(57)【要約】【課題】ノイズ下での音声明瞭度の非侵入型の推定の精度の向上を実現する聴覚機器、方法、および聴覚システムを提供する。【解決手段】聴覚機器は、第１入力信号を提供し、第１マイクロホンを含む入力モジュールと、入力信号を処理し、入力信号に基づいて電気出力信号を提供するプロセッサと、電気出力信号を音響出力信号に変換するレシーバと、第１入力信号に基づいて、音声明瞭度インジケータを推定する音声明瞭度推定部を備え、音声明瞭度インジケータに基づいてプロセッサを制御するように構成されるコントローラと、を備える。音声明瞭度推定部は、第１入力信号を、第１入力信号の第１標示に分解する分解モジュールを備え、第１標示は、第１入力信号を示す１または複数の要素を含む。分解モジュールは、周波数領域における第１標示の１または複数の要素を特徴付ける１または複数の特徴ブロックを含む。【選択図】図１
2019022213.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１入力信号を提供する入力モジュールであって、第１マイクロホンを含む入力モジュールと、
入力信号を処理し、入力信号に基づいて電気出力信号を提供するプロセッサと、
前記電気出力信号を音響出力信号に変換するレシーバと、
前記入力モジュールに動作可能に接続されるコントローラであって、前記第１入力信号に基づいて、音声明瞭度を示す音声明瞭度インジケータを推定する音声明瞭度推定部を備え、前記音声明瞭度インジケータに基づいて前記プロセッサを制御するように構成されるコントローラと、を備える聴覚機器であって、
前記音声明瞭度推定部は、前記第１入力信号を、周波数領域における前記第１入力信号の第１標示に分解する分解モジュールを備え、
前記第１標示は、前記第１入力信号を示す１または複数の要素を含み、
前記分解モジュールは、前記周波数領域における前記第１標示の前記１または複数の要素を特徴付ける１または複数の特徴ブロックを含む、聴覚機器。
【請求項２】
分解モジュールは、前記第１入力信号の特徴を１または複数の特徴ブロックにマッピングすることで、前記第１入力信号を前記第１標示に分解するように構成される、請求項１に記載の聴覚機器。
【請求項３】
前記第１入力信号の前記特徴を前記１または複数の特徴ブロックにマッピングすることは、前記特徴を１または複数の特徴ブロックと比較して、前記比較に基づいて、前記第１標示の１または複数の要素を求めることを含む、請求項２に記載の聴覚機器。
【請求項４】
前記１または複数の特徴ブロックは、１または複数のターゲット音声特徴ブロックを含む、請求項１から３のいずれか一項に記載の聴覚機器。
【請求項５】
前記１または複数の特徴ブロックは、１または複数のノイズ特徴ブロックを含む、請求項１から４のいずれか一項に記載の聴覚機器。
【請求項６】
前記分解モジュールは、前記第１入力信号の前記特徴を、前記１または複数のターゲット音声特徴ブロックおよび／または前記１または複数のノイズ特徴ブロックと比較し、前記比較に基づいて前記第１標示の前記１または複数の要素を決定することによって、前記第１標示を決定するように構成される、請求項４または５に記載の聴覚機器。
【請求項７】
前記分解モジュールは、前記第１入力信号を、前記第１入力信号の第２標示に分解するように構成され、
前記第２標示は、前記第１入力信号を示す１または複数の要素を含み、
前記分解モジュールは、前記第２標示の前記１または複数の要素を特徴づける１または複数の特徴ブロックを含む、請求項１から６のいずれか一項に記載の聴覚機器。
【請求項８】
前記分解モジュールは、前記第１入力信号の前記特徴を、前記１または複数のターゲット音声特徴ブロックおよび／または１または複数のノイズ特徴ブロックと比較し、前記比較に基づいて前記第２標示の前記１または複数の要素を決定することによって、前記第２標示を決定するように構成される、請求項４または５に従属する、請求項７に記載の聴覚機器。
【請求項９】
前記聴覚機器は、前記１または複数の特徴ブロックを教育するように構成される、請求項１から８のいずれか一項に記載の聴覚機器。
【請求項１０】
前記１または複数の特徴ブロックはコードブック、および／または辞書の一部を形成する、請求項１から９のいずれか一項に記載の聴覚機器。
【請求項１１】
聴覚機器を動作させる方法であって、
音声を、第１入力信号を含む１または複数のマイクロホン入力信号に変換することと、
前記第１入力信号に関する音声明瞭度を示す音声明瞭度インジケータを取得することと、
前記音声明瞭度インジケータに基づいて、前記聴覚機器を制御することと、を含む方法であって、
前記音声明瞭度インジケータを取得することは、１または複数の特徴ブロックを使用して、周波数領域における前記第１入力信号の第１標示の１または複数の要素を決定することによって、前記周波数領域における前記第１入力信号の前記標示を取得することを含む、方法。
【請求項１２】
１または複数の特徴ブロックを使用して、前記第１入力信号の前記第１標示の１または複数の要素を決定することは、前記第１入力信号の特徴を前記１または複数の特徴ブロックにマッピングすることを含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記音声明瞭度インジケータを取得することは、前記第１標示に基づいて再構成参照音声信号を生成することと、前記再構成参照音声信号に基づいて前記音声明瞭度インジケータを決定することとを含む、請求項１１または１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記１または複数の特徴ブロックは、１または複数のターゲット音声特徴ブロックを含む、請求項１１から１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
前記１または複数の特徴ブロックは、１または複数のノイズ特徴ブロックを含む、請求項１１から１４のいずれか一項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、聴覚機器と、聴覚機器を動作させる方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
通常、聴覚補助装置のユーザに対する音声明瞭度は、特定の聴取環境に大きく左右される。補聴器（ＨＡ）ユーザが直面し得る主な問題点として、「カクテルパーティー問題」のような、話し手が複数存在する騒々しい環境で、音声明瞭度が大幅に低下してしまうことが挙げられる。
【０００３】
音声明瞭度を評価するために、短時間客観明瞭度（ｓｈｏｒｔ−ｔｉｍｅ  ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ  ｉｎｔｅｌｌｉｇｉｂｉｌｉｔｙ（ＳＴＯＩ））による測度や、正規化共分散による測度（ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ  ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ  ｍｅｔｒｉｃ（ＮＣＭ））等、妥当な信頼性で音声明瞭度を推定可能な各種侵入型の方法が存在する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、ＳＴＯＩ法やＮＣＭ法は侵入型であるため、いずれも「クリーンな」音声信号へのアクセスが必要である。しかし、カクテルパーティーをはじめとする多くの現実的状況において、参照音声信号として「クリーンな」音声信号にアクセス可能となることは、極めて稀である。
