(57)【要約】【構成】補聴器は，少なくとも一の音声入力信号を受け取る信号経路，および自己相関インデックス（ＡＣＩ）推定手段を備え，ＡＣＩ推定手段は，上記音声入力信号のサンプリングレートが低減された信号を生成するダウンサンプリング手段，サンプリングレート低減信号のサイン信号を抽出するサイン抽出手段，複数の遅延されたバージョンの上記サイン信号を生成および記憶する記憶および遅延手段，複数の遅延されたバージョンの上記サイン信号のサブセットを，遅延されていない音声入力信号の一バージョンと比較する比較手段，比較手段の出力を平均して，上記音声信号自己類似度の遅延別推定値を抽出する平均手段，ならびに上記音声信号自己類似度の遅延別推定値から集約特徴を決定することによって，推定された自己相関インデックスを取得する取得手段を備えている。
2009532925.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも一つの音声入力信号を受取る信号経路および自己相関インデックス（ＡＣＩ）推定手段を備え，
上記自己相関インデックス推定手段が，
上記音声入力信号のサンプリングレートが低減された信号を生成するダウンサンプリング手段，
上記サンプリングレート低減信号のサイン信号を抽出するサイン抽出手段，
複数の遅延されたバージョンの上記サイン信号を生成および記憶する，記憶および遅延手段，
上記複数の遅延されたバージョンの上記サイン信号のサブセットを，遅延されていない音声入力信号の一のバージョンと比較する比較手段，
上記比較手段の出力（複数）を平均化して，信号自己類似度の遅延別推定値（複数）を抽出する平均化手段，ならびに
上記信号自己類似度の上記遅延別推定値（複数）から集約特徴（複数）を決定することによって，推定された自己相関インデックスを取得する取得手段，
を備えている，補聴器。
【請求項２】
上記音声入力信号が一の広帯域音声入力信号であり，
上記広帯域音声入力信号を複数の帯域制限音声信号に分割するバンドパスフィルタ・バンクをさらに備え，
上記自己相関インデックス推定手段は，上記複数の帯域制限音声信号の自己相関マトリクスおよび上記広帯域音声入力信号の自己相関ベクトルを計算することによって，少なくとも一つの自己相関インデックスを推定するように構成されている，
請求項１に記載の補聴器。
【請求項３】
上記音声入力信号が一の広帯域音声入力信号であり，
上記広帯域音声入力信号を複数の帯域制限音声信号に分割するバンドパスフィルタ・バンクをさらに備え，
上記自己相関インデックス推定手段は，上記複数の帯域制限音声信号および上記広帯域音声入力信号のうちの少なくとも一方を含む複数の音声入力信号を処理するように構成されている，請求項１に記載の補聴器。
【請求項４】
上記集約特徴は，最大の正の，または最大の負の，または振幅が最大の，上記信号自己類似度の遅延別推定値を見つけることによって，決定される，
上記請求項のいずれか一項に記載の補聴器。
【請求項５】
上記複数のサイン信号の遅延バージョンのサブセットは，個々の上記帯域制限音声信号の周波数帯において上記補聴器による遅延以上の遅延を有するバージョンのみを含む，
上記請求項のいずれか一項に記載の補聴器。
【請求項６】
上記複数のサイン信号の遅延バージョンのサブセットは，生成された複数のサイン信号の遅延バージョンのフルセットを含む，上記請求項のいずれか一項に記載の補聴器。
【請求項７】
上記比較手段は比較ユニット（複数）・セットを備え，各比較ユニットは，上記遅延されていない音声入力信号のサインと個々の上記遅延されたサイン信号とに基づいて，サイン比較出力信号を生成する，上記請求項のいずれか一項に記載の補聴器。
【請求項８】
上記比較手段は比較ユニット（複数）・セットを備え，各比較ユニットは，上記遅延されていない音声入力信号の振幅を有し，かつ上記遅延されていない音声入力信号のサインと上記遅延されたサイン信号（複数）との比較に基づくサインを有する，サイン比較出力信号を生成する，上記請求項のいずれか一項に記載の補聴器。
【請求項９】
上記自己相関インデックス推定手段は，
上記集約特徴を，上記信号自己類似度の理論的に取得可能な最大の推定値で除算することによって正規化する正規化手段をさらに備えている，上記請求項のいずれか一項に記載の補聴器。
【請求項１０】
上記正規化手段は，上記集約特徴を反復除算によって正規化するように構成され，除算の各反復は，上記信号自己類似度の推定値の更新と同時に行われる，請求項９に記載の補聴器。
【請求項１１】
上記自己相関インデックス推定手段は，
一または複数の正規化された閾値の超過を，上記集約特徴のうちの一の値と，上記信号自己類似度の取得可能な最大の推定値に上記正規化された閾値を乗じたものとを比較することによって判断する手段をさらに備えている，請求項９または１０に記載の補聴器。
【請求項１２】
上記平均化手段は自己回帰ローパス・フィルタである，上記請求項のいずれか一項に記載の補聴器。
【請求項１３】
上記自己相関インデックス推定手段は，
上記集約特徴の長期平均を生成する手段をさらに備えている，上記請求項のいずれか一項に記載の補聴器。
【請求項１４】
上記自己相関インデックス推定手段は，
最大の正の，または最大の負の，または振幅が最大の，上記信号自己類似度の遅延別推定値のインデックス・ナンバを見つけることによって，上記信号自己類似度についての集約特徴を，上記信号自己類似度の遅延別推定値セットから取得する手段をさらに備えている，上記請求項のいずれか一項に記載の補聴器。
【請求項１５】
上記補聴器の音環境の音を上記音声入力信号に変換するマイクロフォン，
上記音声入力信号からフィードバック除去信号を減算してバンドパスフィルタ入力信号を生成する減算ノードを備え，上記バンドパスフィルタは上記バンドパスフィルタ入力信号を上記複数の帯域制限音声信号に分割するものであり，
上記複数の帯域制限音声信号のそれぞれに利得を適用して，圧縮器出力信号を生成する圧縮器，
上記プロセッサ出力信号を出力音に変換するレシーバ，および
上記プロセッサ出力信号から上記フィードバック除去信号を適応的に導出する適応フィードバック除去フィルタをさらに備えている，上記請求項のいずれか一項に記載の補聴器。
【請求項１６】
上記推定された自己相関インデックスおよび上記プロセッサから入力された信号包絡線特徴の少なくとも一方に基づいて，上記音環境のカテゴリを分類する聴覚シーン分析手段をさらに備え，
上記圧縮器はさらに，上記補聴器ユーザの聴力損失，上記複数の帯域制限音声信号の入力音包絡線，および上記聴覚シーン分析手段から入力された上記音環境カテゴリから，上記利得を導出するように構成されている，請求項１５に記載の補聴器。
【請求項１７】
上記推定された自己相関インデックスおよび上記利得の少なくとも一方に基づいて，上記適応フィードバック除去フィルタの適応速度を調節する適応速度コントローラをさらに備えている，請求項１５または１６のいずれか一項に記載の補聴器。
【請求項１８】
少なくとも一つの音声入力信号を受取り，上記音声入力信号の自己相関インデックスを推定する補聴器内の信号処理を制御する方法であって，
上記自己相関インデックス推定は，
上記音声入力信号のサンプリングレートが低減された信号を生成し，
サンプリングレート低減信号のサイン信号を抽出し，
複数の遅延されたバージョンの上記サイン信号を生成および記憶し，
上記複数の遅延されたバージョンの上記サイン信号のサブセットを，上記遅延されていない音声入力信号の一のバージョンと比較し，
上記比較ステップの出力（複数）を平均化して，信号自己類似度の遅延別推定値（複数）を抽出し，
上記信号自己類似度の上記遅延別推定値（複数）から集約特徴を決定することによって，推定された上記自己相関インデックスの一のバージョンを導出する，方法。
【請求項１９】
上記音声入力信号が一の広帯域音声入力信号であり，
上記広帯域音声入力信号を複数の帯域制限音声信号に分割し，
少なくとも一セットの帯域制限音声信号の自己相関マトリクス，および／または上記広帯域音声入力信号の自己相関ベクトルを計算することによって，少なくとも一つの自己相関インデックスを推定する，請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
上記音声入力信号が一の広帯域音声入力信号であり，
上記広帯域音声入力信号を複数の帯域制限音声信号に分割し，
上記複数の帯域制限音声信号および上記広帯域音声入力信号の少なくとも一方を含む複数の音声入力信号を処理する，請求項１８に記載の方法。
【請求項２１】
上記集約特徴は，最大の正の，または最大の負の，または振幅が最大の，上記信号自己類似度の遅延別推定値を見つけることによって，決定される，請求項１８から２０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２２】
上記複数のサイン信号の遅延バージョンのサブセットは，個々の上記帯域制限音声信号の周波数帯において上記補聴器による遅延以上の遅延を有するバージョンのみを含む，請求項１８から２１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２３】
上記複数のサイン信号の遅延バージョンのサブセットは，生成された複数のサイン信号の遅延バージョンのフルセットを含む，請求項１８から２１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２４】
上記比較ステップは，上記遅延されていない音声入力信号のサインと，個々の上記遅延サイン信号とに基づくサイン比較出力信号セットを生成する，請求項１８から２３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２５】
上記比較ステップは，それぞれが，上記遅延されていない音声入力信号の振幅を有し，かつ上記遅延されていない音声入力信号のサインと上記遅延されたサイン信号（複数）との比較に基づくサインを有する，サイン比較出力信号セットを生成する，請求項１８から２３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２６】
