEB EINES HÖRGERÄTS SOWIE HÖRGERÄT ZUR DETEKTION DER EIGENSTIMME ANHAND EINES INDIVIDUELLEN SCHWELLWERTS
Die Erfindung betrifft Verfahren zum Betrieb eines Hörgeräts, wobei mittels eines Mikrofons ein Geräusch aufgenommen wird, wobei das Geräusch hinsichtlich dessen Übereinstimmung mit der eigenen Stimme des Hörgeräteträgers analysiert wird und ein Merkmalswert erzeugt wird, welcher angibt wie stark das Geräusch mit der eigenen Stimme des Hörgeräteträgers übereinstimmt, wobei die eigene Stimme ein Geräuschtyp ist, wobei der Merkmalswert mit einem Schwellwert verglichen wird, wobei das Geräusch abhängig davon, ob der Merkmalswert ober- oder unterhalb des Schwellwerts liegt, als eigene Stimme erkannt wird, und wobei das Hörgerät abhängig davon, ob das Geräusch als eigene Stimme erkannt wurde, zwischen mehreren Betriebsmodi umgeschaltet wird. Weiterhin betrifft die Erfindung ein Hörgerät.
Ein entsprechendes Verfahren ist beispielsweise in der auf die Anmelderin zurückgehenden, unveröffentlichten, internationalen Anmeldung mit dem Aktenzeichen PCT/EP 2015/068796 beschrieben.
Im Rahmen einer Analyse der Geräusche, welche mittels einem oder mehrerer Mikrofone aufgenommen werden, ist es möglich, die eigene Stimme des Hörgeräteträgers zu erkennen und in Abhängigkeit hiervon das Hörgerät zwischen verschiedenen Betriebsmodi umzuschalten. Eine solche Analyse wird auch als Ei- genstimmendetektion bezeichnet oder als„own voice detection", kurz OVD. Eine solche wird mittels einer Eigenstimmenerkennung ausgeführt, welche üblicherweise ein Bestandteil des Hörgeräts ist. Die Geräusche werden vom Mikrofon in elektrische Signale umgewandelt, welche dann untersucht werden, um das Geräusch einem bestimmten Geräuschtyp zuzuordnen, genauer gesagt, um zu ent- scheiden, ob das ursprüngliche Geräusch die eigene Stimme ist oder nicht, d.h. ob der Hörgeräteträger spricht oder nicht.
Aus der US 201 1/0261983 A1 ist ein Verfahren zur Eigenstimmenerkennung zu entnehmen, bei dem ein vorausbestimmter Schwellwert zur Erkennung der eigenen Stimme in Abhängigkeit von Umgebungsgeräuschen ausgewählt wird. Hierzu werden zunächst für unterschiedliche Geräuschklassen an Umgebungsgeräuschen unterschiedliche Schwellwerte festgelegt. Während eines Normalbetriebs, d.h. beim Gebrauch des Hörgerätes durch den Hörgeräteträger wird in Abhängigkeit der aktuell vorliegenden Geräuschklasse der Schwellwert ausgewählt.
In der eingangs zitierten Anmeldung PCT/EP 2015/068796 erfolgt die Analyse mithilfe spezieller Filter, welche jeweils ein eigenes Filterprofil aufweisen, das an ein jeweiliges Geräusch angepasst ist, d.h. an einen bestimmten Geräuschtyp oder eine bestimmte Geräuschklasse. Ein gegebenes Signal wird dann mittels der Filter jeweils gefiltert. Aus dem resultierenden, gefilterten Signal wird dann für jeden der Filter bestimmt, wie stark das ursprüngliche Geräusch demjenigen Geräuschtyp entspricht, an welchen ein jeweiliger Filter angepasst ist. Die Filterprofile sind dazu beispielsweise derart ausgelegt, dass das zu erkennende Geräusch aufgrund des Filterprofils maximal abgeschwächt wird. In der genannten Anmeldung erfolgt dadurch eine Unterscheidung nach dem Ort des Geräuschs, d.h. Geräusche, welche relativ zum Hörgerät an unterschiedlichen Punkten im Raum entstehen, werden unterschiedlich von einem jeweiligen Filter beeinflusst. Dadurch ist eine räumliche Unterscheidung möglich und darüber eine Unterscheidung des Geräuschtyps aufgrund dessen Position relativ zum Hörgerät. So werden nahe gelegene Geräusche als räumlich nah erkannt und dann als eigene Stimme angenommen, während weiter entfernt liegende Geräusche als solche erkannt und dann als fremde Stimme angenommen werden. Eine stärkere Übereinstimmung des tatsächlichen Geräuschs mit demjenigen Geräusch, an welches der Filter angepasst ist, führt zu einer stärkeren Abschwächung und einer höheren Übereinstimmung, d.h. zu einer höheren Wahrscheinlichkeit, dass das untersuchte Geräusch demjenigen Geräuschtyp entspricht, welcher dem Filter zugeordnet ist. Auf diese Weise lassen sich Geräusche mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit kor- rekt klassifizieren und einem von insbesondere mehreren unterschiedlichen Geräuschtypen zuordnen.
Beim Anwenden verschiedener Filter auf ein aufgenommenes Signal ergeben sich entsprechend unterschiedliche Werte für die Abschwächung, d.h. allgemein der Übereinstimmung, sodass sich basierend auf diesen Werten entscheiden lässt, um welchen Geräuschtyp es sich handelt. Spricht der Hörgeräteträger nun selbst, dann wird das Signal durch diesen Filter stärker abgeschwächt und es ergibt sich ein höherer Wert für die Übereinstimmung, als bei einem anderen Filter, welcher beispielsweise auf einen fremden Sprecher im Frontbereich des Hörgeräteträgers angepasst ist. Durch Auswertung der beiden Werte kann dann zuverlässig bestimmt werden, dass der Hörgeräteträger selbst spricht, d.h. eine Eigenstimmensi- tuation vorliegt. Die Auswertung erfolgt durch Bildung eines Merkmalswerts, beispielsweise durch eine Differenz- oder Quotientenbildung der beiden Werte für die Abschwächung, und einem anschließenden Vergleich des Merkmalswerts mit einem vorbestimmten, gespeicherten Schwellwert oder Grenzwert.
Vor diesem Hintergrund ist es eine Aufgabe der Erfindung, ein Verfahren zum Betrieb eines Hörgeräts anzugeben, bei welchem eine Unterscheidung zwischen der eigenen Stimme des Hörgeräteträgers und anderen Geräuschen zuverlässiger erfolgt. Weiterhin soll ein entsprechendes Hörgerät mit einer verbesserten Eigen- stimmenerkennung angegeben werden.