【０００５】
したがって、従来技術の欠点を克服する聴覚機器、方法、および聴覚システムが求められている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
聴覚機器が開示される。この聴覚機器は、第１入力信号を提供し、第１マイクロホンを含む入力モジュールと、入力信号を処理し、入力信号に基づいて電気出力信号を提供するプロセッサと、電気出力信号を音響出力信号に変換するレシーバと、入力モジュールに動作可能に接続されるコントローラとを備える。コントローラは、第１入力信号に基づいて、音声明瞭度を示す音声明瞭度インジケータを推定する音声明瞭度推定部を備える。コントローラは、音声明瞭度インジケータに基づいてプロセッサを制御するように構成されてもよい。音声明瞭度推定部は、第１入力信号を、例えば周波数領域における第１入力信号の第１標示に分解する分解モジュールを備える。第１標示は、第１入力信号を示す１または複数の要素を含んでもよい。分解モジュールは、例えば周波数領域における第１標示の１または複数の要素を特徴付ける１または複数の特徴ブロックを含んでもよい。
【０００７】
さらに、聴覚機器を動作させる方法が提供される。この方法は、音声を、第１入力信号を含む１または複数のマイクロホン入力信号に変換することと、第１入力信号に関する音声明瞭度を示す音声明瞭度インジケータを取得することと、音声明瞭度インジケータに基づいて、聴覚機器を制御することとを含む。音声明瞭度インジケータを取得することは、１または複数の特徴ブロックを使用して、周波数領域における第１入力信号の標示の１または複数の要素を決定することで、周波数領域における第１入力信号の第１標示を取得することを含む。
【０００８】
本開示は、利用可能な参照音声信号がなくても、音声明瞭度が評価可能になるという利点がある。音声明瞭度は、入力信号を１または複数の特徴ブロックを使用して標示に分解することで推定されるのが有利である。得られた標示により参照音声信号が再構成可能となるため、音声明瞭度の評価を改良可能となる。特に、本開示は、開示された分解と、開示された標示を利用して、ノイズ下での音声明瞭度の非侵入型の推定の精度の向上を実現するものである。
【０００９】
本発明の上述の、およびその他の特徴および利点が、添付の図面を参照する詳細な例示的実施形態の説明により、当業者に対してより明らかになろう。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本開示に係る例示的な聴覚機器を概略的に示す。
【図２】本開示に係る、第１ビームフォーマを備える例示的な聴覚機器を概略的に示す。
【図３】本開示に係る聴覚機器を動作させる例示的な方法を示すフローチャートである。
【図４】侵入型のＳＴＯＩ技術と比較した、開示の技術による、例示的な明瞭度に対する性能の結果を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
関連するときは図面を参照しつつ、本明細書で以下に種々の例示的な実施形態および詳細を記載する。図面は、縮尺通りに描かれていてもよく、描かれていなくてもよく、同様の構造または機能をもつ要素は、図面全体で同様の参照番号によって表されることを注記しておくべきである。図面は、実施形態の説明を容易にすることだけを意図していることも注記しておくべきである。図面は、発明の包括的な記載であることは意図しておらず、または特許請求の範囲に記載された発明の範囲を限定するものであることは意図していない。これに加え、図示されている実施形態は、示されている全ての態様または利点を有する必要はない。特定の実施形態と関連して記載される態様または利点は、必ずしもその実施形態に限定されず、図示されていない場合であっても、またはそのように明確に記載されていない場合であっても、任意の他の実施形態で実施することができる。
【００１２】
音声明瞭度による測定法は侵入型である。すなわち、現実的な状況では利用できることが稀な、参照音声信号を必要とする。高ノイズかつ非線形な処理音声のために、非侵入型の明瞭度測度を実現することが提案されている。すなわち、クリーンな参照信号を要せずに、低品質音声信号から明瞭度を予想できる測度である。この提案された測度は、低品質信号から、変調領域におけるクリーンな信号の振幅包絡線を推定するものである。しかし、このようなアプローチによる測度は、クリーンな参照信号の再構成を可能とするものではなく、元の侵入型のＳＴＯＩ測度と比べると、十分な精度が実現できない。さらに、このようなアプローチによる測度は、例えば単独競合発話者（ｓｉｎｇｌｅ  ｃｏｍｐｅｔｉｎｇ  ｓｐｅａｋｅｒ）のような複雑な聴取環境では性能が低い。
【００１３】
開示の聴覚機器および方法は、（高ノイズの）入力信号から周波数領域において推定される標示を決定することを提案するものである。例えば、標示はスペクトル包絡線であってもよい。本明細書に開示される標示は、１または複数のあらかじめ規定された特徴ブロックを使用して決定される。この１または複数の特徴ブロックは、高ノイズ音声信号に十分適合するか、それを十分に示し、参照音声信号の再構成に寄与するように定義、計算される。したがって、参照音声信号の標示と捉えるに足る標示が得られる。これにより参照音声信号が再構成可能になり、音声明瞭度インジケータの評価に使用可能となる。
【００１４】
本開示は、（高ノイズの）入力信号の標示に基づいて、音声明瞭度インジケータを推定することにより、聴取環境の音声明瞭度を非侵入型で推定する聴覚機器を提供する。本開示は、推定された音声明瞭度インジケータを使用して、入力信号に対する処理の制御を提案するものである。
【００１５】
本開示は、音声明瞭度インジケータの推定に参照音声信号に対するアクセスが不要であるという点で有利である。本開示は、入力信号（すなわち、高ノイズの入力信号）の標示に基づいて、参照音声信号（すなわち、音声信号の明瞭度を示す参照音声信号）を再構成可能な聴覚機器および方法を提案する。本開示は、参照音声信号が利用できない、またはアクセスできない状況を、入力信号を活用することにより克服するものである。具体的には、入力信号および入力信号の周波数、スペクトル包絡線、または自己回帰的パラメータ等の特徴、ならびに特徴ブロックを使用して、参照音声信号にアクセスすることなく、参照音声信号のスペクトル包絡線のような入力信号の標示を得るものである。
【００１６】
聴覚機器が開示される。聴覚機器は、補聴器であってもよく、プロセッサは、ユーザの聴力損失を補償するように構成される。例えば、聴覚機器は耳かけ（ＢＴＥ）型、耳あな（ＩＴＥ）型、外耳道挿入（ＩＴＣ）型、外耳道挿入レシーバ（ＲＩＣ）型または耳挿入レシーバ（ＲＩＴＥ）型の補聴器であってもよい。聴覚機器は人工内耳型、または骨埋込型の補聴器であってもよい。
【００１７】