上記自己相関インデックスを推定するステップは，上記集約特徴を，上記信号自己類似度の理論的に取得可能な最大の推定値で除算することによって正規化する，請求項１８から２５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２７】
上記正規化ステップにおいて，上記集約特徴は反復除算によって正規化され，除算の各反復は，上記信号自己類似度の推定値の更新と同時に行われる，請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
上記自己相関インデックスを推定するステップは，
一または複数の正規化された閾値の超過を，上記集約特徴のうちの一の値と，上記信号自己類似度の取得可能な最大の推定値に上記正規化された閾値を乗じたものとを比較することによって判断する，請求項２６または２７に記載の方法。
【請求項２９】
上記平均化は自己回帰ローパス・フィルタを利用して行われる，請求項１８から２８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３０】
上記自己相関インデックスを推定するステップは，
上記集約特徴の長期平均を生成する，請求項１８から２９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３１】
上記自己相関インデックスを推定するステップは，
最大の正の，または最大の負の，または振幅が最大の，上記信号自己類似度の遅延別推定値のインデックス・ナンバを見つけることによって，上記信号自己類似度についての集約特徴を，上記信号自己類似度の遅延別推定値セットから取得する，請求項１８から３０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３２】
補聴器の音環境の音を上記音声入力信号に変換し，
上記音声入力信号からフィードバック除去信号を減算して，バンドパスフィルタ入力信号を生成し，ここで上記バンドパスフィルタ入力信号は上記複数の帯域制限音声信号に分割され，
上記複数の帯域制限音声信号のそれぞれに利得を適用して圧縮出力信号を生成し，
上記処理出力信号を出力音に変換し，
上記プロセッサ出力信号から上記フィードバック除去信号を適応的に導出する，
請求項１８から３１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３３】
上記推定された自己相関インデックスおよび上記プロセッサから入力された信号包絡線特徴の少なくとも一方に基づいて，上記音環境のカテゴリを分類し，
上記補聴器ユーザの聴力損失，上記複数の帯域制限音声信号の入力音包絡線，および上記音環境カテゴリから，上記利得を導出する，請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
上記推定された自己相関インデックスおよび上記利得の少なくとも一方に基づいて，上記フィードバック除去信号を適応的に導出するための適応速度を調節する，請求項３２または３３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３５】
コンピュータで実行されるときに請求項１８から３４のいずれか一項に記載の方法を実行するプログラム・コードを備えている，コンピュータ・プログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は，補聴器内における信号処理を制御する方法，およびそのような方法を実装する補聴器に関する。より詳細には，この発明は，補聴器内における信号処理の制御に利用される自己相関インデックス（ＡＣＩ）の推定方法（a method for estimation of the autocorrection index）に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来技術において，信号の自己相関の計測（a measure of signal autocorrection）が補聴器の信号処理の制御に有用であることが知られている。特に，補聴器中におけるフィードバック除去フィルタ（帰還キャンセル・フィルタ）のようなフィードバック補償システムの適応速度（adaptation rate）を制御するＡＣＩ関連特徴（技術）（ACI related features）が提案されている。また，このような計測計算は，メモリ要求および計算負荷の点において，非常にコスト高になりうることも知られている。ＡＣＩは，聴覚シーン分析（ＡＳＡ（Auditory Scene Analysis）システムのような，他の補聴器のシステムに対する入力としても提案されている。ＡＳＡシステムでは，補聴器の音（sound）または騒音環境（noise environment）の分類が部分的にＡＣＩに基づいて行われ，補聴器の利得関連システム（the hearing aid's gain related sysytems）による適切な利得ストラテジの選択を支援する。より一般的には，ＡＣＩは，補聴器における後続の各システムが適切な機能性ストラテジに到達することを支援する。そのようなシステムとして，上述したフィードバック除去システム，自動ループ利得推定器（Automatic Loopgain Estimator），適応指向性システム（マルチ・マイクロフォン・システム），信号圧縮システム（適切な利得算出），周波数修正システムなどがある。したがって，一般に，ＡＣＩの推定が良好であれば補聴器の動作を向上させることができる。
【０００３】
関連従来技術について
ＡＣＩ関連特徴を説明する古典的アプローチは，信号自己類似度の値（a value of the signals self-resemblance）を，次式のような自己相関関数ｒxxによって計算することである。
【０００４】
【数１】
2009532925.tif 000003
【０００５】
ここでｔは時間を示し，τは時間遅延または信号遅延を示す。離散時間領域においては上述の式は次の合計（a sum）になる。
【０００６】
【数２】
2009532925.tif 000004
【０００７】
ここでｎはサンプル・ナンバまたはタイムスタンプを示し，ｊはサンプル遅延を示す。このインデックスをｒxx（０）によって正規化すると，±１の範囲を有するインデックスρxx（ｎ）が得られる。ここで，＋１は自己一致（exact self likeness）を示し，−１は正反対の波形（exact opposite waveform）を示す。
【０００８】
【数３】
2009532925.tif 000005
【０００９】
正弦波の自己相関関数が余弦波であること，そして，白色雑音（定常確率過程）が次式によって示されるディラックのデルタ関数を生成することが，当該技術分野において知られている。
【００１０】
【数４】
2009532925.tif 000006
【００１１】
ここでｓ（ｎ）は単位分散確率系列（a unit variance stochastic sequence）である。
【００１２】
適応フィードバック除去システムの場合，この関数を解析して適応フィルタの適応速度を制御することができる。すなわち，｜ρxx（ｊ）｜または｜ｒxx（ｊ）｜が十分大きい場合（ｊ≠０），これはフィードバック・ハウリングまたは異質なホイッスル音のような音のマイクロフォン入力を示すと考えられる。続いて適応速度コントローラは，理論上，この事実に基づく制御ストラテジを，他の特徴（other features）と組み合わせて適用することができる。しかしながら，多数のサンプルを保存しなければならず，さらに計算において多数の乗算を必要とするので，このアプローチの実際の補聴器における扱いは，かなり困難である。
【００１３】
たとえば，Ｈａｙｋｉｎ，Ｓ．の「Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｆｉｌｔｅｒ  Ｔｈｅｏｒｙ，３ｒｄ  Ｅｄｉｔｉｏｎ」（Ｐｒｅｎｔｉｃｅ−Ｈａｌｌ，ＮＪ，ＵＳＡ，１９９６年）では，自己相関行列の条件数（the condition number of an auto correction matrix）を，信号自己類似度のインデックス（an index of signal self-resemblance）として使用することが提案されている。この技術は欧州特許出願のＥＰ−Ａ−１２２８６６５でも提案されている。しかしながら，このアプローチは非常に複雑で扱いにくく，現在の補聴器では当分の間不可能である。さらに，この技術は，上述のように，補聴器における後続システムが必要とするものを正確に示すものではない。
【００１４】
欧州特許出願のＥＰ−Ａ−１２２８６６５において提案されている別のアプローチは，異なる２つの周波数における音圧レベルを比較すること，すなわち，フィルタバンクの最小エネルギー出力と最大エネルギー出力とを比較することである。ただし，この手法にも所与の周波数帯における自己類似の程度（the amount of self-resemblance）について，ほとんど情報が得られないという弱点がある。
【００１５】
国際特許出願のＷＯ０１／０６７４６  Ａ２に開示されている別の技術によると，信号の帯域幅が２次線形予測器（a second order linear predictor）の手段を用いて推定される。線形予測器から係数を抽出することによって，いずれの周波数においてどの程度まで，音を正弦波とみなすことができるかが示される。国際特許出願のＷＯ０１／０６７４６  Ａ２では，帯域幅の検出結果はフィードバック除去システムの適応速度を決定するシステムに送られる。しかしながら，そこで述べられている帯域幅検出手法は，信号中に複数の正弦波が存在する場合に，自己類似度のロバストな測定（a robust measure）を与えることができない。