Die Aufgabe wird erfindungsgemäß gelöst durch ein Verfahren mit den Merkmalen gemäß Anspruch 1 sowie durch ein Hörgerät mit den Merkmalen gemäß Anspruch 1 1 . Vorteilhafte Ausgestaltungen, Weiterbildungen und Varianten sind Gegenstand der Unteransprüche. Dabei gelten die Ausführungen im Zusammenhang mit dem Verfahren sinngemäß auch für das Hörgerät und umgekehrt.
Das Verfahren dient zum Betrieb eines Hörgeräts. Unter Hörgerät wird allgemein ein Gerät zur Ausgabe von Schall, d.h. Geräuschen mittels eines Lautsprechers verstanden, wobei der Schall aus Geräuschen gewonnen wird, welche mittels zumindest eines Mikrofons aus der Umgebung aufgenommen wurden. Die Geräu- sehe werden vom Mikrofon in elektrische Signale umgewandelt und im Hörgerät mittels einer Steuereinheit verarbeitet. Anschließend werden die Signale über den Lautsprecher wieder in Geräusche gewandelt und ausgegeben. Im Speziellen wird unter Hörgerät ein Gerät zur Versorgung einer hörgeschädigten oder hörbeeinträchtigten Person verstanden, welche das Hörgerät insbesondere durchgängig oder die meiste Zeit trägt, um ein Gehördefizit auszugleichen. Das Hörgerät weist somit insgesamt zumindest ein Mikrofon, einen Lausprecher, auch als Hörer bezeichnet, und eine Steuereinheit auf, wobei letztere die Aufnahme von Geräuschen und deren Ausgabe steuert. Üblicherweise ist die Steuereinheit zumindest zur Verstärkung der von Geräuschen ausgebildet.
Bei dem Verfahren wird mittels des Mikrofons ein Geräusch aufgenommen. Das Geräusch, genauer das hieraus erzeugte elektrische Signal, wird hinsichtlich dessen Übereinstimmung mit der eigenen Stimme des Hörgeräteträgers analysiert und es wird ein Merkmalswert erzeugt, welcher angibt wie stark das Geräusch mit der eigenen Stimme des Hörgeräteträgers übereinstimmt. Dabei ist die eigene Stimme ein Geräuschtyp von insbesondere mehreren unterschiedlichen Geräuschtypen.
Der Merkmalswert wird vorzugsweise mittels eines Klassifikators erzeugt. Ein Klassifikator analysiert ein aufgenommenes Geräusch hinsichtlich einer Anzahl an charakteristischen Merkmalen eines bestimmten Geräuschtyps und liefert den Merkmalswert als Maß der Übereinstimmung mit dem Geräuschtyp. Der Merkmalswert wird anschließend mit einem Schwellwert verglichen. Abhängig davon, ob der Merkmalswert ober- oder unterhalb des Schwellwerts liegt, wird das Geräusch als eigene Stimme erkannt, d.h. eindeutig dem Geräuschtyp„eigene Stimme" zugeordnet. Insofern handelt es sich bei dem Vergleich mit dem
Schwellwert um ein Entscheidungsverfahren zur Festlegung, für welche Werte des Merkmalswerts vom Vorliegen der eigenen Stimme ausgegangen wird und wann letztendlich die eigene Stimme als erkannt gilt.
Die Analyse des Geräuschs, die Erzeugung des Merkmalswertes, der Vergleich mit dem Schwellwert und die Entscheidung, ob die eigene Stimme vorliegt oder nicht, werden mittels einer Eigenstimmenerkennung durchgeführt, welche ein Bestandteil des Hörgeräts ist und welche beispielsweise als integrierte Schaltung realisiert ist. Die Eigenstimmenerkennung kann hierbei ein Teil der Steuereinheit des Hörgeräts sein oder als eine separate Einheit ausgebildet sein. Abhängig davon, ob das Geräusch als eigene Stimme erkannt wurde, wird das Hörgerät zwischen mehreren Betriebsmodi umgeschaltet, beispielsweise einem Eigenstim- menmodus und einem Nicht-Eigenstimmenmodus. Das Umschalten erfolgt dabei automatisch, d.h. durch das Hörgerät selbst, insbesondere durch die Steuereinheit oder direkt durch die Eigenstimmenerkennung.
Erfindungsgemäß wird der Schwellwert nutzerabhängig und als individueller Schwellwert eingestellt.
Unter nutzerabhängiger Bestimmung eines individuellen Schwellwerts wird verstanden, dass der Schwellwert abhängig von der Person des Hörgeräteträgers eingestellt wird. Für die Bestimmung des Schwellwertes werden insbesondere keine Merkmalswerte von anderen Hörgeräteträgern / Nutzern verwendet.
Die Einstellung erfolgt entweder im Rahmen einer Fitting-Session beim Akustiker, durch den Hörgeräteträger selbst oder im normalen Betrieb, d.h. online, und automatisch durch das Hörgerät. Durch die Anpassung des zum Vergleich verwendeten Schwellwerts an den Nutzer wird einem möglicherweise stark abweichenden Merkmalswert bei der Bestimmung, insbesondere Klassifizierung der eigenen Stimme auf optimale Weise Rechnung getragen. Sinnvollerweise wird auch die Erzeugung des Merkmalswerts an sich wie oben bereits beschrieben speziell an den Hörgeräteträger angepasst, um eine besonders optimale Erkennung der eigenen Stimme zu realisieren.
Für die nutzerabhängige, individuelle Einstellung wird der Schwellwert mittels eines Kalibrierverfahrens bestimmt, bei welchem insbesondere mehrmals die eigene Stimme des Hörgeräteträgers aufgenommen wird und mehrere individuelle, d.h. nutzerspezifische Merkmalswerte erzeugt werden. Abschließend wird bei dem Kalibrierverfahren der individuelle Schwellwert abhängig von den erzeugten indivi- duellen Merkmalswerten eingestellt. Auf diese Weise wird ein besonders geeigneter und nutzeroptimaler Schwellwert eingestellt. Es wird daher eine Vielzahl von individuellen Merkmalswerten erzeugt, so dass eine Verteilung der individuellen Merkmalswerte erhalten wird, aus der dann der Schwellwert ermittelt wird.
Der Schwellwert wird also abhängig von den bei dem Kalibrierverfahren erzeugten individuellen Merkmalswerten eingestellt, indem der Schwellwert bezüglich eines Kennwerts der Verteilung eingestellt wird, beispielsweise als 2o-Abweichung vom Mittelwert oder generell derart, dass die erzeugten Merkmalswerte überwiegend ober- oder unterhalb des Schwellwerts liegen.