聴覚機器は、第１入力信号を提供する入力モジュールを備える。入力モジュールは、マイクロホンの組のうちの第１マイクロホン等の第１マイクロホンを有する。例えば、入力信号は、第１マイクロホン信号等のマイクロホンにより処理された音響音声信号である。第１入力信号は、第１マイクロホン信号に基づいてもよい。マイクロホンの組は、１つまたは複数のマイクロホンを含んでもよい。マイクロホンの組は、第１マイクロホン信号を提供するための第１マイクロホン、および／または第２マイクロホン信号を提供するための第２マイクロホンを含む。第２入力信号は、第２マイクロホン信号に基づいてもよい。マイクロホンの組は、Ｎ個のマイクロホン信号を提供するためのＮ個のマイクロホンを含んでもよい。Ｎは１から１０の範囲内の整数である。１つまたは複数の例示的な聴覚機器では、マイクロホンの個数Ｎは、２，３，４，５またはそれ以上である。マイクロホンの組は、第３のマイクロホン信号を提供するための第３のマイクロホンを含んでもよい。
【００１８】
聴覚機器は、マイクロホン信号（複数可）等の入力信号を処理するプロセッサを備える。プロセッサは、当該プロセッサへの入力信号に基づいて、電気出力信号を提供するように構成される。プロセッサは、ユーザの聴力損失を補償するように構成されてもよい。
【００１９】
聴覚機器は、電気出力信号を音響出力信号に変換するためのレシーバを備える。レシーバは、電気出力信号を聴覚機器ユーザの鼓膜に送られる音響出力信号に変換するように構成されてもよい。
【００２０】
聴覚機器は任意で、１つまたは複数の無線入力信号、例えば第１無線入力信号および／または第２無線入力信号を、アンテナ出力信号に変換するアンテナを備える。無線入力信号（複数可）は外部装置（複数可）から発せられる。外部装置は、スパウスマイクロホン装置（複数可）、無線テレビ音声トランスミッタ、および／または無線トランスミッタに対応付けられた分散型マイクロホンアレー等である。
【００２１】
聴覚機器は任意で、アンテナに接続され、アンテナ出力信号を送受信機入力信号に変換する無線送受信機を備える。異なる複数の外部装置からの複数の無線信号が無線送受信機において多重化されて送受信機入力信号となってもよいし、無線送受信機の別々の送受信機出力端末に対する別々の送受信機入力信号となってもよい。聴覚機器は、複数アンテナを有してもよいし、さらに／あるいはアンテナは１つまたは複数のアンテナモードで動作するように構成されてもよい。送受信機入力信号は、第１外部装置からの第１無線信号を表す第１送受信機入力信号を含んでもよい。
【００２２】
聴覚機器はコントローラを備える。コントローラは、第１マイクロホン等の入力モジュールと、プロセッサとに動作可能に接続されてもよいし、存在するのであれば、第２マイクロホンにも動作可能に接続されてもよい。コントローラは、第１入力信号に基づいて、音声明瞭度を示す音声明瞭度インジケータを推定する音声明瞭度推定部を備えてもよい。コントローラは音声明瞭度を示す音声明瞭度インジケータを推定するように構成されてもよい。コントローラは、音声明瞭度インジケータに基づいてプロセッサを制御するように構成される。
【００２３】
１または複数の例示的な聴覚機器において、上記プロセッサは上記コントローラを備える。１または複数の例示的な聴覚機器において、上記コントローラは上記プロセッサに併設される。
【００２４】
音声明瞭度推定部は、第１マイクロホン信号を第１入力信号の第１標示に分解する分解モジュールを備えてもよい。分解モジュールは、第１マイクロホン信号を、周波数領域における第１標示に分解するように構成されてもよい。例えば、分解モジュールは、例えば周波数領域における第１標示のように、第１入力信号に基づいて第１標示を決定するように構成されてもよい。第１標示は、周波数領域における１または複数の要素のように、第１入力信号を示す１または複数の要素を含んでもよい。分解モジュールは、例えば周波数領域内等で、第１標示の１または複数の要素を特徴付ける１または複数の特徴ブロックを含んでもよい。
【００２５】
１または複数の特徴ブロックは、１または複数の周波数に基づく特徴ブロックと捉えてもよい。言い換えると、１または複数の特徴ブロックは、周波数領域における１または複数の特徴ブロックと捉えてもよい。１または複数の特徴ブロックは、例えば最小の誤差で、高ノイズ音声信号に適合する、またはそれを表現するように構成されてもよい。１または複数の特徴ブロックは、参照音声信号の再構成に寄与するように構成されてもよい。
【００２６】
本明細書において使用される「標示」という用語は、入力信号の性質を特徴付けるため、および／または推定するための１または複数の要素を指す。性質は、入力信号を示す特徴のような、入力信号から抽出された特徴に反映される、またはこの特徴により推定されるものであってもよい。例えば、第１入力信号の特徴は、第１入力信号のパラメータ、第１入力信号の周波数、第１入力信号のスペクトル包絡線、および／または第１入力信号の周波数スペクトルを含んでもよい。第１入力信号のパラメータは、自己回帰モデルの自己回帰（ＡＲ）係数であってもよい。
【００２７】
１または複数の例示的な聴覚機器において、１または複数の特徴ブロックは、コードブックおよび／または辞書の一部を形成する。例えば、１または複数の特徴ブロックは、周波数領域におけるコードブックおよび／または周波数領域における辞書の一部を形成する。
【００２８】
例えば、コントローラまたは音声明瞭度推定部は、参照音声信号を再構成可能とする第１標示に基づいて音声明瞭度インジケータを推定するように構成されてもよい。言い換えると、音声明瞭度インジケータは、参照音声信号の再構成を実現するに足る標示としての第１標示に基づいて、コントローラまたは音声明瞭度推定部により予測される。
【００２９】
開示の技術が適用された例において、以下のノイズ可算モデルが（高ノイズ）第１入力信号の一部であるとする。
【数１】
2019022213.tif 000003
式中、ｙ（ｎ）、ｓ（ｎ）、ｗ（ｎ）はそれぞれ第１入力信号（例えば、入力モジュールからの高ノイズのサンプル音声信号）、参照音声信号、ノイズを示す。参照音声信号は、例えば以下の確率的自己回帰（ＡＲ）としてモデル化できる。
【数２】
2019022213.tif 000004
式中、
【数３】
2019022213.tif 000005
はＰ個の過去参照音声サンプル信号を示し、
【数４】
2019022213.tif 000006
は参照音声信号に対する音声線形予測係数（ＬＰＣ）を含むベクトルであり、ｕ（ｎ）は励起分散
【数５】
2019022213.tif 000007
のゼロ平均白色ガウスノイズである。同様に、ノイズ信号は例えば以下のようにモデル化できる。
【数６】
2019022213.tif 000008
式中、
【数７】
2019022213.tif 000009
はＱ個の過去ノイズサンプル信号を示し、
【数８】
2019022213.tif 000010
はノイズ信号に対する音声線形予測係数を含むベクトルであり、ｖ（ｎ）は励起分散
【数９】
2019022213.tif 000011
のゼロ平均白色ガウスノイズである。
【００３０】
１または複数の例示的な聴覚機器において、聴覚機器は自己回帰（ＡＲ）モデルを使用して入力信号をモデル化するように構成される。
【００３１】
１または複数の例示的な聴覚機器において、分解モジュールは、例えば第１入力信号の周波数に基づく特徴の投影を使用して、第１入力信号の特徴を１または複数の特徴ブロックにマッピングすることで、第１入力信号を第１標示に分解するように構成されてもよい。例えば、分解モジュールは、第１入力信号の周波数に基づく特徴が、線形予測係数により分解モジュールの１または複数の特徴ブロックに関連付けられた、第１入力信号の自己回帰モデルを使用して、当該第１入力信号の特徴を当該１または複数の特徴ブロックにマッピングするように構成されてもよい。