【００１６】
さらに別の先行技術の技術では，信号のゼロ交差率（the signal's zero crossing rate）をカウントすることが提案されている。これは実用的かつシンプルなアプローチであるが，やはり，現今の補聴器の広範な用途に対して十分な精度が得られない。
【００１７】
上述のように，既存の解決策では，メモリおよび計算の妥当なコストのもとでのＡＣＩ推定が提供されていない。さらに，既知の解決策では，今日の補聴器サブシステムの要件を満たすＡＣＩ推定特徴が提供されていない。
【００１８】
したがって，この分野における改善が引続き必要とされている。具体的には，改良されたＡＣＩ推定に基づいて信号処理を制御する方法が実装された補聴器が必要とされている。
【発明の開示】
【００１９】
この発明は，この明細書に記載の背景に鑑みて，先行技術の方法および補聴器の欠陥が是正される，または少なくとも軽減されるように規定される方法および補聴器を提供することを目的とする。
【００２０】
特に，この発明は，補聴器内における信号処理を，効率的かつ資源節約的なやり方によって制御するのに適したＡＣＩ特徴（ACI features）の計算を可能にする方法および補聴器を提供することを目的とする。
【００２１】
特に，この発明は，補聴器がおかれた状況のもとで，実現可能なメモリおよび計算負荷の要求を持つ，信号自己類似度について妥当な特徴を提供することを可能にする方法および補聴器を提供することを目的とする。この特徴（these features）は，その後，補聴器におけるさらなる解析，推論，および制御決定のために，後続システムに送られる。
【００２２】
この発明の目的にしたがって，少なくとも一の音声入力信号を受取る信号経路および自己相関インデックス（ＡＣＩ）推定手段を備える補聴器が提供され，上記ＡＣＩ推定手段は，上記音声入力信号のサンプリングレートが低減された信号を生成するダウンサンプリング手段，サンプリングレート低減信号のサイン信号を抽出するサイン抽出手段，複数の遅延されたバージョンの上記サイン信号を生成および記憶する記憶および遅延手段，複数の遅延されたバージョンの上記サイン信号のサブセット（部分集合）を，遅延されていない音声入力信号のバージョン（a version of the non-delayed audio input signal）と比較する比較手段，上記比較手段の出力（the outputs）を平均して上記音声信号自己類似度の遅延別推定値（delay specific estimates）を抽出する平均手段，および上記音声信号自己類似度の遅延別推定値から集約特徴（summarized features）を決定（判断）（determining）することによって，推定された自己相関インデックスを取得する取得手段を備えている。この構成は，サンプリングレートが低減された信号のサイン信号だけを抽出することによって，計算効率が高いＡＣＩ計算を可能にする。これは，ＡＣＩの相関関数を計算する際の乗算が補聴器の処理ユニットの計算負荷を大幅に低減するサイン演算にまで削減されるためである。また，音声信号の完全なダイナミクスを保存する代わりに，複数のダウンサンプリングされたバージョンのサイン信号を保存することによって，補聴器システムのメモリ要求がさらに軽減される。
【００２３】
補聴器内の信号処理を制御することに対応する方法が，方法の独立請求項１８に記載されている。
【００２４】
補聴器内の信号処理に妥当な特徴を提供する（すなわち，それらの特徴が有益な情報を与える度合いを最適化する）目的にしたがって，補聴器および方法が提供される。この方法によると，計算されたＡＣＩがいくつかの帯域制限されたバージョンと一の広帯域のバージョンとに分割される。このようにすることで，所与の自己類似度に対応する周波数帯を直接観察および比較できるので，信号自己類似度のより詳細なイメージを得ることができる。これは，一の広帯域音声入力信号を受取り，さらにこの広帯域音声入力信号を複数の帯域制限音声信号に分割するバンドパスフィルタバンクを備える補聴器によって達成され，自己相関インデックス推定手段は，上記複数の帯域制限音声信号の自己相関マトリクスと，上記広帯域音声入力信号の自己相関ベクトルとを計算することによって，少なくとも一の自己相関インデックスを推定するように構成される。
【００２５】
この発明は，別の態様において，請求項３５に記載のコンピュータ・プログラム製品を提供する。
【００２６】
この発明のさらなる態様，実施形態および具体的な変形形態が，さらなる従属請求項によって定義される。
【００２７】
以下では，好ましい実施形態の非限定的な例に基づいて，添付の図面を参照しつつこの発明をより詳細に説明する。
【実施例】
【００２８】
この発明を理解する上で有用なさらなる用語および前提条件は，この発明の個々の実施形態を説明するときに説明することにする。
【００２９】
この発明の一実施形態の目的は，補聴器がおかれた状況のもとで（in a hearing aid context）実現可能なメモリおよび計算負荷の要求を持つ（with feasible demands to memory and computational load），信号自己類似度に関して適切な特徴（性能，機能）（relevant features）を提供することである。これらの特徴は，その後，後続システム（subsequent systems）に送られて，さらなる解析，推論，および制御決定が行われる。
【００３０】
一実施形態では，補聴器はＡＣＩカーネルまたはＡＣＩ推定手段を備え，補聴器内の信号処理を制御するためにＡＣＩ特徴がいかに有益な情報を与えるかという点において最適化されたＡＣＩ特徴（ACI features）を計算する。計算されたＡＣＩは，複数の帯域制限バージョン（a number of band limited versions）および一の広帯域バージョン（a wide band version）に分割される。このようにすることで，与えられる自己類似度に対応する周波数帯を直接に観察および比較でき，信号自己類似度のより詳細なイメージを得ることが可能となる。
【００３１】
このような補聴器の一実施形態が図１に示されている。図１は多帯域音声圧縮器（multiband audio compression）および適応フィードバック除去装置（adaptive feedback cancellation）を組込んだ補聴器のブロック図を示している。適応速度コントローラ６，適応フィードバック除去ブロック７，および音声圧縮ブロック８は，それぞれ独立に，ＡＣＩカーネル４によって与えられる特徴によってサポートされるシステム内の信号解析を通して，自身の動作を修正する。補聴器はさらに，帯域分割またはバンドパスフィルタ・バンク３を備えており，聴覚障害者のいくつかの周波数帯域にわたる聴力損失を補償するために，一の広帯域音声入力信号を複数の帯域制限音声信号に分割する。
【００３２】
一実施形態では，式２および３の上記自己相関関数を，より妥当な連続的観測可能かつ実際に適用可能なＡＣＩに変換する第一のステップは，上記合計（the sum）を，式５にしたがって再帰的更新（a recursive update）に置換することである。
【００３３】
【数５】
2009532925.tif 000007
【００３４】
ここで，ｎは収集された最新のサンプルを示し，フィルタ係数ａmはローパス・フィルタ関数を生成するためにあらかじめ決められているものである。他の実施形態では，いくつかのフィードバック係数およびフィードフォワード係数の両方を有する他のフィルタ構造を適用して，同等な結果を生成することもできる。上式の最もシンプルなケースは，漏洩積分器（the leaky integrator）である。この結果，式６によって与えられる，処理後入力の指数関数的忘却係数（an exponential forgetting factor of the processed input）が得られる。
【００３５】
【数６】
2009532925.tif 000008
【００３６】
ここで，ａとして０．５から１の間の値が与えられる。修正自己相関関数（the modified autocorrection function）を，−１から１の範囲のインデックスに正規化するために，この結果は，式７に示すように，ｒmod（ｎ，０）によって除算される。
【００３７】
【数７】
2009532925.tif 000009
【００３８】
式５および６に示す平均関数（the average function）によって，自己相関関数は適度な速度（レート）（a moderate rate）でのみ変化するので，式７の正規化処理を反復して行うことができ，その際のパフォーマンス低下を無視することができる。このようにして，高コストな除算（a costly division）を，式８に示すように，より低コストの乗算（a less costly multiplication）に置換することができる。
【００３９】
【数８】
2009532925.tif 000010
【００４０】
ここで，Δはゼロをわずかに上回る小さな数である。後続システムが，ρが所定の閾値ρthresholdを上回るかどうかを判定することのみを必要とする場合，上式は式９のように簡略化することができる。
【００４１】
【数９】
2009532925.tif 000011
【００４２】