Diese Ausgestaltung beruht auf der Erkenntnis, dass der Schwellwert stark nutzerabhängig sein kann. Speziell bei dem eingangs beschriebenen und aus der PCT/EP 2015/068796 zu entnehmendem Verfahren können die durch den eingesetzten Filter erzeugten Abschwächungswerte nutzerabhängig stark variieren. Ein fester Schwellwert würde daher dazu führen, dass bei dem einen Nutzer auf Eigenstimme erkannt und bei dem anderen Nutzer auf fremde Stimme erkannt wird, obwohl in beiden Fällen die eigene Stimme vorliegt.
Weiterhin beruht diese Ausgestaltung auf der Überlegung dass im Zeitverlauf während des Kalibrierverfahrens sowohl die eigene Stimme als auch fremde Stimmen / Umgebungsgeräusche erfasst werden. Es werden daher sowohl Merkmalswerte bei Vorliegen der eigenen Stimme als auch bei Vorliegen einer fremden Stimme / Umgebungsgeräusche erhalten. Die insgesamt erhaltene Verteilung der Merkmalswerte zeigt daher eine Bandbreite an möglichen Merkmalswerten. Aus dieser Verteilung wird beispielsweise mittels statistischen Methoden, insbesondere Mittelwertbildung, der individuelle Schwellwert bestimmt.
Dem liegt insbesondere die Erkenntnis zugrunde, dass ein Merkmalswert, welcher zur Identifikation eines Geräuschs und zu dessen Zuordnung zu einem Geräuschtyp bestimmt und herangezogen wird, umgebungsbedingt stark unterschiedlich ausfallen kann. Mit anderen Worten: in unterschiedlichen Umgebungen für das Hörgerät wird unter Umständen ein mitunter stark veränderter Merkmalswert bei der Detektion eines bestimmten Geräuschs erzeugt, da dieses z.B. verändert, verzerrt oder überlagert von anderen Geräuschen aufgenommen wird. Dabei ist der Begriff„Umgebung" bezüglich des Hörgeräts zu verstehen und nicht bezüglich des Hörgeräteträgers. Besonders die eigene Stimme des Hörgeräteträgers ist nämlich logischerweise von Nutzer zu Nutzer unterschiedlich, sodass unterschiedliche Hörgeräteträger auch unterschiedliche Umgebungen für das Hörgerät darstellen. Aber auch andere Geräusche, d.h. bzgl. des Hörgeräteträgers externe Geräusche, z.B. fremde Stimmen, können in unterschiedlichen Umgebungen zu unterschiedlichen Merkmalswerten führen.
Unter„Geräusch" werden allgemein jegliche Arten von Schallsignalen im hörbaren Frequenzbereich verstanden. Verschiedene Geräuschtypen sind unter Anderem die eigene Stimme, eine fremde Stimme, Töne, Klänge, Musik, Störgeräusche sowie Rauschen.
Das erfindungsgemäße Verfahren beruht weiter auf der Überlegung, dass eine Entscheidung der Eigenstimmenerkennung aufgrund eines fest vorgegebenen Schwellwerts potentiell stark fehlerbehaftet ist. Um den Fehler bei der Bestimmung des Geräuschtyps eines Geräuschs zu reduzieren, ist es grundsätzlich möglich, den Schwellwert absichtlich besonders hoch oder besonders niedrig anzusetzen. Dadurch kann zwar die Fehlerrate bei der irrtümlichen Erkennung anderer Geräusche als die eigene Stimme oder umgekehrt die Fehlerrate bei der NichtErkennung der eigenen Stimme, obwohl diese vorliegt, reduziert werden; insgesamt ist dieser Ansatz jedoch unzureichend, da die korrekte Erkennung oder Nicht-Erkennung der eigenen Stimme hierbei auf besonders deutliche Fälle eingeschränkt wird und der besonders umgebungsabhängige Wertebereich der Merkmalswerte hierdurch weitestgehend ausgeklammert wird.
Unter nutzerabhängiger Einstellung des Schwellwerts wird dabei insbesondere verstanden, dass von der Eigenstimmenerkennung gerade kein allgemein vorbestimmter Schwellwert zur Entscheidungsfindung verwendet wird. . Der jeweils geeignete Schwellwert wird vielmehr auch insbesondere durch eine vorhergehende Umgebungsanalyse ausgewählt. Dabei wird beispielsweise von der Eigenstimmenerkennung selbst oder von der Steuereinheit geeigneterweise die aktuelle Umgebung zunächst bestimmt und dann der zugehörige, für die Umgebung optimale Schwellwert aus einer Gruppe von Schwellwerten ausgewählt und eingestellt.
Von der oben beschriebenen, umgebungsabhängigen Einstellung des Schwellwerts im Betrieb ist eine vorherige Festlegung des konkreten zu nutzenden Schwellwerts für diese jeweilige Situation zu unterscheiden. Diese Festlegung erfolgt entweder beim Einstellen des Hörgeräts, z.B. im Rahmen einer Fitting- Session beim Akustiker, oder alternativ oder zusätzlich durch den Hörgeräteträger selbst. Auch eine automatische Festlegung in einem speziellen Kalibrierbetrieb oder im normalen Betrieb des Hörgeräts ist grundsätzlich denkbar. Allgemein wird durch die Festlegung eine Zuordnung von Schwellwerten zu Umgebungen erstellt, sodass eine Gruppe von Schwellwerten zur Auswahl vorliegt, von welchen dann der geeignetste eingestellt wird. Diese Zuordnung wird zweckmäßigerweise in einem Speicher des Hörgeräts, insbesondere der Steuereinheit, gespeichert, beispielsweise als Tabelle, als funktionelle Zuordnung oder als Nutzerprofil. Insofern ist demnach nicht lediglich ein vorbestimmter Schwellwert gespeichert, sondern es sind mehrere vorbestimmte Schwellwerte für unterschiedliche Umgebungen gespeichert. Aus diesen mehreren vorbestimmten Schwellwerten wird dann umgebungsabhängig ein geeigneter ausgewählt und eingestellt, wodurch im Betrieb dann die Auswahl des Betriebsmodus des Hörgeräts deutlich weniger fehlerbehaftet ist.