【００３２】
１または複数の例示的な聴覚機器において、第１入力信号の特徴を１または複数の特徴ブロックにマッピングすることは、その特徴を１または複数の特徴ブロックと比較して、当該比較に基づいて第１標示の１または複数の要素を求めることを含んでもよい。例えば、分解モジュールは、１または複数の特徴ブロックそれぞれについて、第１入力信号に関する線形予測係数と励起共分散の最小二乗平均誤差を推定することで、当該第１入力信号の周波数に基づく特徴を、当該１または複数の特徴ブロックと比較するように構成されてもよい。
【００３３】
１または複数の例示的な聴覚機器において、１または複数の特徴ブロックは、１または複数のターゲット音声特徴ブロックを含んでもよい。例えば、１または複数のターゲット音声特徴ブロックは、周波数領域におけるターゲット音声コードブック、または周波数領域におけるターゲット音声辞書の一部を形成してもよい。
【００３４】
１または複数の例示的な聴覚機器において、特徴ブロックはコードブックのエントリ、または辞書のエントリであってもよい。
【００３５】
１または複数の例示的な聴覚機器において、１または複数の特徴ブロックは、１または複数のノイズ特徴ブロックを含んでもよい。例えば、１または複数のノイズ特徴ブロックは、周波数領域におけるノイズコードブック、または周波数領域におけるノイズ辞書の一部を形成してもよい。
【００３６】
１または複数の例示的な聴覚機器において、分解モジュールは、第１入力信号の特徴を１または複数のターゲット音声特徴ブロックおよび／または１または複数のノイズ特徴ブロックと比較して、当該比較に基づいて第１標示の１または複数の要素を決定することで、第１標示を決定するように構成されてもよい。例えば、分解モジュールは、１または複数のターゲット音声特徴ブロックのそれぞれ、および／または１または複数のノイズ特徴ブロックのそれぞれに対して、第１入力信号に関する推定係数として、第１標示の１または複数の要素を決定するように構成される。例えば、分解モジュールは、第１入力信号の周波数に基づく特徴が１または複数のターゲット音声特徴ブロックおよび／または１または複数のノイズ特徴ブロックに関連付けた線形予測係数における第１入力信号の自己回帰モデルを使用して、当該第１入力信号の特徴を１または複数のターゲット音声特徴ブロックおよび１または複数のノイズ特徴ブロックにマッピングするように構成されてもよい。例えば、分解モジュールは、１または複数のターゲット音声特徴ブロックのそれぞれ、および／または１または複数のノイズ特徴ブロックのそれぞれについて、推定参照音声信号に関する線形予測係数と励起共分散の最小二乗平均誤差を推定することによって、推定参照音声信号の周波数に基づく特徴を、１または複数の特徴ブロックと比較するように構成されてもよい。
【００３７】
１または複数の例示的な聴覚機器において、第１標示は参照信号標示を含んでもよい。言い換えると、第１標示は、参照信号（例えば、参照音声信号）の標示等の参照信号標示に関連してもよい。参照音声信号は、音声信号の明瞭度を正確に示す参照信号と捉えてもよい。言い換えると、参照音声信号は、音声明瞭度についての十分な情報のように、音声発信源から発せられた信号と同様の性質を有するものであってもよい。
【００３８】
１または複数の例示的な聴覚機器において、分解モジュールは、１または複数の特徴ブロック（例えば、ターゲット音声特徴ブロック）のそれぞれに対して、推定参照音声信号に関する推定係数として、参照信号標示の１または複数の要素を決定するように構成される。例えば、分解モジュールは、推定参照音声信号の周波数に基づく特徴を１または複数の特徴ブロック（例えば、ターゲット音声特徴ブロック）に関連付けた、線形予測係数における第１入力信号の自己回帰モデルを使用して、推定参照音声信号の特徴を１または複数の特徴ブロック（例えば、ターゲット音声特徴ブロック）にマッピングするように構成されてもよい。例えば、分解モジュールは、１または複数の特徴ブロック（例えば、ターゲット音声特徴ブロック）のそれぞれについて、推定参照音声信号に関する線形予測係数と励起共分散の最小二乗平均誤差を推定することによって、推定参照音声信号の周波数に基づく特徴（例えば、スペクトル包絡線）を、１または複数の特徴ブロック（例えば、ターゲット音声特徴ブロック）と比較するように構成されてもよい。
【００３９】
１または複数の例示的な聴覚機器において、分解モジュールは、第１入力信号を第１入力信号の第２標示に分解するように構成される。第２標示は第１入力信号を示す１または複数の要素を含む。分解モジュールは、第２標示の１または複数の要素を特徴付ける１または複数の特徴ブロックを含んでもよい。
【００４０】
１または複数の例示的な聴覚機器において、第２標示は、ノイズ信号標示のようなノイズ信号の標示を含んでもよい。
【００４１】
１または複数の例示的な聴覚機器において、分解モジュールは、第１入力信号の特徴を１または複数のターゲット音声特徴ブロックおよび／または１または複数のノイズ特徴ブロックと比較して、当該比較に基づいて第２標示の１または複数の要素を決定することで、第２標示を決定するように構成される。例えば、第２標示の目的が推定ノイズ信号を示すことである場合、分解モジュールは、１または複数のノイズ特徴ブロックのそれぞれに対して、推定ノイズ信号に関する推定係数として、第２標示の１または複数の要素を決定するように構成される。例えば、分解モジュールは、推定ノイズ信号の周波数に基づく特徴を１または複数のノイズ特徴ブロックに関連付けた線形予測係数における推定ノイズ信号の自己回帰モデルを使用して、推定ノイズ信号の特徴を１または複数のノイズ特徴ブロックにマッピングするように構成されてもよい。例えば、分解モジュールは、１または複数のノイズ特徴ブロックそれぞれについて、推定ノイズ信号に関する線形予測係数と励起共分散の最小二乗平均誤差を推定することで、推定ノイズ信号の周波数に基づく特徴を、１または複数のノイズ特徴ブロックと比較するように構成されてもよい。
【００４２】
１または複数の例示的な聴覚機器において、分解モジュールは、第１入力信号の特徴を１または複数のターゲット音声特徴ブロックおよび１または複数のノイズ特徴ブロックと比較し、当該比較に基づいて、第１標示の１または複数の要素と第２標示の１または複数の要素を決定することで、第１標示を参照信号標示として決定し、第２標示をノイズ信号標示として決定するように構成される。例えば、分解モジュールは、第１入力信号の特徴を１または複数のターゲット音声特徴ブロックおよび１または複数のノイズ特徴ブロックと比較し、当該比較に基づき参照信号標示の１または複数の要素と、ノイズ信号標示の１または複数の要素とを決定することで、参照信号標示およびノイズ信号標示を決定するように構成される。
【００４３】
開示の技術が適用される例において、第１標示は参照音声信号の推定周波数スペクトルを含むものとされる。第２標示は、ノイズ信号の推定周波数スペクトルを含む。第１標示および第２標示は、推定ベクトル
【数１０】
2019022213.tif 000012