一実施形態では，妥当性のためのＡＣＩ特徴のさらなる最適化（a further optimization of the ACI features for relevancy）が，特定の所望のタイムラグまたは時間遅延（ｊ）についてのＡＣＩ（the ACI on time lags or delays (j) of particular interest）に着目することで行われる。まず，信号を帯域制限して自己相関が生成される。しかしながら，この自己相関は一般にＡＣＩを利用する後続システムの関心対象ではない（not of interest for subsequent systems utilizing the ACI）。すなわち，帯域制限によって得られる小さい自己相関（small autocorrelation）を持つタイムラグ（ｊ）のみが計算のために必要である。さらに，ＡＣＩ特徴が，図１の補聴器にあるような，フィードバック除去システムの適応速度コントローラに送られる場合，実際の関心対象のタイムラグは，フィードバック除去フィルタ状態およびマイクロフォン入力の間の相関量を示すタイムラグである。これらにおいて相関が強すぎる場合またはタイムラグが大きすぎる場合（if the correction is too strong at these or greater time lags），不適応のリスクが生じる。このような状況は上述の適応速度コントローラによって取り扱われ，デンマーク特許出願第２００６００４６７号を優先権主張の基礎とする，本件出願人による係属中の２００７年４月２日出願のＰＣＴ特許出願「Ｈｅａｒｉｎｇ  Ａｉｄ，  ａｎｄ  ａ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  ｏｆ  Ａｄａｐｔａｔｉｏｎ  Ｒａｔｅ  ｉｎ  Ａｎｔｉ−Ｆｅｅｄｂａｃｋ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  ｆｏｒ  Ｈｅａｒｉｎｇ  Ａｉｄｓ」にも詳述されており，その内容は参照されてこの明細書に援用される。この観点から，一実施形態では，ＡＣＩは一般に，関心対象の（所望の）周波数帯における，補聴器を通した遅延に対応するタイムラグおよび上記遅延よりも大きなタイムラグについてのみ推定される。
【００４３】
一実施形態によると，関心対象周波数帯域以外の波長，すなわち，周波数に対応するタイムラグについてのＡＣＩ計算を破棄することによって，アルゴリズムの複雑さに対する妥当性のためのさらなる最適化（optimization for relevancy contra algorithm complexity）が行われる。これによって，関心対象周波数帯域以外の理論上支配的な正弦波がそれ以外の自己相関ビン（the remaining autocorrection bins）に影響を及ぼしにくくなるので，帯域分割されたＡＣＩの周波数選択性がさらに強化される。
【００４４】
この発明の実施形態では，後続システムにとっての関心対象特徴は，一の周波数帯域における最大の正規化ＡＣＩ（the maximal normalized ACI）である。したがって，一実施形態では，一の周波数帯域セットにおける自己類似度量および集合的自己類似度を示す（illustrate the amount of self-resemblance within a set of frequency bands and the collective self-resemblance）以下のインデックス（indexes）が，提供される。これによって，特徴ベクトルは，少数の，有益な情報が多いＡＣＩ特徴（a few very informative ACI features）に縮小される。
【００４５】
【数１０】
2009532925.tif 000012
【数１１】
2009532925.tif 000013
【００４６】
これに代わる実施形態は，統合されたＡＣＩ特徴において（in an unified ACI-feature），最大のポジティブな（正の）自己類似度のインデックス（the most positive index of self-resemblance）を見つけることであり，自己類似度の最大のネガティブな（負の）インデックスを見つけるためのインデックス（複数）が与えられる（there are provided indexes to find the most negative index of self-resemblance）。すなわち，式１２および１３に示すように，最大自己逆インデックスの信号（the signals most self-opposite index）を見つける。
【００４７】
【数１２】
2009532925.tif 000014
【数１３】
2009532925.tif 000015
【００４８】
この他の態様のＡＣＩ特徴も，後続システムにとって非常に関心の高いものになりうる。特定の実施形態では，この特徴は，ＡＳＡアルゴリズム状況において，弦楽器と声とを区別する手段（instrumental）になる。声が検出されると音声認識および了解度について最適化された補聴器の利得ストラテジが誘導され，弦楽器の音が検出されると心地よく聴くことについて最適化された利得ストラテジが誘導される。
【００４９】
他の実施形態による他の後続アルゴリズムは，負の自己類似度を，正の自己類似度と同じように扱う。この場合，ＡＣＩ情報は，式１４および１５に示すように，自己類似度の最大絶対値を表す一つの特徴（a single feature）に一本化（統合）（unified）される。
【００５０】
【数１４】
2009532925.tif 000016
【数１５】
2009532925.tif 000017
【００５１】
簡単にするために，もちろん限定されるわけではないが，以下では，自己類似度の最大絶対値（the largest absolute magnitude in self-resemblance）を関心対象特徴（the feature of interest）とする。特徴ベクトルに達するためにより計算効率が高い方法の一つは，最も強い自己類似度が見つかった後に正規化処理を行う（to do the normalization procedure after the strongest self-resemblance）ことであり，これにより正規化処理の無用な繰返しが避けられる。
【００５２】
このことを念頭に置くと，除算による正規化は式１６のようになる。
【００５３】
【数１６】
2009532925.tif 000018
【００５４】
反復除算による正規化（the normalization by iterative division）は式１７のようになる。
【００５５】
【数１７】
2009532925.tif 000019
【００５６】
正規化閾値テスト（the normalized threshold test）は式１８のようになる。
【００５７】
【数１８】
2009532925.tif 000020
【００５８】
実現可能なメモリおよび計算負荷の要求の下で，信号自己類似度について妥当なＡＣＩ特徴を与えるという目的を達成するために，この発明の実施形態では，計算要求およびメモリ使用を低減するさらなる計測（further measures）が提案される。この目的を念頭にして，保存されるタイムラグ信号が関心対象信号のサインに制限される実施形態が提供される（embidiments are provided in which the stored time lagged signal is limitted to the sign of the signal of interest）。信号の完全なダイナミクスを保存するのに代えてサインデータを保存することによって，補聴器システムのメモリ要求が大幅に軽減される。さらに，相関関数を計算するときの乗算は，サイン演算（sign operations）にまで削減されることになるので，これによっても，やはり補聴器の計算負荷が大幅に低減される。これは，式１９から明らかである。
【００５９】
【数１９】
2009532925.tif 000021
【００６０】
さらに別の実施形態では，正規化ＡＣＩ特徴は，式１６，１７または１８を利用することによって得ることができる。
【００６１】
この発明においてさらに適切なＡＣＩ特徴を推定する上で，サイン演算子が十分な機能を果たすのは次の理由である。周期信号ｐ（ｎ）および完全ランダム・ノイズ信号ｓ（ｎ）を考える。これらの信号を加算して得られる実例信号ｘ（ｎ）を自己相関の分析の対象として選択する。ｐ（ｎ）がｓ（ｎ）に対して優勢であれば，ｓ（ｎ）がサイン変化を引き起こす可能性は低い。しかしながら，ｐ（ｎ）のサンプルが振幅において小さい場合はｓ（ｎ）がｘ（ｎ）のサインを「ランダム化」する可能性がかなり高くなる。ｐ（ｎ）がゼロであれば，ｘ（ｎ）のサインは完全にランダムである。
2009532925.tif 000022
に依存する確率関数（dependent probability function）を用いると，ｘ（ｎ）のサインベースの自己相関特徴（the sign based autocorrelation feature on x(n)）は驚くほどよく機能を果たす。サイン演算子のさらなる使用は，式２０に示すように，本質的に正規化されたアルゴリズムに導かれる。
【００６２】
【数２０】
2009532925.tif 000023
【００６３】
ここで，○＋（○の中に＋の符号がある記号）はＸＯＲ論理演算子を表す。ρss特徴（ρss feature）の使用は，計算効率が非常に高いＡＣＩを導き，上述の他の特徴との特性の違いはわずかである。大振幅のサンプルが小振幅のサンプルよりも優勢である上述の実施形態と異なり，この発明の別の実施形態によると，この方法は，すべてのサンプルの重付けが均等であるので，より安定した自己相関のインデックス（a more stable index of autocorrection）を提供する。
【００６４】
したがって，振幅のシフト（a shift in amplitude）は，特定のサンプル・セットがインデックスを支配することを意味しなくなる。ρssベースのＡＣＩが中央自己相関（median autocorrection）である場合には，差異は平均自己相関と中央自己相関との間の差異（the difference between the average autocorrection and the median autocorrection）として解釈することができる。中央自己相関は，ＡＣＩを利用する後続システムにより多く依存するが，実施形態によっては，意図どおりのパフォーマンスを発揮させるために，両方のＡＣＩ特徴が補聴器システムに使用される。