Die nutzerabhängige Einstellung des individuellen Schwellwerts ist weiterhin zu unterscheiden von einem Einstellen der Bestimmung eines Merkmalswerts, beispielsweise einem Einstellen des eingangs genannten Filters oder eines
Klassifikators, welcher zur Analyse von Geräuschen und zur Erzeugung eines Merkmalswerts verwendet wird. Der Schwellwert dient folglich nicht zur Bestimmung des Merkmalswerts, sondern zur Evaluation des bereits bestimmten Merkmalswerts. Eine solche Konfiguration derjenigen Komponenten, welche die Merk- malswerte erzeugen, erfolgt vielmehr insbesondere unabhängig von der nutzerabhängigen beziehungsweise umgebungsabhängigen Auswahl und Einstellung des Schwellwerts für die Auswertung des Merkmalswerts. Zweckmäßigerweise werden dennoch auch diese Komponenten nutzerabhängig eingestellt. Dies ist beispielsweise hinsichtlich der Eigenstimmenerkennung, d.h. der Erkennung der Stimme des Hörgeräteträgers sinnvoll, d.h. die Erzeugung des Merkmalswerts z.B. durch einen Filter, ist zweckmäßigerweise auf die Stimme des Hörgeräteträgers ange- passt, um eine optimale Merkmalswerterzeugung und damit eine optimale Unterscheidbarkeit von anderen Geräuschtypen zu gewährleisten.
In einer geeigneten Weiterbildung wird der Schwellwert kalibriert, indem über einen begrenzten Zeitraum ein maximaler und ein minimaler Merkmalswert ermittelt werden und der Schwellwert zwischen dem minimalen und dem maximalen Merkmalswert eingestellt wird. Dem liegt insbesondere die Annahme zugrunde, dass bei dem maximalen Merkmalswert das Geräusch vom Geräuschtyp„eigene Stimme" ist und bei dem minimalen Merkmalswert das Geräusch vom Geräuschtyp „fremde Stimme" ist. Je nach Berechnung des Merkmalswerts kann dies jedoch auch umgekehrt sein, d.h. es wird dann angenommen, dass die eigene Stimme einen minimalen Merkmalswert erzeugt und die fremde Stimme einen maximalen Merkmalswert. Der begrenzte Zeitraum ist üblicherweise einige Sekunden bis wenige zehn Sekunden lang, beispielsweise etwa 20 s. Der maximale und der minimale Merkmalswert sind somit Kurzzeit-Extrema innerhalb des Zeitraums. Durch die fortlaufende Bestimmung von Kurzzeit-Extrema werden insgesamt über einen deutlich längeren als den begrenzten Zeitraum typische Merkmalswerte zum Einen für die eigene Stimme und zum Anderen für einen anderen Geräuschtyp, insbesondere eine fremde Stimme bestimmt. Auf diese Weise werden dann vorteilhaft zumindest ähnliche statistische Verteilungen wie bei dem weiter oben genannten Kalibrierverfahren gewonnen, bei welchem zumindest das Vorliegen der eigenen Stimme insbesondere bekannt sein muss. Vorliegend wird dagegen aufgrund der innerhalb des begrenzten Zeitraums minimalen und maximalen Merkmalswerte insbesondere quasi geraten, wann es sich bei dem aufgenommenen Geräusch um die eigene Stimme handelt und wann um einen anderen Geräuschtyp. In einer vorteilhaften Ausgestaltung wird der Schwellwert im Normalbetrieb kalibriert, indem die individuellen Merkmalswerte wiederkehrend bestimmt werden und der Schwellwert abhängig davon eingestellt wird. Dadurch wird der Schwellwert, fortlaufend angepasst, sodass sich die im Rahmen der Zuordnung hinterlegten Schwellwerte mit der Zeit an optimale Schwellwerte annähern.
Das Kalibrieren entspricht dabei nicht dem umgebungsabhängigen Einstellen des Schwellwertes, welcher in einer konkreten Situation eingestellt wird. Vielmehr erfolgt beim Kalibrieren eine Anpassung des für einen jeweiligen Wertebereich hinterlegten Schwellwerts, welcher dann eingestellt wird. In diesem Sinne ist die wiederkehrende Neu-Kalibrierung des Schwellwerts eines Wertebereichs eine fortlaufende online-Optimierung der Eigenstimmenerkennung. Diese Optimierung erfolgt entweder durchgängig oder lediglich zu bestimmten Zeiten oder lediglich über einen einzigen bestimmten Zeitraum.
In einer vorteilhaften Ausgestaltung wird das Geräusch zusätzlich zur Übereinstimmung mit der eigenen Stimme auch hinsichtlich einer Übereinstimmung mit zumindest einem anderen Geräuschtyp analysiert. Dabei wird beispielsweise jeweils ein Übereinstimmungswert erzeugt, welcher angibt wie stark das Geräusch mit einem bestimmten Geräuschtyp übereinstimmt, wobei die Übereinstimmungswerte dann zum Merkmalswert kombiniert werden. Einer der zumindest zwei Geräuschtypen ist die eigene Stimme. Dadurch ist dann anhand des Merkmalswerts eine Unterscheidung zwischen der eigenen Stimme und dem anderen Geräuschtyp realisiert. Diese Unterscheidung ist durch den umgebungsabhängig eingestellten Schwellwert deutlich verbessert. Der Merkmalswert ist beispielsweise die Differenz oder der Quotient aus den beiden Übereinstimmungswerten.
Die Unterscheidung zwischen eigener Stimme und einem anderen Geräuschtyp entspricht in einer bevorzugten Variante der Unterscheidung zwischen örtlich, d.h. räumlich getrennten Geräuschen. Die eigene Stimme ist regelmäßig derjenige Geräuschtyp, welcher dem Hörgerät räumlich am nächsten ist, sodass durch die räumliche Differenzierung, d.h. eine Differenzierung nach dem Ort des Geräuschs, auf einfache Weise auch zwischen eigener Stimme und einem anderen Geräuschtyp unterschieden wird.
In einer bevorzugten Weiterbildung ist der andere Geräuschtyp eine fremde Stimme, welche bezüglich des Hörgeräteträgers insbesondere frontal angeordnet ist. Dabei wird unter fremder Stimme insbesondere nicht die Stimme einer bestimmten anderen Person verstanden, sondern ganz allgemein eine Stimme, welche nicht die eigene Stimme des Hörgeräteträgers ist. Mittels der Eigenstimmen- erkennung wird dann zwischen der eigenen Stimme und einer fremden Stimme unterschieden.
In einer besonders bevorzugten Ausführungsform erfolgt die Erzeugung des Merkmalswerts wie in der eingangs genannten internationalen Anmeldung
PCT/EP 2015/068796 mittels eines Filterpaars, wobei einer der Filter auf eine maximale Abschwächung der eigenen Stimme konfiguriert ist und der andere Filter auf eine maximale Abschwächung einer fremden Stimme, insbesondere einer fremden Stimme, welche von einer Person frontal vor dem Hörgeräteträger stammt. Die beiden Filter liefern bei der Analyse eines Geräuschs jeweils einen Übereinstimmungswert und aus den beiden Übereinstimmungswerten wird dann der Merkmalswert gebildet, z.B. durch Subtraktion des Übereinstimmungswerts bezüglich der fremden Stimme von demjenigen der eigenen Stimme. Der Merkmalswert ist dann bei einer fremden Stimme geringer als bei der eigenen Stimme. Wird der Schwellwert unterschritten, so wird das Geräusch als fremde Stimme erkannt; wird der Schwellwert dagegen überschritten, wird das Geräusch als eigene Stimme erkannt.