において連結された線形予測係数および励起分散から推定される。第１標示および第２標示は、１または複数のターゲット音声特徴ブロックを含むターゲット音声コードブック、および／または１または複数のノイズ特徴ブロックを含むノイズコードブックを使用して推定される。ターゲット音声コードブックおよび／またはノイズコードブックを、聴覚機器により、過去の教育データまたは現在進行中の教育データを使用して、教育してもよい。特徴ブロックは、線形予測係数の形態をとる参照音声信号または第１入力信号のスペクトル形状（複数可）に関するものと捉えてもよい。長さＮの現在フレームに対する第１入力信号の観察ベクトル
【数１１】
2019022213.tif 000013
と最小二乗平均誤差（ＭＭＳＥ）とから、推定ベクトルθは、推定されるパラメータ
【数１２】
2019022213.tif 000014
の空間に対して
【数１３】
2019022213.tif 000015
となり、ベイズの定理から例えば以下のとおりに変形できる。
【数１４】
2019022213.tif 000016
【００４４】
推定ベクトル、
【数１５】
2019022213.tif 000017
は、ターゲット音声特徴ブロックの各ｉ番目のエントリと、ノイズ特徴ブロックのｊ番目のエントリそれぞれについて定義してもよい。最大尤度（ＭＬ）、推定ターゲット音声励起分散
【数１６】
2019022213.tif 000018
、ＭＬ推定ノイズ励起分散
【数１７】
2019022213.tif 000019
はそれぞれ、例えば以下のとおりに求められる。
【数１８】
2019022213.tif 000020
式中、
【数１９】
2019022213.tif 000021
【数２０】
2019022213.tif 000022
式中、
【数２１】
2019022213.tif 000023
および
【数２２】
2019022213.tif 000024
は、第ｉおよび第ｊベクトルの周波数スペクトル、すなわち第ｉターゲット音声特徴ブロックおよび第ｊノイズ特徴ブロックである。ターゲット音声特徴ブロックは、ターゲット音声コードブックの一部となってもよいし、ノイズ特徴ブロックは、ノイズコードブックの一部となってもよい。また、
【数２３】
2019022213.tif 000025
が成立するものとする。ターゲット音声コードブック、ノイズコードブック、第１入力信号のスペクトル包絡線はそれぞれ、
【数２４】
2019022213.tif 000026
【数２５】
2019022213.tif 000027
【数２６】
2019022213.tif 000028
となる。実際、式（４）の推定ベクトルθのＭＭＳＥ推定は、例えば以下のとおりに、
【数２７】
2019022213.tif 000029
の重み付け線形結合として評価される。
【数２８】
2019022213.tif 000030
式中、ＮｓおよびＮｗはそれぞれ、ターゲット音声特徴ブロックおよびノイズ特徴ブロックの数を示す。ＮｓおよびＮｗはそれぞれ、ターゲット音声コードブックおよびノイズコードブックにおけるエントリ数として捉えてもよい。例えば、第１入力信号、
【数２９】
2019022213.tif 000031
のＭＭＳＥ推定の重みは、以下のとおりに計算できる。
【数３０】
2019022213.tif 000032
【数３１】
2019022213.tif 000033
【数３２】
2019022213.tif 000034
ここで、第１入力信号（または高ノイズスペクトル）と、モデル化第１入力信号（またはモデル化高ノイズスペクトル）との間の板倉−斉藤ひずみ尺度は、
【数３３】
2019022213.tif 000035
となる。安定した逆フィルタを保証するように、任意で線形スペクトル周波数領域においてＬＰＣの加重和を取ってもよい。線形スペクトル周波数領域は、数学的、数値的利益を伴うＬＰＣ係数の特定の標示である。例として、ＬＰＣ係数は低次スペクトル近似である。即ち、スペクトル全体の形状を決めるものである。ＬＰＣ係数の２個の組の間のスペクトルを探す場合、ＬＰＣからＬＳＦへの転送を行い、平均を求めた上で、ＬＳＦからＬＰＣへの転送を行う。したがって、線形スペクトル周波数領域は、ＬＰＣ係数の情報に対する、より便利で（それでいて同等の）標示となる。ＬＰＣとＬＳＦの組は、直交座標系と、極座標系の組と類似している。
【００４５】
１または複数の例示的な聴覚機器において、聴覚機器は１または複数の特徴ブロックを教育するように構成される。例えば、聴覚機器は女性の声、および／または男性の声を使用して１または複数の特徴ブロックを教育するように構成される。聴覚機器は、製造段階または小売店で、１または複数の特徴ブロックを教育するように構成されることが想定される。さらに／あるいは、聴覚機器は継続的に１または複数の特徴ブロックを教育するように構成されることが想定されてもよい。任意で、聴覚機器は正確な第１標示が得られる代表的な特徴ブロックを取得するように１または複数の特徴ブロックを教育するように構成されてもよい。当該第１標示により、参照音声信号の再構成が可能となる。例えば、聴覚機器は自己回帰（ＡＲ）モデルを使用して１または複数の特徴ブロックを教育するように構成されてもよい。
【００４６】
１または複数の例示的な聴覚機器において、音声明瞭度推定部は、第１標示（例えば、参照信号標示）に基づいて再構成参照音声信号を生成する信号合成部を備える。音声明瞭度インジケータは、再構成参照音声信号に基づいて推定されてもよい。例えば、信号合成部は、参照信号標示である第１標示に基づいて再構成参照音声信号を生成するように構成されてもよい。
【００４７】
１または複数の例示的な聴覚機器において、音声明瞭度推定部は、第２標示に基づいて再構成ノイズ信号を生成する信号合成部を備える。音声明瞭度インジケータは、再構成高ノイズ音声信号に基づいて推定されてもよい。例えば、信号合成部は、ノイズ信号標示である第２標示、および／または参照信号標示である第１標示に基づいて再構成高ノイズ音声信号を生成するように構成されてもよい。
【００４８】
開示の技術が適用された例において、参照音声信号は以下の例示的な方法で再構成されてもよい。第１標示は、参照音声信号の推定周波数スペクトルを含む。第２標示は、ノイズ信号の推定周波数スペクトルを含む。言い換えると、第１標示は参照信号標示で、第２標示はノイズ信号標示となる。本例において、第１標示は推定参照信号、
【数３４】
2019022213.tif 000036
、時間―周波数（ＴＦ）スペクトルを含む。第１標示は、各時間フレームに対する参照音声信号の１または複数の推定ＡＲフィルタ係数
【数３５】
2019022213.tif 000037
を含む。再構成参照音声信号は、例えば第１標示に基づいて以下のとおりに求めてもよい。
【数３６】
2019022213.tif 000038
式中、
【数３７】
2019022213.tif 000039
である。この例では、第２標示は推定ノイズ信号、
【数３８】
2019022213.tif 000040
、の時間−周波数（ＴＦ）パワースペクトルを含む。第２標示は、推定ノイズ信号のＴＦスペクトルを構成する推定ノイズ信号の推定ノイズＡＲフィルタ係数、
【数３９】
2019022213.tif 000041
を含む。例えば、推定ノイズ信号は、以下のとおりに第２標示に基づいて求められてもよい。
【数４０】
2019022213.tif 000042
式中、
【数４１】
2019022213.tif 000043
である。線形予測係数（即ち
【数４２】
2019022213.tif 000044
および
【数４３】
2019022213.tif 000045
）は、それぞれ対応する推定参照信号