【００６５】
上記提案した方法を組合わせた，集約された有益な情報を与えるＡＣＩ特徴セット（以下，集約特徴とも呼ぶ）（a set of summarized informative ACI features）（also referred to as summarized features）が，これらの特徴を利用する様々な後続の補聴器システムの解析，推論および制御決定を可能にする。そのような補聴器のさらなる実施形態を，以下に示す。
【００６６】
上述したＡＣＩ特徴を考慮した実施例による補聴器の聴覚シーン分析（ASA（Auditory Scene Analysis））システムは，補聴器が，音声了解度，快適さ，風切音，合唱，音楽，鳥のような環境音，閉塞などに対してその機能性を最適化すべきかどうかについて決定することができる。特定の実施形態では，上記ＡＣＩ特徴は，ＡＳＡシステムが，最大の正のＡＣＩ特徴が大きく（a large most positive ACI feature），かつ最大の負のＡＣＩ特徴が小さい（a small most negative ACI feature）ことによって示される「音声」（speech）と，最大の正のＡＣＩ特徴が大きく，かつ最大の負のＡＣＩ特徴が比較的大きい（a comparably large most negative feature）ことによって示される「弦楽器および正弦波」（string instuments and sinusoids）と，ＡＣＩ特徴が小さいことで示されるノイズ的な音（noise-like sounds）とを区別することを，支援する。ＡＳＡシステムは，帯域別の信号エネルギー包絡線に沿う（along with the band specific signal energy envelopes）ＡＣＩ特徴の長期間構築（the long term development of the ACI features）によって，補聴器ユーザが身を置く一般的な音環境を分類することができる。当業者であれば，この発明にしたがって聴覚シーン識別情報を取得することによって，補聴器内の信号処理を最適化する様々な方法を提案することが可能であろう。
【００６７】
一実施形態による補聴器のフィードバック除去適応フィルタのためのステップ・サイズ制御（SSC（Step Size Control）システムは，ある特定の音に対する不適応のリスク（the risk of maladaption）を，より精密に判定することができる。ＡＣＩ特徴がホイッスル音または弦楽器の存在を示す場合，ステップ・サイズ制御システムは，ステップ・サイズを縮小するように構成されるか，または適応をただちに完全に停止するように構成される。他方，ＡＣＩ特徴がノイズ的な音を示す場合，ステップ・サイズ制御システムは適応を促進するように（encourage）構成される。別の実施形態では，ステップ・サイズ制御アルゴリズムの厳密な動作は，適応速度を計算する前に，補聴器の利得や補聴器の指向性システムの有効性のような他の因子（factors）も考慮する。これは，参照されてこの明細書に援用される，２００６年３月３１日出願の係属中の特許出願ＰＣＴ／ＥＰ２００６／０６１２１５に詳述されている。
【００６８】
補聴器のホイッスル限界（the whistling limit of the hearing aid）を動的に見つけるために使用される，一実施形態による補聴器の自動ループ利得推定システム（An Automatic Loopgain Estimation system）は，補聴器がホイッスル限界に近いかどうかを決定（判断）することができる。これは，ＡＣＩ特徴が反対側の耳の補聴器に伝達されている場合には，より一層効果的である。これは，既に言及した２００７年４月２日出願の係属中のＰＣＴ特許出願「Ｈｅａｒｉｎｇ  Ａｉｄ，  ａｎｄ  ａ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  ｏｆ  Ａｄａｐｔａｔｉｏｎ  Ｒａｔｅ  ｉｎ  Ａｎｔｉ−Ｆｅｅｄｂａｃｋ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  ｆｏｒ  Ｈｅａｒｉｎｇ  Ａｉｄｓ」に詳述されている。
【００６９】
これまで記載してきた実施形態は，この発明によって説明されるように，慎重に選択されるＡＣＩ特徴セット（a carefully selected set of ACI features）が補聴器の機能性を高める手段（instrumental to improve the functionality of the hearing aid）になることを示している。
【００７０】
以下，この発明の実施形態による，実現可能なメモリおよび計算負荷の要求の下で，信号自己類似度について妥当な集約ＡＣＩ特徴（relevant summarized ACI features）を与える補聴器の実装（implementation）について，図１から４を参照しつつより詳細に説明する。図１は，集約ＡＣＩ特徴  ＡＣＩ＿Ｒｅｓｕｌｔ＿［０；Ｋ］およびＡＣＩ＿Ａｖｇ＿［０；Ｋ］を生成するＡＣＩカーネル４を実装する補聴器のブロック図を示している。図４は，この発明にしたがってＡＣＩ特徴を推定することによって補聴器を制御する 動作ステップ４１０〜４８０のフロー図である。図２は，この発明の一実施形態によるＡＣＩカーネル４を詳細に示すブロック図である。図３ａ〜３ｇは，図２のＡＣＩカーネル内にあるサブブロックについてのさらに詳細なブロック図および機能説明である。
【００７１】
図１に示す補聴器は，音声入力信号ｄ（ｎ）を受取るマイク１（ステップ４１０），およびレシーバ９において発生してその一部がマイク１に戻る音響フィードバックを補償する加算ノード（信号ｙ（ｎ）の符号が負なので減算ノードとも呼ぶ）２を含む。減算ノードは，音声入力信号ｄ（ｎ）からフィードバック除去信号ｙ（ｎ）を減算して，バンドパスフィルタ入力信号ｅ（ｎ）を生成する。バンドパスフィルタ・バンク３は，フィードバック補償されたバンドパスフィルタ入力信号ｅ（ｎ）を複数の帯域制限音声信号ｖk（ｎ）（ｋ∈［１；Ｋ］）に分割するｋ個のバンドパスフィルタを備えている。圧縮器（コンプレッサ）８が，帯域制限音声信号ｖk（ｎ）のそれぞれに利得を適用して圧縮器出力信号ｕ（ｎ）を生成する。レシーバ９は，プロセッサ出力信号ｕ（ｎ）を出力音に変換する。さらに，適応フィードバック除去ブロック７中の適応フィードバック除去フィルタが，バンドパスフィルタ入力信号ｅ（ｎ），それぞれのフィルタ係数，および適応速度コントローラ６によって与えられる適応速度に基づいて，プロセッサ出力信号ｕ（ｎ）からフィードバック除去信号ｙ（ｎ）を適応的に導出する。
【００７２】
帯域制限信号ｖk（ｎ）（複数）および広帯域信号ｅ（ｎ）は，その後，ＡＣＩカーネル４への入力としてまとめられる（gathered together）。ＡＣＩカーネル４は，各帯域制限信号および広帯域信号について，推定特徴セット（a set of estimated features）を出力する（ステップ４２０）。これらは，聴覚シーン分析ブロック５および適応速度コントローラ６のような補聴器の後続システムに送られる。帯域制限信号ｖk（ｎ）（複数）はさらに圧縮器８に入力され，圧縮器８でははじめにこれらの入力信号に基づいて信号包絡線（the signal envelopes）を計算する。
【００７３】
ＡＣＩカーネル４から送られた特徴および圧縮器８から送られた信号包絡線特徴から，聴覚シーン分析ブロック５は音環境をファジーに分類することができる（able to categorize the sound environment in a fuzzy manner）。その後，このファジー分類は圧縮器８に戻されて，これによって，圧縮器８は，補聴器ユーザの聴力損失，入力音レベル包絡線および音環境分類にしたがって，当該補聴器ユーザのための利得ストラテジを選択することができる。これらの集約特徴に基づいて（based on these summarized features），圧縮器８は，個々の帯域制限音声信号ｖk（ｎ）のそれぞれに対する利得を計算および適用し，その結果を合算して１つの圧縮器出力信号ｕ（ｎ）にする。
【００７４】
計算された利得パラメータ・セット（the calculated set of gain parameters）は，その後，ＡＣＩカーネルから提供されるＡＣＩ特徴とともに適応速度コントローラ６に送られる。適応速度コントローラ６は，これらの特徴に基づいて，適応およびフィルタリング・ブロック７の適応メカニズムに最適化された適応速度を計算することができ，さらに，特定の実施形態では，適応およびフィルタリング・ブロック７の適応フィードバック除去フィルタのフィルタ係数の調節に最適化された適応速度を計算することができる。さらに，フィードバック経路のシミュレーションおよびフィードバック経路への適応を行うために，圧縮器出力ｕ（ｎ）は適応およびフィルタリング・ブロック７へ送られ，これによって，（フィードバック除去信号とも呼ばれる）フィードバック推定値ｙ（ｎ）が生成される。最後に，上述したように，圧縮器出力ｕ（ｎ）は，デジタル信号ｕ（ｎ）を可聴音波に変換するレシーバ・ユニット９へ送られる。
【００７５】
図２に示されているＡＣＩカーネル４は，ダウンサンプリング・ブロック１０を含み，このダウンサンプリング・ブロック１０は，図３ｆに示すように，毎Ｎ番目のＡＣＩ＿ｉｎｐｕｔ＿［０；Ｋ］信号のサンプルをスキップすることによって，計算およびメモリの負荷を係数Ｎk分削減する（ステップ４３０）。ダウンサンプリング・ブロック１０に続くのは，図３ａに示すようなサイン信号ｓｄ（ｎ）を抽出する（ステップ４４０）サイン抽出ブロック１１である。サイン抽出ブロックはまた，図３ｅに示すように，サイン信号ｓｄ（ｎ）をサイン記憶ブロック１２へ送る。サイン記憶ブロック１２は記憶および遅延手段とも呼ばれ，サイン信号ｓｄk（ｎ）に対してＤサンプル分の時間遅延を与えることによって，複数の遅延されたバージョンのサイン信号ｓｄ（ｎ−Ｄk）を生成する（ステップ４５０）。