Die Erzeugung der Merkmalswerte ist auch für andere Geräuschtypen häufig nutzerabhängig. Daher wird bei dem Kalibrierverfahren in einer vorteilhaften Weiterbildung vor oder nach dem Aufnehmen der eigenen Stimme ein anderer Geräuschtyp, insbesondere eine fremde Stimme aufgenommen. Auch hierbei werden insbesondere analog zu zuvor Gesagtem mehrere Merkmalswerte erzeugt, in Abhängigkeit welcher der Schwellwert eingestellt wird. Die Kalibrierung ist damit deutlich verbessert, insbesondere hinsichtlich der Genauigkeit bei der Unterschei- dung zwischen eigener Stimme und dem anderen Geräuschtyp. Als Schwellwert wird dann beispielsweise der Mittelwert der beiden Mittelwerte der beiden erzeugten statistischen Verteilungen für die beiden Geräuschtypen eingestellt.
Die Person des Hörgeräteträgers ist nicht die einzige Umgebungsbedingung hinsichtlich derer sinnvollerweise eine Anpassung des Schwellwerts erfolgt. Von besonderer Bedeutung bei der Analyse der meisten Geräuschtypen ist deren Überlagerung mit einem Rauschen, oftmals ein Hintergrundrauschen oder ein Störgeräusch. Insbesondere wurde erkannt, dass die Erzeugung eines Merkmalswerts, d.h. insbesondere die Klassifikation des Geräuschs, mit zunehmender Lautstärke des Rauschens schwieriger und fehlerbehafteter wird. Gleiches gilt sinngemäß für die Unterscheidung zwischen zwei Geräuschtypen. Daher wird in einer besonders bevorzugten Ausgestaltung und alternativ oder zusätzlich zur nutzerabhängigen Einstellung des Schwellwerts, der Schwellwert umgebungsabhängig eingestellt, indem ein Rauschwert bestimmt wird und der Schwellwert in Abhängigkeit des Rauschwerts eingestellt wird. Dadurch wird die Eigenstimmenerkennung weiter optimiert.
Der Rauschwert charakterisiert das Rauschen und quantifiziert dieses insbesondere. Vorzugsweise ist der Rauschwert ein Pegel, eine Lautstärke, eine Intensität oder eine Amplitude des Rauschens. Alternativ ist auch das Signal-Rausch- Verhältnis als Rauschwert geeignet. Geeignet ist auch eine Typisierung des Rauschens, d.h. die Zuordnung des aktuell vorliegenden Rauschens zu einem bestimmten Rauschtyp und eine Einstellung des Schwellwerts in Abhängigkeit des erkannten Rauschtyps, wobei der Rauschtyp dann der Rauschwert ist.
Zusätzlich oder alternativ zur rauschabhängigen Einstellung ist auch jede andere Umgebungsabhängigkeit geeignet, zunächst bestimmt und insbesondere quantifiziert zu werden, um anschließend den Schwellwert davon abhängig einzustellen.
In einer geeigneten Ausgestaltung sind für den Rauschwert mehrere Wertebereiche definiert, welchen jeweils ein Schwellwert zugeordnet ist. Es wird dann derjenige Wertebereich ermittelt, in welchem der Rauschwert liegt, und dann derjenige Schwellwert ausgewählt und eingestellt, welcher dem ermittelten Wertebereich zugeordnet ist. Auf diese Weise wird jedem Rauschwert auf einfache Weise ein hinreichend geeigneter Schwellwert zugewiesen, sodass sich insgesamt eine Zuordnung z.B. in Form einer Tabelle ergibt, aus welcher der in einer jeweiligen Situation geeignetste Schwellwert ausgewählt und dann eingestellt wird. Dem liegt die Überlegung zugrunde, dass der Rauschwert innerhalb eines bestimmten Wertespektrums liegt, welches nunmehr vorteilhaft in mehrere insbesondere zusammenhängende Intervalle aufgeteilt wird, um eine rauschwertabhängige Einstellung des Schwellwerts zu realisieren.
Beispielsweise ist der Rauschwert ein Pegel des Rauschens in der Umgebung des Hörgeräts. Der Pegel wird üblicherweise in der Einheit dB angegeben. Das Wertespektrum reicht dann beispielsweise von -90 bis -40 dB und ist in etwa 10 bis 20 Wertebereiche zu je beispielsweise 5 dB eingeteilt. Jedem Wertebereich ist dann ein eigener Schwellwert zugeordnet. Im Betrieb des Hörgeräts wird dann der Pegel des Rauschens gemessen und dann derjenige Schwellwert eingestellt, welcher dem Wertebereich zugeordnet ist, in welchem der gemessene Pegel liegt. Der Pegel wird beispielsweise mittels eines Störgeräuscheschätzers, d.h. eines sogenannten„noise estimator" gemessen, z.B. basierend auf einem„minimum statistics"-Ansatz.
Die Zuordnung von Schwellwerten zu den Wertebereichen erfolgt beispielsweise im Rahmen einer Fitting-Session beim Akustiker oder durch den Hörgeräteträger selbst, z.B. im Rahmen eines Kalibrierverfahrens. Wesentlich ist hierbei insbesondere, dass definierte Rauschwerte zur Verfügung stehen oder zumindest zuverlässig gemessen werden können. Die Zuordnung kann über eine reine Kalibriermessung erfolgen und dann als Tabelle vorliegen und auf dem Hörgerät gespeichert sein oder die Zuordnung erfolgt durch eine funktionelle Zuordnung, welche beispielsweise eine Annäherung an das Ergebnis der Kalibriermessung ist. Bei letzterer Variante wird beispielsweise für den Schwellwert eine Ober- und eine Untergrenze angenommen, insbesondere eine Obergrenze für niedrige Pegel, z.B. unterhalb von -75dB, und eine Untergrenze für hohe Pegel, z.B. oberhalb von -60 dB, und dazwischen wird linear extrapoliert. Hierbei braucht dann vorteilhaft nur eine geeignete Ober- und eine Untergrenze ermittelt zu werden, sowie diejenigen Wertebereiche, über welche dann extrapoliert wird.
In einer zweckmäßigen Ausgestaltung wird der Schwellwert in einem Normalbetrieb des Hörgeräts wiederkehrend neu kalibriert, insbesondere wie oben bezüglich der nutzerabhängigen Bestimmung des optimalen Schwellwerts beschrieben. Der nutzerabhängige Schwellwert wird dadurch insbesondere fortlaufend kalibriert und mit der Zeit immer besser an den aktuellen Hörgeräteträger angepasst. Dies entspricht insbesondere einem Trainingsbetrieb für das Hörgerät, welcher zweckmäßigerweise nach einer gewissen Trainingszeit beendet wird. Der nutzerabhängige Schwellwert ist danach dann insbesondere fest eingestellt.