【数４４】
2019022213.tif 000046
および推定ノイズ信号
【数４５】
2019022213.tif 000047
の包絡線の形状を決定するものである。励起分散
【数４６】
2019022213.tif 000048
は、全体的な信号の大きさを決定する。最後に、再構成高ノイズ音声信号は、例えば以下のように、参照信号スペクトルとノイズ信号スペクトル（またはパワースペクトル）の合算値であってもよい。
【数４７】
2019022213.tif 000049
【００４９】
ＳＴＯＩ推定部への入力として、参照音声信号および高ノイズ音声信号の離散フーリエ変換の代わりに時間−周波数スペクトルを使用してもよい。
【００５０】
１または複数の例示的な聴覚機器において、音声明瞭度推定部は、短時間客観明瞭度推定部を備える。短時間客観明瞭度推定部は、再構成参照音声信号を再構成高ノイズ音声信号と比較し、例えば比較に基づき音声明瞭度インジケータを提供するように構成されてもよい。
【００５１】
例えば、第１入力信号（例えば、高ノイズの会話
【数４８】
2019022213.tif 000050
のスペクトル（またはパワースペクトル））の第１標示の要素を、以下の式（１４）に記載の正規化処理で切り出して、スペクトルの大部分をノイズが占める領域の影響を低減してもよい。
【数４９】
2019022213.tif 000051
式中、
【数５０】
2019022213.tif 000052
は再構成参照信号のスペクトル（またはパワースペクトル）で、
【数５１】
2019022213.tif 000053
は高ノイズのＴＦビンを正規化するためのスケール因子で、β＝−１５ｄＢは例えば、より低いＳＤＲである。周波数ｆと時間ｔでの
【数５２】
2019022213.tif 000054
および
【数５３】
2019022213.tif 000055
の局所相関係数
【数５４】
2019022213.tif 000056
より、周波数帯およびフレーム間の平均を取ることで、音声明瞭度インジケータ（ＳＩＩ）を推定してもよい。
【数５５】
2019022213.tif 000057
【００５２】
１または複数の実施形態において、短時間客観明瞭度推定部は再構成参照音声信号を第１入力信号と比較して、音声明瞭度インジケータを提供するように構成されてもよい。言い換えると、再構成高ノイズ音声信号は、入力モジュールから得られた第１入力信号によって置き換えられてもよい。第１入力信号は、単一のマイクロホン（無指向性）により取得されてもよいし、複数のマイクロホン（例えば、ビームフォーミングを利用）により取得されてもよい。例えば、音声明瞭度インジケータは、ＳＴＯＩ推定部を使用して再構成音声信号を第１入力信号と比較することで、コントローラまたは音声明瞭度推定部により推定されてもよい。比較は、ＳＴＯＩ推定部を使用して、再構成音声信号と第１入力信号との相関を比較する等して実行されてもよい。
【００５３】
１または複数の例示的な聴覚機器において、入力モジュールは第２マイクロホンと第１ビームフォーマとを備える。第１ビームフォーマは、第１マイクロホンと第２マイクロホンとに接続され、第１および第２マイクロホン信号に基づいて、第１入力信号としての第１ビームフォーム信号を提供するように構成されてもよい。第１ビームフォーマは、第３マイクロホンおよび／または第４マイクロホンに接続されて、第３マイクロホンの第３マイクロホン信号、および／または第４マイクロホンの第４マイクロホン信号に基づいて、第１入力信号としての第１ビームフォーム信号を提供するように構成されてもよい。分解モジュールは、第１ビームフォーム信号を第１標示に分解するように構成されてもよい。例えば、第１ビームフォーマは、ユーザの前方に向けられた、ビームフォーマのような、前方ビームフォーマ、またはゼロ方向ビームフォーマを含んでもよい。
【００５４】
１または複数の例示的な聴覚機器において、入力モジュールは第２ビームフォーマを備える。第２ビームフォーマは、第１マイクロホンと第２マイクロホンとに接続され、第１および第２マイクロホン信号に基づいて、第２入力信号としての第２ビームフォーム信号を提供するように構成されてもよい。第２ビームフォーマは、第３マイクロホンおよび／または第４マイクロホンに接続されて、第３マイクロホンの第３マイクロホン信号、および／または第４マイクロホンの第４マイクロホン信号に基づいて、第２入力信号としての第２ビームフォーム信号を提供するように構成されてもよい。分解モジュールは、第２入力信号を第３標示に分解するように構成されてもよい。例えば、第２ビームフォーマは無指向性ビームフォーマを備えてもよい。
【００５５】
本開示はさらに、聴覚機器を動作させる方法にも関する。方法は、音声を、第１入力信号を含む１または複数のマイクロホン信号に変換することと、第１入力信号に関する音声明瞭度を示す音声明瞭度インジケータを取得することとを含む。音声明瞭度インジケータを取得することは、１または複数の特徴ブロックを使用して、周波数領域における第１入力信号の標示の１または複数の要素を決定することで、周波数領域における第１入力信号の第１標示を取得することを含む。
【００５６】
１または複数の例示的な方法において、１または複数の特徴ブロックを使用して、第１入力信号の第１標示の１または複数の要素を決定することは、第１入力信号の特徴を１または複数の特徴ブロックにマッピングすることを含む。１または複数の例示的な方法において、１または複数の特徴ブロックは、１または複数のターゲット音声特徴ブロックを含む。１または複数の例示的な方法において、１または複数の特徴ブロックは１または複数のノイズ特徴ブロックを含む。
【００５７】
１または複数の例示的な方法において、音声明瞭度インジケータを取得することは、第１標示に基づいて再構成参照音声信号を生成することと、再構成参照音声信号に基づいて音声明瞭度インジケータを決定することとを含む。
【００５８】
方法は、音声明瞭度インジケータに基づいて聴覚機器を制御することを含んでもよい。
【００５９】
図面は、模式図であり、明確性のために簡略化されており、図面は、単に、本発明の理解にとって本質的な詳細を示すが、他の詳細は省略されている。全体的に、同一の部分または対応する部分には、同じ参照番号が使用される。
【００６０】
図１は、本開示に係る例示的な聴覚機器２のブロック図である。
【００６１】
聴覚機器２は、第１入力信号９を提供する入力モジュール６を備える。入力モジュールは、第１マイクロホン８を備える。入力モジュール６は、第２入力信号１１を提供するように構成されてもよい。第１マイクロホン８は、マイクロホンの組の一部であってもよい。マイクロホンの組は、１又は複数のマイクロホンを含んでもよい。マイクロホンの組は、第１マイクロホン信号９’を提供するための第１マイクロホン８、および／または任意で第２入力信号１１’を提供するための第２マイクロホン１０を備える。例えば、第１入力信号９は、第１マイクロホン信号９’であり、第２入力信号１１は、第２マイクロホン信号１１’である。
【００６２】
聴覚機器２は任意で、アンテナ４を備える。アンテナ４は、第１外部装置（図１では不図示）の第１無線入力信号５をアンテナ出力信号に変換する。聴覚機器２は任意で、無線送受信機７を備える。無線送受信機７は、アンテナ４に接続されてアンテナ出力信号を１または複数の送受信機入力信号に変換し、さらに入力モジュール６、および／またはそれぞれ第１マイクロホン信号９と第２マイクロホン信号１１とを提供する第１マイクロホン８と、任意の第２マイクロホン１０とを含むマイクロホンの組に接続される。