【００７６】
その後，複数の遅延されたバージョンのサイン信号のサブセット（部分集合）（subsets）が，比較ユニット（複数）によって，遅延されていない音声入力信号の一バージョン（a version of the non-delayed audio input signal）と比較される（ステップ４６０）。図２に示す実施形態では，各比較ユニットは，図３ｂに示すｃＭＵＬＴブロック１３によって実装される。各信号帯域ｋについての，最後のＭk個のサイン記憶セクションの出力（the outputs of the last Mk sign memory sections）は，それぞれが，図３ｂに示すように，ｃＭＵＬＴブロック１３に送られる。各ｃＭＵＬＴブロック１３は，遅延されたｓｄk（ｎ）サイン信号に基づいてその出力を選択する。上記サイン信号が正であれば，ｃＭＵＬＴブロック１３はｓｘk（ｎ）をその出力として選択し，逆に上記サイン信号が負であれば，ｃＭＵＬＴブロック１３は−ｓｘk（ｎ）をその出力として選択する。ｓｘk（ｎ）信号として，カーネル・パラメータ入力ＡＣＩ＿ｔｙｐｅ＿ｋに基づいてマルチプレクサ１４によって入力されるｓｄk（ｎ）信号またはオリジナルのｘk（ｎ）が，選択される。
【００７７】
その後，比較ユニット（複数）の出力（複数）が平均されて，信号自己類似度の遅延別推定値（複数）（delay specific estimates of the signals self-resemblance）が抽出される（ステップ４７０）。図２に示す実施形態では，各ｃＭＵＬＴブロック１３の出力に対して，図３ｃに示すように，Ａｖｇ１ブロック１５によるローパス・フィルタリングが行われる。Ａｖｇ１ブロック１５の平均処理の時定数は，カーネル・パラメータ入力ＡＣＩ＿ＳｐｅｅｄＳｈｒ＿ｋによって決定される。
【００７８】
その後，ステップ４８０において，Ａｖｇ１ブロック１５から出力された遅延別推定値から集約特徴（the summarized features）が決定（判定）される。図２に示す実施形態では，ｃＭＵＬＴブロックのローパス・フィルタリングされた出力は，ＡＢＳブロック１６に送られて，ＡＢＳブロック１６はその入力の絶対値を返す。ＡＢＳブロック１６から返された信号はすべてＭＡＸブロック１７に送られ，ＭＡＸブロック１７は，利用可能な最強の自己類似度または自己反類似度ｒuni（ｎ）（the strongest available self-resemblance or self-opposite runi(n)）を見つける。カーネル・パラメータ入力ＡＣＩ＿ｔｙｐｅ＿ｋがゼロに設定されている場合は，一本化されたＡＣＩ＿Ｒｅｓｕｌｔ＿ｋ特徴がＭＡＸブロック１７の出力ｒuni（ｎ）から直接送られ，そうでない場合，ｒuni（ｎ）は，反復除算による正規化処理を受けてからマルチプレクサ１８に送られ，マルチプレクサ１８は，選択された自己相関インデックスを出力する。
【００７９】
一実施形態では，ステップ４７０においてＡｖｇ１ブロック１５によって理論的に取得可能な最大の信号自己類似度の推定値は，２つの段階を経て見つけられる。最初に，ダウンサンプリングされた信号ｘ（ｎ）がＡＢＳブロック１９に送られ，ＡＢＳブロック１９によって修正される（rectified）。次に，修正されたｘ（ｎ）は，上記のローパス・フィルタ１５によって行われたものと同じフィルタ機能性によって，ローパス・フィルタリング２０される。
【００８０】
信号自己類似度の理論的に取得可能な最大の推定値をｒ0（ｎ）とすると，乗算ブロック２１によって，正規化ＡＣＩ特徴の最後の推定値ｐold（ｎ）とｒ0（ｎ）が乗ぜられて，信号ｒuni（ｎ）の推定値ｒest（ｎ）が生成される。信号ｒest（ｎ）が実際のｒuni（ｎ）よりも小さい場合，正規化比較ユニットＮＣＵ２２は，信号ｐold（ｎ）にΔを加算して正規化ＡＣＩ特徴をΔだけ大きくすることを決定し，出力ｐuni（ｎ）を生成する。反対に，信号ｒest（ｎ）が実際のｒuni（ｎ）より大きいか等しい場合，正規化比較ユニットＮＣＵ２２は，信号ｐold（ｎ）からΔを減算することによって，正規化ＡＣＩ特徴をΔだけ小さくすることを決定する。図３ｇは，正規化比較ユニット２２の機能性を詳細に示している。
【００８１】
別の特定の実施形態では，マルチプレクサ１８は，選択されたタイプのＡＣＩ＿ｒｅｓｕｌｔを，図３ｄに示す二次ローパス・フィルタ（the secondary low pass filter）Ａｖｇ２  ２４に送る。上記二次ローパス・フィルタは，ＡＣＩ＿Ａｖｇ＿［０；Ｋ］ベクトルに送られる二次ＡＣＩ特徴を生成する。この二次特徴ベクトルＡＣＩ＿Ｒｅｓｕｌｔ＿［Ｏ；Ｋ］は，一次特徴の形成動向の情報を含み，この情報は，その後補聴器内のさらなる信号処理ユニットにおいて利用することができる。
【００８２】
この発明のさらなる例示的実施形態は，以下のように要約できる。
【００８３】
補聴器が，デジタル化された音声入力信号を受取ることが可能な信号経路，上記信号のサンプリングレートを適切に（as suitable）低減する手段，上記低減されたサンプリングレートの信号のサイン（the sign）を抽出する手段，上記サイン信号を記憶し遅延させる手段，複数の遅延されたバージョンの上記サイン信号のサブセット（subset）を，遅延のない音声入力信号（the audio input signal without delay）と比較する手段，および各比較ユニットの出力を平均して，信号自己類似度の遅延別推定値を抽出する手段（averaging means on each comparing units output to extract a time lag specific estimate of the signals self-resemblance）を備えたものである。
【００８４】
この補聴器はさらに，信号自己類似度の遅延別推定値セット（the set of time lag specific estimates）から信号自己類似度の集約特徴（summarized features on a signals self-resemblance）を取得する手段を備えている。上記集約特徴は，最大の正の（the most positive），または最大の負の（the most negative），または振幅が最大の（the largest in amplitude），信号自己類似度の遅延別推定値（time lag specific estimate of signal self-resemblance）を見つけることによって，決定される。
【００８５】
各比較ユニットは，音声入力信号のサイン（the sign of the audio input signal）および遅延されたサイン信号（the delayed sign signals）に基づいて，サイン出力（a sin output）を生成する。
【００８６】
各比較ユニットは，音声入力信号の振幅，および，上記音声入力信号のサインと遅延されたサイン信号との比較に基づくサインを有する出力（an output with the amplitude of the audio input signal and a sign based on comparing the sign of the audio input signal with the delayed sign signals）を，生成する。
【００８７】
補聴器はさらに，上記集約特徴を，信号自己類似度の理論的に取得可能な最大の推定値（the largest theoretically obtainable estimate of signal self-resemblance）によって除算することにより正規化する手段を備えている。
【００８８】
この正規化処理は，反復除算（iterative division）によって行われ，除算の各反復は，信号自己類似度の計算された推定値の更新（with updates on the calculated estimates of signal self-resemblance）と同時に行われる。
【００８９】
補聴器はさらに，一または複数の正規化された閾値の超過を評価する手段（means for evaluating the excess of one or more normalized thresholds）を備え，この超過は，集約された，正規化されていない自己類似特徴量（the magnitude of a summarized un-normalized self-resemblance）と，信号自己類似度の理論的に取得可能な最大の推定値に当該正規化された閾値を乗じたもの（the largest theoretically obtainable estimate of signal self-resemblance multiplied by the normalized threshold value in question）とを比較することによって，決定される。
【００９０】
上記平均化手段は自己回帰ローパス・フィルタ（an auto regressive low pass filter）によって実装される。
【００９１】
上記補聴器はさらに，集約された自己類似度特徴の長期平均（a long term average on the summarized self-resemblance features）を備えている。
【００９２】