Das erfindungsgemäße Hörgerät weist eine Eigenstimmenerkennung auf, welche zur Durchführung des Verfahrens in einer der oben genannten Ausgestaltungen ausgebildet ist. Abhängig vom Resultat der Eigenstimmenerkennung wird dann das Hörgerät in einen geeigneten Betriebsmodus für die jeweils vorliegende Situation umgeschaltet. Das Umschalten erfolgt in einer Variante ebenfalls durch die Eigenstimmenerkennung.
Nachfolgend wird ein Ausführungsbeispiel anhand einer Zeichnung näher erläutert. Darin zeigen:
Fig. 1 ein Hörgerät mit einer Eigenstimmenerkennung,
Fig. 2 eine graphische Darstellung der Ergebnisse einer Messung zur Erkennung der eigenen Stimme eines Hörgeräteträgers,
Fig. 3 eine graphische Darstellung der Ergebnisse einer anderen Messung zur Erkennung der eigenen Stimme eines Hörgeräteträgers.
In Fig. 1 ist schematisch ein Hörgerät 2 dargestellt. Dieses ist hier als sogenanntes BTE-Gerät ausgebildet und wird von einem Nutzer hinter dem Ohr getragen. In einer Variante ist das Hörgerät 2 ein ITE-Gerät und wird im Ohr getragen. Auch andere Hörgerätetypen sind grundsätzlich geeignet. Das Hörgerät 2 weist ein Mikrofon 4 auf, zur Aufnahme von Geräuschen aus der Umgebung des Hörgeräts 2. Ein aufgenommenes Geräusch wird als Signal in einer Steuereinheit 6 des Hörgeräts 2 verarbeitet und zur Ausgabe über einen Lautsprecher 8 aufbereitet. Üblicherweise erfolgt hierbei eine Verstärkung des Signals, d.h. des Geräuschs.
Das Hörgerät weist weiterhin eine Eigenstimmenerkennung 10 auf, welche im gezeigten Ausführungsbeispiel ein Teil der Steuereinheit 6 ist. Die Steuereinheit 6, die Eigenstimmenerkennung 10, die Mikrofone 4 und der Lautsprecher 8 sind geeignet miteinander verbunden. Weiterhin ist das Hörgerät 2 in verschiedenen Betriebsmodi betreibbar, zwischen welchen mittels der Steuereinheit 6 oder der Eigenstimmerkennung 10 umgeschaltet wird. Die Eigenstimmenerkennung 10 analysiert die aufgenommenen Geräusche und ordnet diese bestimmten Geräuschtypen G1 , G2 zu, beispielsweise dem Geräuschtyp G1„eigene Stimme" oder dem Geräuschtyp G2„fremde Stimme". In Abhängigkeit des erkannten Geräuschtyps G1 , G2 wird dann in einen geeigneten Betriebsmodus umgeschaltet. Zur Erkennung erzeugt die Eigenstimmenerkennung 10 einen Merkmalswert M und vergleicht diesen mit einem Schwellwert S, um zu entscheiden, um welchen Geräuschtyp G1 , G2 es sich bei dem analysierten Geräusch handelt. Dies wird im Zusammenhang mit den Fig. 2 und 3 nachfolgend genauer beschrieben.
Die Fig. 2 und 3 zeigen jeweils Ergebnisse einer Messung, bei welcher mehrmals nacheinander ein Geräusch aufgenommen und analysiert wurde. Dabei wurden zwei unterschiedliche Geräuschtypen G1 , G2 verwendet, nämlich einerseits die eigene Stimme des Hörgeräteträgers und andererseits eine fremde Stimme. Die Eigenstimmenerkennung 10 des Hörgeräts 2 analysiert zunächst das aufgenommene Geräusch mit dem Ziel, diesem einen Merkmalswert M zuzuordnen, welcher Aufschluss darüber gibt, ob das Geräusch von dem einen oder dem anderen Geräuschtyp G1 , G2 ist. Im vorliegenden Fall wurde dies durch ein Filterpaar realisiert, mit zwei Filtern, welche unterschiedliche Filterprofile aufweisen. Die Filter sind dabei derart ausgelegt, dass der eine Filter die eigene Stimme möglichst stark abschwächt und der andere Filter die fremde Stimme. Durch Vergleichen der beiden unterschiedlichen Abschwächungen für dasselbe Geräusch wird ein Merkmalswert M erzeugt.
Die Vielzahl an Merkmalswerten M, welche im Rahmen der Messungen aufgenommen wurden, sind in den Fig. 2 und 3 dargestellt und gegen einen Rauschwert R aufgetragen, hier der Pegel des Rauschens in der Umgebung. Der
Rauschwert ist hier in der Einheit Dezibel (dB) angegeben. Der Rauschwert R wird beispielsweise mittels eines Störgeräuscheschätzers gemessen. Die Merkmalswerte M sind außerdem jeweils einer von zwei Gruppen zugeordnet, je nachdem, welcher Geräuschtyp G1 , G2 dem Hörgerät tatsächlich vorgelegt wurde. Dabei sind die Merkmalswerte M, welche bei der Analyse der eigenen Stimme als Geräuschtyp G1 erzeugt wurden hellgrau dargestellt, und die Merkmalswerte M, welche bei der Analyse der fremden Stimme als Geräuschtyp G2 erzeugt wurden schwarz dargestellt. Die Messungen der Fig. 2 und 3 unterscheiden sich nun darin, dass diese Ergebnisse für unterschiedliche Hörgeräteträger zeigen, d.h. zumindest die eigene Stimme ist unterschiedlich.
Deutlich erkennbar ist in den Fig. 2 und 3, dass bei Vorliegen einer fremden Stimme überwiegend einer kleinerer Merkmalswert M erzeugt wird, als bei Vorliegen der eigenen Stimme. Dadurch ist es möglich, einen Schwellwert S festzulegen, mit welchem ein konkret erzeugter Merkmalswert M verglichen wird, um zu entscheiden, welcher Geräuschtyp G1 , G2 vorliegt. Im Ausführungsbeispiel wird ein Geräusch von der Eigenstimmenerkennung 10 als eigene Stimme erkannt, wenn der Merkmalswert M größer ist als der Schwellwert S, und als fremde Stimme, wenn der Merkmalswert M kleiner ist als der Schwellwert S.