【００６３】
聴覚機器２は、入力信号を処理するプロセッサ１４を備える。プロセッサ１４は、プロセッサ１４への入力信号に基づいた電気出力信号を提供する。
【００６４】
聴覚機器は、電気出力信号を音響出力信号に変換するレシーバ１６を備える。
【００６５】
プロセッサ１４は、ユーザの聴力損失を補い、入力信号に基づき、電気出力信号１５を提供するように構成される。レシーバ１６は、電気出力信号１５を、聴覚機器のユーザの鼓膜に向かって送られる音響出力信号に変換する。
【００６６】
聴覚機器はコントローラ１２を備える。コントローラ１２は、入力モジュール６（例えば、第１マイクロホン８）と、プロセッサ１４とに動作可能に接続され、存在するのであれば、第２マイクロホン１０にも動作可能に接続されてもよい。コントローラ１２は、第１入力信号９等の１または複数の入力信号に基づいて、音声明瞭度を示す音声明瞭度インジケータを推定するように構成される。コントローラ１２は、第１入力信号９に基づいて、音声明瞭度インジケータを推定する音声明瞭度推定部１２ａを備える。コントローラ１２は、音声明瞭度インジケータに基づいてプロセッサ１４を制御するように構成される。
【００６７】
音声明瞭度推定部１２ａは、第１マイクロホン信号９を、周波数領域における第１入力信号９の第１標示に分解する分解モジュール１２ａａを備える。第１標示は、第１入力信号９を示す１または複数の要素を含む。分解モジュールは、周波数領域における第１標示の１または複数の要素を特徴付ける、１または複数の特徴ブロックＡ１、…、Ａｉを含む。１または複数の例示的な聴覚機器において、分解モジュール１２ａａは第１入力信号９の特徴を１または複数の特徴ブロックＡ１、…、Ａｉにマッピングすることで、第１入力信号９を第１標示に分解するように構成される。例えば、分解モジュールは、第１入力信号９の周波数に基づく特徴が、線形予測係数により分解モジュール１２ａａの１または複数の特徴ブロックＡ１、…、Ａｉに関連付けられた、自己回帰モデルを使用して、第１入力信号９の特徴を１または複数の特徴ブロックＡ１、…、Ａｉにマッピングするように構成される。第１入力信号９の特徴は、例えば第１入力信号のパラメータ、周波数、スペクトル包絡線、および／または周波数スペクトルを含む。第１入力信号のパラメータは、式（１）に示すような係数等の、自己回帰モデルの自己回帰（ＡＲ）係数であってもよい。
【００６８】
１または複数の例示的な聴覚機器において、分解モジュール１２ａａは、上記特徴と１または複数の特徴ブロックＡ１、…、Ａｉとを比較し、当該比較に基づいて第１標示の１または複数の要素を求めるように構成される。例えば、分解モジュール１２ａａは、式（４）に示すように、特徴ブロックごとに、第１入力信号９に関する線形予測係数と励起共分散の最小二乗平均誤差を推定することで、第１入力信号の周波数に基づく特徴と、１又は複数の特徴ブロックＡ１、…Ａｉを比較する。
【００６９】
例えば、１または複数の特徴ブロックＡ１、…、Ａｉは、１または複数のターゲット音声特徴ブロックを含んでもよい。１または複数の例示的な聴覚機器において、特徴ブロックはコードブックのエントリまたは辞書のエントリであってもよい。例えば、１または複数のターゲット音声特徴ブロックは、周波数領域におけるターゲット音声コードブックまたはターゲット音声辞書の一部であってもよい
【００７０】
１または複数の例示的な聴覚機器において、１または複数の特徴ブロックＡ１、…、Ａｉは、１または複数のノイズ特徴ブロックを含んでもよい。例えば１または複数のノイズ特徴ブロックＡ１、…、Ａｉは周波数領域におけるノイズコードブックの一部またはノイズ辞書の一部を構成してもよい。
【００７１】
分解モジュール１２ａａは、第１入力信号の特徴を１または複数のターゲット音声特徴ブロックおよび／または１または複数のノイズ特徴ブロックと比較して、当該比較に基づいて第２標示の１または複数の要素を決定することで、第２標示を決定するように構成されてもよい。第２標示がノイズ信号標示であって、第１標示が参照信号標示であってもよい。
【００７２】
例えば、分解モジュール１２ａａは、第１入力信号の特徴を１または複数のターゲット音声特徴ブロックおよび１または複数のノイズ特徴ブロックと比較して、当該比較に基づいて第１標示の１または複数の要素と、第２標示の１または複数の要素を決定することで、第１標示および第２標示を決定するように構成されてもよい。これは、式（５）から（１０）の何れかに示すとおりである。
【００７３】
聴覚機器は、１または複数の特徴ブロックを、例えば女性の声、および／または男性の声を使用して教育するように構成されてもよい。
【００７４】
音声明瞭度推定部１２ａは、第１標示に基づいて音声明瞭度インジケータを推定する第１標示に基づき再構成参照音声信号を生成する信号合成部１２ａｂを備えてもよい。音声明瞭度推定部１２ａは、信号合成部１２ａｂから提供された再構成参照音声信号に基づいて音声明瞭度インジケータを推定するように構成されてもよい。例えば、信号合成部１２ａｂは、例えば式（１１）に従って、第１標示に基づき再構成参照音声信号を生成するように構成されてもよい。
【００７５】
信号合成部１２ａｂは、例えば式（１２）に従って、第２標示に基づいて再構成ノイズ信号を生成するように構成されてもよい。
【００７６】
音声明瞭度インジケータは、再構成高ノイズ音声信号に基づいて推定されてもよい。
【００７７】
音声明瞭度推定部１２ａは、短時間客観明瞭度（ＳＴＯＩ）推定部１２ａｃを備えてもよい。短時間客観明瞭度推定部１２ａｃは、再構成参照音声信号と高ノイズ入力信号（再構成された高ノイズ入力信号または第１入力信号９の何れか）を比較し、式（１３）から（１５）に示すように、当該比較に基づいて音声明瞭度インジケータを提供するように構成される。
【００７８】
例えば、短時間客観明瞭度推定部１２ａｃは、再構成参照音声信号と高ノイズ音声信号（再構成されたか否かを問わない）を比較する。言い換えると、短時間客観明瞭度推定部１２ａｃは再構成参照音声信号と高ノイズ音声信号（例えば、再構成高ノイズ音声信号）との間の相関を評価し、評価された相関を使用して、音声明瞭度インジケータをコントローラ１２またはプロセッサ１４に提供する。
【００７９】
図２は、本開示に係る例示的な聴覚機器２Ａのブロック図である。ここで、第１入力信号９が第１ビームフォーム信号９’’となっている。聴覚機器２Ａは、第１入力信号９を提供する入力モジュール６を備える。入力モジュール６は、第１マイクロホン８と、第２マイクロホン１０と、第１マイクロホン８と第２マイクロホン１０とに接続された第１ビームフォーマ１８とを備える。第１マイクロホン８は、複数のマイクロホンを含むマイクロホンの組の一部である。マイクロホンの組は、第１マイクロホン信号９’を提供するための第１マイクロホン８、および／または第２マイクロホン信号１１’を提供するための第２マイクロホン１０を備える。第１ビームフォーマは、第１マイクロホン信号９’と第２マイクロホン信号１１’とに基づいて、第１ビームフォーム信号９’’を生成するように構成される。例えば、第１入力信号９は、第１ビームフォーム信号９’’であり、第２入力信号１１は、第２ビームフォーム信号１１’’である。
【００８０】