上記補聴器はさらに，信号自己類似度の遅延別推定値セットから，信号自己類似度の集約特徴（summarized features）を取得する手段を備えている。上記集約特徴は，最大の正の，または最大の負の，または振幅が最大の（either the most positive, the most negative or the largest in amplitude），自己類似度の遅延別推定値（time lag specific estimate of self-resemblance）のインデックス・ナンバ（the index number）を見つけることによって，決定される。
【００９３】
補聴器では，複数の音声入力信号が自己類似度に関して評価され，上記音声入力信号は，複数のバンドパスフィルタから派生するものと直接送られる広帯域音声入力信号である。
【００９４】
補聴器システムにおいて自己相関関連特徴（auto correlation related features）を抽出する方法は，デジタル化された音声入力信号を受取り，上記信号のサンプリングレートを適切に低減し，上記低減されたサンプリングレートの信号のサインを抽出し，上記サイン信号を記憶し遅延させ，複数の遅延されたバージョンの上記サイン信号のサブセットを，遅延のない音声入力信号と比較し，比較出力を平均して信号自己類似度の遅延別推定値を抽出する。
【００９５】
この方法はさらに，信号自己類似度の遅延別推定値セットから，信号自己類似度の集約特徴を取得する。上記集約特徴は，最大の正の，または最大の負の，または振幅が最大の，信号自己類似度の遅延別推定値を見つけることによって決定される。
【００９６】
上記比較ステップは，音声入力信号のサインと遅延されたサイン信号とに基づいて，サイン出力を生成する。
【００９７】
上記比較ステップは，音声入力信号の振幅を有し，かつ音声入力信号のサインを遅延されたサイン信号と比較した結果に基づくサインを有する出力を生成する。
【００９８】
この方法はさらに，上記集約特徴を，信号自己類似度の理論的に取得可能な最大の推定値によって除算することで正規化するステップを含む。
【００９９】
この正規化処理は，反復除算によって行われ，除算の各反復は，信号自己類似度の計算された推定値の更新と同時に行われる。
【０１００】
この方法はさらに，一または複数の正規化された閾値の超過を評価するステップを含み，この超過は，集約された，正規化されていない自己類似特徴の値と，信号自己類似度の理論的に取得可能な最大の推定値に当該正規化された閾値を乗じたものとを比較することによって，決定される。
【０１０１】
上記平均化ステップは自己回帰ローパス・フィルタによって実行される。
【０１０２】
この方法はさらに，集約された自己類似度特徴の長期平均をとるステップを含む。
【０１０３】
この方法はさらに，信号自己類似度の遅延別推定値セットから，信号自己類似度の集約特徴を取得するステップを含む。上記集約特徴は，最大の正の，または最大の負の，または振幅が最大の，自己類似度の遅延別推定値のインデックス・ナンバを見つけることによって，決定される。
【０１０４】
この方法では，複数の音声入力信号が自己類似度に関して評価され，これらの音声入力信号は，複数のバンドパスフィルタから派生するものと，直接送られる広帯域音声入力信号とである。
【０１０５】
補聴器内の信号処理を制御する方法は，補聴器内の一または複数の信号の自己相関インデックスを推定し，この推定値に基づいて補聴器内の信号処理を制御するステップを含む。
【０１０６】
補聴器は，信号処理手段，補聴器内の一または複数の信号の自己相関インデックスを推定する手段，および推定された自己相関インデックスを利用して信号処理を制御する制御手段を備えている。
【０１０７】
上述の特徴のすべての適切な組合わせは，それらの組合わせのかたちで明示的に説明されていなくても，この発明に属すると見なされるべきである。
【０１０８】
この発明の実施形態では，この明細書に記載の補聴器は，補聴器に適した信号処理装置（たとえば，デジタル信号プロセッサ，アナログ／デジタル信号処理システム（フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）を含む），標準的なプロセッサ，または特定用途向け信号プロセッサ（ＡＳＳＰまたはＡＳＩＣ）など）に実装されることが可能である。明らかに，システム全体が１つのデジタルコンポーネントに実装されることが好ましいが，一部の要素が（当業者には既知である）他の様式で実装されてもよい。
【０１０９】
この発明の実施形態による補聴器，方法，および装置は，任意の好適なデジタル信号処理システムに実装されてもよい。補聴器，方法，および装置は，たとえば，適合セッションにおいてオージオロジストによって使用されることも可能である。この発明による方法は，この明細書に記載の実施形態による方法を実行する実行可能プログラム・コードを含むコンピュータ・プログラムに実装されてもよい。クライアント・サーバ環境が使用される場合，この発明の一実施形態は，この発明によるシステムを具現化し，この発明による方法を実行するコンピュータ・プログラムをホストする，リモートサーバ・コンピュータを備える。別の実施形態では，この発明によるコンピュータ・プログラムを記憶するために，コンピュータ可読記憶媒体（たとえば，フロッピーディスク，メモリスティック，ＣＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ，フラッシュメモリ，または他の任意の好適な記憶媒体）のようなコンピュータ・プログラム製品が提供される。
【０１１０】
さらなる実施形態によると，当該プログラム・コードは，デジタル聴取装置のメモリまたはコンピュータ・メモリに記憶され，補聴器の装置自体，または補聴器の処理ユニット（ＣＰＵなど）によって，または，上述の実施形態による方法を実行する他の任意の好適なプロセッサまたはコンピュータによって実行されることが可能である。
【０１１１】
この発明の原理を，この発明の実施形態において説明および図示してきたが，この発明が，そのような原理から逸脱することなく，構成および細部において修正可能であることは，当業者であれば理解されよう。この発明の趣旨から逸脱することなく，この発明の範囲内において変更および修正が可能であり，この発明は，そのような変更および修正をすべて包含する。
【図面の簡単な説明】
【０１１２】
【図１】この発明の一実施形態による補聴器を示すブロック図である。
【図２】この発明の一実施形態による，図１の補聴器のＡＣＩカーネルを示すブロック図である。
【図３】（ａ）から（ｇ）は，この発明の一実施形態による，図２のＡＣＩカーネルにおいて利用されるサブブロックおよびそれらの機能性を示すブロック図である。
【図４】この発明の一実施形態による方法のフロー図である。
【図１】
2009532925.tif 000024
【図２】
2009532925.tif 000025
【図３】
2009532925.tif 000026
【図４】
2009532925.tif 000027
【手続補正書】
【提出日】平成20年1月31日(2008.1.31)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも一つの音声入力信号を受取る信号経路および自己相関インデックス（ＡＣＩ）推定手段を備え，
上記自己相関インデックス推定手段が，
上記音声入力信号のサンプリングレートが低減された信号を生成するダウンサンプリング手段，
上記サンプリングレート低減信号のサイン信号を抽出するサイン抽出手段，
複数の遅延されたバージョンの上記サイン信号を生成および記憶する，記憶および遅延手段，
上記複数の遅延されたバージョンの上記サイン信号のサブセットを，上記音声入力信号の一のバージョンと比較する比較手段，
上記比較手段の出力（複数）を平均化して，上記複数の遅延されたバージョンの上記サイン信号と上記音声入力信号の信号自己類似度の遅延別推定値（複数）を抽出する平均化手段，ならびに
上記信号（複数）の上記信号自己類似度の上記遅延別推定値（複数）から，集約された有益な情報を与えるＡＣＩ特徴を規定する集約特徴（複数）を決定することによって，推定された自己相関インデックスを取得する取得手段，
を備えている，補聴器。
【請求項２】
上記音声入力信号が一の広帯域音声入力信号であり，
上記広帯域音声入力信号を複数の帯域制限音声信号に分割するバンドパスフィルタ・バンクをさらに備え，
上記自己相関インデックス推定手段は，上記複数の帯域制限音声信号の自己相関マトリクスおよび上記広帯域音声入力信号の自己相関ベクトルを計算することによって，少なくとも一つの自己相関インデックスを推定するように構成されている，
請求項１に記載の補聴器。
【請求項３】
上記音声入力信号が一の広帯域音声入力信号であり，
上記広帯域音声入力信号を複数の帯域制限音声信号に分割するバンドパスフィルタ・バンクをさらに備え，
上記自己相関インデックス推定手段は，上記複数の帯域制限音声信号および上記広帯域音声入力信号のうちの少なくとも一方を含む複数の音声入力信号を処理するように構成されている，請求項１に記載の補聴器。
【請求項４】
上記集約特徴は，最大の正の，または最大の負の，または振幅が最大の，上記信号自己類似度の遅延別推定値を見つけることによって，決定される，
上記請求項のいずれか一項に記載の補聴器。
【請求項５】
上記複数のサイン信号の遅延バージョンのサブセットは，個々の上記帯域制限音声信号の周波数帯において上記補聴器による遅延以上の遅延を有するバージョンのみを含む，
上記請求項のいずれか一項に記載の補聴器。
【請求項６】
上記複数のサイン信号の遅延バージョンのサブセットは，生成された複数のサイン信号の遅延バージョンのフルセットを含む，上記請求項のいずれか一項に記載の補聴器。
【請求項７】
上記比較手段は比較ユニット（複数）・セットを備え，各比較ユニットは，上記遅延されていない音声入力信号のサインと個々の上記遅延されたサイン信号とに基づいて，サイン比較出力信号を生成する，上記請求項のいずれか一項に記載の補聴器。
【請求項８】