Herkömmlicherweise wird lediglich ein fester Schwellwert S verwendet, um in jeglichen Situation und Umgebungen mit dem Merkmalswert M verglichen zu werden. Wie aus den Fig. 2 und 3 deutlich wird, ist dies jedoch unter Umständen unzureichend. Vielmehr ist erkennbar, dass in unterschiedlichen Umgebungen die Verwendung unterschiedlicher Schwellwerte S sinnvoll ist. Eine erste Umgebungsabhängigkeit ist, dass die Erzeugung des Merkmalswerts M stark von dem Rauschwert R abhängig ist. Für geringe Rauschwerte R werden für die eigene Stimme noch vergleichsweise große Merkmalswerte M erzeugt, mit größerem Rauschwert R ist der Unterschied zu dem Merkmalswerten M der fremden Stimme jedoch deutlich geringer. Daher wird für größere Rauschwerte R vorteilhafterweise ein geringerer Schwellwert S gewählt.
In Fig. 2 sind die optimalen Schwellwerte S für einzelne Wertebereiche W des Rauschwerts R eingetragen, nämlich als graue horizontale Balken. Dadurch wird effektiv einem bestimmten Wertebereich W ein Schwellwert S zugeordnet, sodass sich insgesamt eine Zuordnung Z1 nach Art einer Tabelle ergibt. Das Hörgerät 2 bestimmt dann einerseits einen Merkmalswert M für ein gerade aufgenommenes Geräusch und zusätzlich noch die Umgebung, in diesem Fall den Rauschwert R, d.h. effektiv den Pegel oder die Lautstärke des Rauschens, welches dem Geräusch überlagert ist. Vor dem Vergleich mit dem Merkmalswert M wird der Schwellwert S dann umgebungsabhängig eingestellt, nämlich auf denjenigen Schwellwert S, welcher dem Wertebereich W zugeordnet ist, in welchem der ermittelte Rauschwert R liegt. Dadurch wird der Merkmalswert M mit einem in der gegebenen Situation angepassten Schwellwert S verglichen und ein optimales Ergebnis bei der Unterscheidung zwischen der eigenen und der fremden Stimme erzielt.
Anstelle der tabellenartigen Zuordnung Z1 der optimalen Schwellwerte S zu den Wertebereichen W wird alternativ eine vereinfachte Zuordnung Z2 verwendet. Eine solche ist ebenfalls in Fig. 2 dargestellt, und zwar als dunkelgraue, treppenartige Linie. Dabei wird vereinfachend angenommen, dass unterhalb eines niedrigen Rauschwerts Rmin ein maximaler Schwellwert Smax ausreichend ist und oberhalb eines hohen Rauschwerts Rmax ein minimaler Schwellwert Smin. Dazwischen erfolgt eine Extrapolation der Schwellwerte S, hier gemäß einem bezüglich der gewählten Darstellung linearen Zusammenhang. Insgesamt erfolgt durch die vereinfachte Zuordnung Z2 quasi eine Glättung der Zuordnung Z1 mit den optimalen Schwellwerte S. Die Zuordnung Z2 wird in einer Variante als einfache Tabelle gespeichert, alternativ wird eine Funktion zur Berechnung gespeichert. Beim Vergleich der Fig. 2 und 3 wird eine weitere Umgebungsabhängigkeit der Merkmalswerte M deutlich, nämlich die Person des Hörgeräteträgers. In Fig. 3 sind einerseits wie auch in Fig. 2 eine Zuordnung Z1 von optimalen Schwellwerten S zu bestimmten Wertebereichen W als graue horizontale Balken dargestellt. Zusätzlich ist dieselbe vereinfachte Zuordnung Z2 aus Fig. 2 in der Fig. 3 eingetragen, nämlich wiederum als dunkelgraue, treppenartige Linie. Beim Vergleich der vereinfachten Zuordnung Z2, welche für den Hörgeräteträger aus Fig. 2 bestimmt wurde, mit den optimalen Schwellwerten S für den anderen Hörgeräteträger der Fig. 3 gemäß der Zuordnung Z1 wird unmittelbar deutlich, dass die in Fig. 2 ermittelte Zuordnung Z2 in Fig. 3 nicht optimal ist. Daher wird vorteilhafterweise der Schwellwert S auch nutzerabhängig eingestellt, d.h. abhängig von der Person des Hörgeräteträgers.
Insgesamt wird der Schwellwert S demnach vorzugsweise auf zwei Arten umgebungsabhängig eingestellt, nämlich zum Einen nutzerabhängig und zum Anderen in Abhängigkeit des zu einem gegebenen Zeitpunkt gemessenen Rauschwerts R. Welcher Schwellwert S dann konkret eingestellt wird, d.h. eine oder bei der Zuordnungen Z1 , Z2, d.h. welche Schwellwerte S zur Auswahl stehen, wird zweckmäßigerweise in einem Kalibrierverfahren bestimmt. Dieses wird entweder im Rahmen einer Fitting-Session beim Akustiker durchgeführt, durch den Hörgeräteträger selbst, automatisch durch das Hörgerät im Rahmen einer online-Optimierung oder einer Kombination hiervon.
Zur Bestimmung eines optimalen Schwellwerts S für einen gegebenen Hörgeräteträger und bei einem bestimmten Rauschwert R bieten sich insbesondere die oben im Zusammenhang mit den Fig. 2 und 3 beschriebenen Messungen an. Dabei werden Geräusche eines bekannten Geräuschtyps G1 , G2 analysiert und die dabei ermittelten Merkmalswerte M als typische Merkmalswerte M verwendet, um einen geeigneten Schwellwert S festzulegen. Bei Verwendung zweier unterschiedlicher Geräuschtypen G1 , G2 werden dann z.B. zwei unterschiedliche statistische Verteilungen von Merkmalswerten M bestimmt und dann ein Schwellwert S dazwischen ausgewählt. Denkbar ist allerdings auch die Verwendung lediglich eines Geräuschtyps G1 , G2. Die Kalibrierung erfolgt in einer Variante durch Verwen- dung vorbekannter Geräuschtypen G1 , G2, sodass die korrekte Zuordnung trainiert wird. In einer anderen Variante erfolgt die Kalibrierung im normalen Betrieb des Hörgeräts 2 durch Erzeugung von Merkmalswerten M in begrenzten Zeiträumen von einigen Sekunden bis wenigen zehn Sekunden und unter der Annahme, dass sich die in einem jeweiligen Zeitraum ermittelten Extrema der Merkmalswerte M mit hinreichender Sicherheit einem bestimmten Geräuschtyp G1 , G2 zuordnen lassen. So wird z.B. davon ausgegangen, dass die Erzeugung eines maximalen Merkmalswert M durch die eigene Stimme hervorgerufen wurde und die Erzeugung eines minimalen Merkmalswert M durch eine fremde Stimme. Diese Extrema werden dann zur Festlegung eines optimalen Schwellwerts S verwendet, welcher im weiteren Betrieb des Hörgeräts 2 durch fortlaufende Kalibrierung weiter ange- passt werden kann und zweckmäßigerweise auch wird.