上記比較手段は比較ユニット（複数）・セットを備え，各比較ユニットは，上記遅延されていない音声入力信号の振幅を有し，かつ上記遅延されていない音声入力信号のサインと上記遅延されたサイン信号（複数）との比較に基づくサインを有する，サイン比較出力信号を生成する，上記請求項のいずれか一項に記載の補聴器。
【請求項９】
上記自己相関インデックス推定手段は，
上記集約特徴を，上記信号自己類似度の理論的に取得可能な最大の推定値で除算することによって正規化する正規化手段をさらに備えている，上記請求項のいずれか一項に記載の補聴器。
【請求項１０】
上記正規化手段は，上記集約特徴を反復除算によって正規化するように構成され，除算の各反復は，上記信号自己類似度の推定値の更新と同時に行われる，請求項９に記載の補聴器。
【請求項１１】
上記自己相関インデックス推定手段は，
一または複数の正規化された閾値の超過を，上記集約特徴のうちの一の値と，上記信号自己類似度の取得可能な最大の推定値に上記正規化された閾値を乗じたものとを比較することによって判断する手段をさらに備えている，請求項９または１０に記載の補聴器。
【請求項１２】
上記平均化手段は自己回帰ローパス・フィルタである，上記請求項のいずれか一項に記載の補聴器。
【請求項１３】
上記自己相関インデックス推定手段は，
上記集約特徴の長期平均を生成する手段をさらに備えている，上記請求項のいずれか一項に記載の補聴器。
【請求項１４】
上記自己相関インデックス推定手段は，
最大の正の，または最大の負の，または振幅が最大の，上記信号自己類似度の遅延別推定値のインデックス・ナンバを見つけることによって，上記信号自己類似度についての集約特徴を，上記信号自己類似度の遅延別推定値セットから取得する手段をさらに備えている，上記請求項のいずれか一項に記載の補聴器。
【請求項１５】
上記補聴器の音環境の音を上記音声入力信号に変換するマイクロフォン，
上記音声入力信号からフィードバック除去信号を減算してバンドパスフィルタ入力信号を生成する減算ノードを備え，上記バンドパスフィルタは上記バンドパスフィルタ入力信号を上記複数の帯域制限音声信号に分割するものであり，
上記複数の帯域制限音声信号のそれぞれに利得を適用して，圧縮器出力信号を生成する圧縮器，
上記プロセッサ出力信号を出力音に変換するレシーバ，および
上記プロセッサ出力信号から上記フィードバック除去信号を適応的に導出する適応フィードバック除去フィルタをさらに備えている，上記請求項のいずれか一項に記載の補聴器。
【請求項１６】
上記推定された自己相関インデックスおよび上記プロセッサから入力された信号包絡線特徴の少なくとも一方に基づいて，上記音環境のカテゴリを分類する聴覚シーン分析手段をさらに備え，
上記圧縮器はさらに，上記補聴器ユーザの聴力損失，上記複数の帯域制限音声信号の入力音包絡線，および上記聴覚シーン分析手段から入力された上記音環境カテゴリから，上記利得を導出するように構成されている，請求項１５に記載の補聴器。
【請求項１７】
上記推定された自己相関インデックスおよび上記利得の少なくとも一方に基づいて，上記適応フィードバック除去フィルタの適応速度を調節する適応速度コントローラをさらに備えている，請求項１５または１６のいずれか一項に記載の補聴器。
【請求項１８】
少なくとも一つの音声入力信号を受取り，上記音声入力信号の自己相関インデックスを推定する補聴器内の信号処理を制御する方法であって，
上記自己相関インデックス推定は，
上記音声入力信号のサンプリングレートが低減された信号を生成し，
サンプリングレート低減信号のサイン信号を抽出し，
複数の遅延されたバージョンの上記サイン信号を生成および記憶し，
上記複数の遅延されたバージョンの上記サイン信号のサブセットを，上記音声入力信号の一のバージョンと比較し，
上記比較ステップの出力（複数）を平均化して，上記複数の遅延されたバージョンの上記サイン信号と上記音声入力信号の信号自己類似度の遅延別推定値（複数）を抽出し，
上記信号（複数）の上記信号自己類似度の上記遅延別推定値（複数）から，集約された有益な情報を与えるＡＣＩ特徴を規定する集約特徴を決定することによって，推定された上記自己相関インデックスの一のバージョンを導出する，方法。
【請求項１９】
上記音声入力信号が一の広帯域音声入力信号であり，
上記広帯域音声入力信号を複数の帯域制限音声信号に分割し，
少なくとも一セットの帯域制限音声信号の自己相関マトリクス，および／または上記広帯域音声入力信号の自己相関ベクトルを計算することによって，少なくとも一つの自己相関インデックスを推定する，請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
上記音声入力信号が一の広帯域音声入力信号であり，
上記広帯域音声入力信号を複数の帯域制限音声信号に分割し，
上記複数の帯域制限音声信号および上記広帯域音声入力信号の少なくとも一方を含む複数の音声入力信号を処理する，請求項１８に記載の方法。
【請求項２１】
上記集約特徴は，最大の正の，または最大の負の，または振幅が最大の，上記信号自己類似度の遅延別推定値を見つけることによって，決定される，請求項１８から２０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２２】
上記複数のサイン信号の遅延バージョンのサブセットは，個々の上記帯域制限音声信号の周波数帯において上記補聴器による遅延以上の遅延を有するバージョンのみを含む，請求項１８から２１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２３】
上記複数のサイン信号の遅延バージョンのサブセットは，生成された複数のサイン信号の遅延バージョンのフルセットを含む，請求項１８から２１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２４】
上記比較ステップは，上記遅延されていない音声入力信号のサインと，個々の上記遅延サイン信号とに基づくサイン比較出力信号セットを生成する，請求項１８から２３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２５】
上記比較ステップは，それぞれが，上記遅延されていない音声入力信号の振幅を有し，かつ上記遅延されていない音声入力信号のサインと上記遅延されたサイン信号（複数）との比較に基づくサインを有する，サイン比較出力信号セットを生成する，請求項１８から２３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２６】
上記自己相関インデックスを推定するステップは，上記集約特徴を，上記信号自己類似度の理論的に取得可能な最大の推定値で除算することによって正規化する，請求項１８から２５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２７】
上記正規化ステップにおいて，上記集約特徴は反復除算によって正規化され，除算の各反復は，上記信号自己類似度の推定値の更新と同時に行われる，請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
上記自己相関インデックスを推定するステップは，
一または複数の正規化された閾値の超過を，上記集約特徴のうちの一の値と，上記信号自己類似度の取得可能な最大の推定値に上記正規化された閾値を乗じたものとを比較することによって判断する，請求項２６または２７に記載の方法。
【請求項２９】
上記平均化は自己回帰ローパス・フィルタを利用して行われる，請求項１８から２８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３０】
上記自己相関インデックスを推定するステップは，
上記集約特徴の長期平均を生成する，請求項１８から２９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３１】
上記自己相関インデックスを推定するステップは，
最大の正の，または最大の負の，または振幅が最大の，上記信号自己類似度の遅延別推定値のインデックス・ナンバを見つけることによって，上記信号自己類似度についての集約特徴を，上記信号自己類似度の遅延別推定値セットから取得する，請求項１８から３０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３２】
補聴器の音環境の音を上記音声入力信号に変換し，
上記音声入力信号からフィードバック除去信号を減算して，バンドパスフィルタ入力信号を生成し，ここで上記バンドパスフィルタ入力信号は上記複数の帯域制限音声信号に分割され，
上記複数の帯域制限音声信号のそれぞれに利得を適用して圧縮出力信号を生成し，
上記処理出力信号を出力音に変換し，
上記プロセッサ出力信号から上記フィードバック除去信号を適応的に導出する，
請求項１８から３１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３３】
上記推定された自己相関インデックスおよび上記プロセッサから入力された信号包絡線特徴の少なくとも一方に基づいて，上記音環境のカテゴリを分類し，
上記補聴器ユーザの聴力損失，上記複数の帯域制限音声信号の入力音包絡線，および上記音環境カテゴリから，上記利得を導出する，請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
上記推定された自己相関インデックスおよび上記利得の少なくとも一方に基づいて，上記フィードバック除去信号を適応的に導出するための適応速度を調節する，請求項３２または３３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３５】
コンピュータで実行されるときに請求項１８から３４のいずれか一項に記載の方法を実行するプログラム・コードを備えている，コンピュータ・プログラム製品。
【国際調査報告】
2009532925.tif 000028
2009532925.tif 000029