Bezugszeichenliste
2 Hörgerät
4 Mikrofon
6 Steuereinheit
8 Lautsprecher
10 Eigenstinnnnenerkennung
G1 , G2 Geräuschtyp
M Merkmalswert
R Rauschwert
Rmin niedriger Rauschwert
Rmax hoher Rauschwert
S Schwellwert
Smin minimaler Schwellwert
Smax maximaler Schwellwert
W Wertebereich
Z1 , Z2 Zuordnung

Claims

Ansprüche
1 . Verfahren zum Betrieb eines Hörgeräts (2),
- wobei mittels eines Mikrofons (4) ein Geräusch aufgenommen wird,
- wobei das Geräusch hinsichtlich dessen Übereinstimmung mit der eigenen Stimme des Hörgeräteträgers analysiert wird und ein Merkmalswert (M) erzeugt wird, welcher angibt wie stark das Geräusch mit der eigenen Stimme des Hörgeräteträgers übereinstimmt,
- wobei die eigene Stimme ein Geräuschtyp (G1 ) ist,
- wobei der Merkmalswert (M) mit einem Schwellwert (S) verglichen wird,
- wobei das Geräusch abhängig davon, ob der Merkmalswert (M) ober- oder unterhalb des Schwellwerts (S) liegt, als eigene Stimme erkannt wird, und
- wobei das Hörgerät (2) abhängig davon, ob das Geräusch als eigene Stimme erkannt wurde, zwischen mehreren Betriebsmodi umgeschaltet wird,
dadurch gekennzeichnet,
dass der Schwellwert (S) nutzerabhängig bestimmt und als individueller Schwellwert (S) eingestellt wird, indem der Schwellwert (S) mittels eines Kalibrierverfahrens bestimmt wird, bei welchem die eigene Stimme des Hörgeräteträgers aufgenommen wird und mehrere individuelle Merkmalswerte (M) erzeugt werden, und bei welchem abschließend der individueller Schwellwert (S) abhängig von den erzeugten individuellen Merkmalswerten (M) eingestellt wird.
2. Verfahren nach dem vorhergehenden Anspruch,
dadurch gekennzeichnet,
dass der Schwellwert (S) kalibriert wird, indem über einen begrenzten Zeitraum ein maximaler und ein minimaler Merkmalswert (M) ermittelt werden und der Schwellwert (S) zwischen dem minimalen und dem maximalen Merkmalswert (M) eingestellt wird.
3. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet,
dass der Schwellwert (S) in einem Normalbetrieb bei der Nutzung des Hörgeräts (2) durch den Hörgeräteträger wiederkehrend neu kalibriert wird.
4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet,
dass das Geräusch zusätzlich zur Übereinstimmung mit der eigenen Stimme auch hinsichtlich einer Übereinstimmung mit zumindest einem anderen Geräuschtyp (G2) analysiert wird.
5. Verfahren nach dem vorhergehenden Anspruch,
dadurch gekennzeichnet,
dass der andere Geräuschtyp (G2) eine fremde Stimme ist, welche bezüglich des Hörgeräteträgers insbesondere frontal angeordnet ist.
6. Verfahren nach dem vorhergehenden Anspruch,
dadurch gekennzeichnet,
dass bei dem Kalibrierverfahren vor oder nach dem Aufnehmen der eigenen Stimme ein anderer Geräuschtyp (G2), insbesondere eine fremde Stimme aufgenommen wird, und dass auch hierbei mehrere Merkmalswerte (M) erzeugt werden, in Abhängigkeit derer der Schwellwert (S) eingestellt wird.
7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet,
dass die Erzeugung des Merkmalswerts mittels eines Filterpaars erfolgt, wobei einer der Filter auf eine maximale Abschwächung der eigenen Stimme und der andere Filter auf eine maximale Abschwächung einer fremden Stimme konfiguriert ist.
8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet,
dass der Schwellwert (S) umgebungsabhängig eingestellt wird, indem ein Rauschwert (R) bestimmt wird und der Schwellwert (S) in Abhängigkeit des Rauschwerts (R) eingestellt wird.
9. Verfahren nach dem vorhergehenden Anspruch,
dadurch gekennzeichnet,
dass für den Rauschwert (R) mehrere Wertebereiche (W) definiert sind, welchen jeweils ein Schwellwert (S) zugeordnet ist, dass derjenige Wertebereich (W) ermittelt wird, in welchem der Rauschwert (R) liegt, und dass derjenige Schwellwert (S) ausgewählt und eingestellt wird, welcher dem ermittelten Wertebereich (W) zugeordnet ist.
10. Verfahren nach einem der beiden vorhergehenden Ansprüche sowie nach einem der Ansprüche 7 oder 8,
dadurch gekennzeichnet,
dass der Schwellwert (S) im Normalbetrieb kalibriert wird, indem der Rauschwert (R) wiederkehrend bestimmt wird und der Schwellwert (S) abhängig davon kalibriert wird.
1 1 . Hörgerät (2) mit einem Mikrofon (4), zur Aufnahme eines Geräuschs, und mit einer Eigenstimmenerkennung (10), die derart ausgebildet ist, dass
- das Geräusch hinsichtlich dessen Übereinstimmung mit der eigenen Stimme des Hörgeräteträgers analysiert wird und ein Merkmalswert (M) erzeugt wird, welcher angibt wie stark das Geräusch mit der eigenen Stimme des Hörgeräteträgers übereinstimmt,
- wobei die eigene Stimme ein Geräuschtyp (G1 ) ist,
- der Merkmalswert (M) mit einem Schwellwert (S) verglichen wird,
- wobei das Geräusch abhängig davon, ob der Merkmalswert (M) ober- oder unterhalb des Schwellwerts (S) liegt, als eigene Stimme erkannt wird, - abhängig davon, ob das Geräusch als eigene Stinnnne erkannt wurde, zwischen mehreren Betriebsmodi umgeschaltet wird,
- der Schwellwert (S) nutzerabhängig bestimmt und als individueller Schwellwert (S) eingestellt wird, indem der Schwellwert (S) mittels eines Kalibrierverfahrens bestimmt wird, bei welchem die eigene Stimme des Hörgeräteträgers aufgenommen wird und mehrere individuelle Merkmalswerte (M) erzeugt werden, und bei welchem abschließend der individueller Schwellwert (S) abhängig von den erzeugten individuellen Merkmalswerten (M) eingestellt wird.
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