入力モジュール６は、第２入力信号１１を提供するように構成される。入力モジュール６は、第２マイクロホン１０と第１マイクロホン８とに接続された第２ビームフォーマ１９を備える。第２ビームフォーマ１９は、第１マイクロホン信号９’および第２マイクロホン信号１１’に基づいて、第２ビームフォーム信号１１’’を生成するように構成される。
【００８１】
聴覚機器２Ａは入力信号を処理するためのプロセッサ１４を備える。プロセッサ１４は、プロセッサ１４への入力信号に基づいて電気出力信号を提供する。
【００８２】
聴覚機器は、電気出力信号を音声出力信号に変換するレシーバ１６を備える
【００８３】
プロセッサ１４は、ユーザの聴力損失を補い、入力信号に基づき、電気出力信号１５を提供するように構成される。レシーバ１６は、電気出力信号１５を、補聴器のユーザの鼓膜に向かって送られる音響出力信号に変換する。
【００８４】
聴覚機器はコントローラ１２を備える。コントローラ１２は、入力モジュール６（即ち第１ビームフォーマ１８）と、プロセッサ１４とに動作可能に接続され、存在するのであれば、第２ビームフォーマ１９にも動作可能に接続されてもよい。コントローラ１２は、第１ビームフォーム信号９’’に基づいて、音声明瞭度を示す音声明瞭度インジケータを推定するように構成される。コントローラ１２は、第１ビームフォーム信号９’’に基づいて、音声明瞭度インジケータを推定する音声明瞭度推定部１２ａを備える。コントローラ１２は、音声明瞭度インジケータに基づいてプロセッサ１４を制御するように構成される。
【００８５】
音声明瞭度推定部１２ａは、第１ビームフォーム信号９’’を、周波数領域における第１標示に分解する分解モジュールを１２ａａ備える。第１標示は、第１ビームフォーム信号９’’を示す１または複数の要素を含む。分解モジュールは、周波数領域における第１標示の１または複数の要素を特徴付ける、１または複数の特徴ブロックＡ１、…、Ａｉを含む。
【００８６】
分解モジュール１２ａａは、式（４）から（１０）に示すように、第１ビームフォーム信号９’’を第１標示（推定参照音声信号に関連）と、任意で第２標示（推定ノイズ信号に関連）とに分解するように構成される。
【００８７】
入力モジュール６が第２ビームフォーマを含む場合、分解モジュールは第２入力信号１１’’を第３標示（推定参照音声信号に関連）と、任意で第４標示（推定ノイズ信号に関連）とに分解するように構成されてもよい。
【００８８】
音声明瞭度推定部１２ａは、例えば式（１１）のように第１標示に基づいて再構成参照音声信号を生成する信号合成部１２ａｂを備えてもよい。音声明瞭度推定部１２ａは、信号合成部１２ａｂから提供された再構成参照音声信号に基づいて音声明瞭度インジケータを推定するように構成されてもよい。
【００８９】
音声明瞭度推定部１２ａは、短時間客観明瞭度（ＳＴＯＩ）推定部１２ａｃを備えてもよい。短時間客観明瞭度推定部１２ａｃは、再構成参照音声信号と高ノイズ音声信号（例えば、再構成されたか、入力モジュールより直接得られた）を比較し、当該比較に基づいて音声明瞭度インジケータを提供するように構成される。例えば、短時間客観明瞭度推定部１２ａｃは、再構成音声信号（例えば、再構成参照音声信号）と高ノイズ音声信号（例えば、再構成されたか、入力モジュールより直接得られた）を比較する。言い換えると、短時間客観明瞭度推定部１２ａｃは再構成参照音声信号と高ノイズ音声信号（例えば、再構成高ノイズ音声信号または入力信号）との間の相関を評価し、評価された相関を使用して、音声明瞭度インジケータをコントローラ１２またはプロセッサ１４に提供する。
【００９０】
１または複数の例示的な聴覚機器において、分解モジュール１２ａａは第１入力信号９の特徴を１または複数の特徴ブロックＡ１、…、Ａｉにマッピングすることで、第１入力信号９を第１標示に分解するように構成される。例えば、分解モジュールは、第１入力信号９の周波数に基づく特徴が分解モジュール１２ａａの１または複数の特徴ブロックＡ１、…、Ａｉに関連付けられた線形予測係数における第１入力信号の自己回帰モデルを使用して、第１入力信号９の特徴を１または複数の特徴ブロックＡ１、…、Ａｉにマッピングするように構成される。第１入力信号９の特徴は、例えば第１入力信号のパラメータ、周波数、スペクトル包絡線、および／または周波数スペクトルを含む。第１入力信号のパラメータは、自己回帰モデルの自己回帰（ＡＲ）係数であってもよい。
【００９１】
１または複数の例示的な聴覚機器において、分解モジュール１２ａａは、上記特徴と１または複数の特徴ブロックＡ１、…、Ａｉとを比較し、当該比較に基づいて第１標示の１または複数の要素を求めるように構成される。例えば、分解モジュール１２ａａは、式（４）に示すように、１または複数の特徴ブロックのそれぞれについて、第１入力信号９に関する線形予測係数と励起共分散の最小二乗平均誤差を推定することで、第１入力信号９の周波数に基づく特徴を、１または複数の特徴ブロックＡ１、…、Ａｉと比較する。
【００９２】
例えば、１または複数の特徴ブロックＡ１、…、Ａｉは、１または複数のターゲット音声特徴ブロックを含んでもよい。例えば、１または複数のターゲット音声特徴ブロックは、周波数領域におけるターゲット音声コードブック、または周波数領域におけるターゲット音声辞書の一部を形成してもよい。
【００９３】
１または複数の例示的な聴覚機器において、特徴ブロックはコードブックのエントリ、または辞書のエントリであってもよい。
【００９４】
１または複数の例示的な聴覚機器において、１または複数の特徴ブロックは、１または複数のノイズ特徴ブロックを含んでもよい。例えば、１または複数のノイズ特徴ブロックは、周波数領域におけるノイズコードブック、または周波数領域におけるノイズ辞書の一部を形成してもよい。
【００９５】
図３は、本開示に係る、聴覚機器を動作させる例示的な方法を示すフローチャートである。方法１００は、音声を、第１入力信号を含む１または複数のマイクロホン入力信号に変換すること１０２と、第１入力信号に関する音声明瞭度を示す音声明瞭度インジケータを取得すること１０４とを含む。音声明瞭度インジケータを取得すること１０４は、１または複数の特徴ブロックを使用して、周波数領域における第１入力信号の標示の１または複数の要素を決定すること１０４ａａによって、周波数領域における第１入力信号の第１標示を取得すること１０４ａを含む。
【００９６】
１または複数の例示的な方法において、１または複数の特徴ブロックを使用して、第１入力信号の第１標示の１または複数の要素を決定すること１０４ａａは、第１入力信号の特徴を１または複数の特徴ブロックにマッピングすること１０４ａｂを含む。例えば第１入力信号の特徴を１または複数の特徴ブロックにマッピングすること１０４ａｂは、第１入力信号の周波数に基づく特徴が分解モジュールの１または複数の特徴ブロックに関連付けられた線形予測係数における第１入力信号の自己回帰モデルを使用して実行されてもよい。
【００９７】
１または複数の例示的な方法において、第１入力信号の特徴を１または複数の特徴ブロックにマッピングすること１０４ａｂは、当該特徴を１または複数の特徴ブロックと比較して、当該比較に基づいて第１標示の１または複数の要素を求めることを含んでもよい。例えば、第１信号の周波数に基づく特徴を１または複数の特徴ブロックと比較することは、１または複数の特徴ブロックそれぞれについて、第１入力信号に関する線形予測係数と励起共分散の最小二乗平均誤差を推定することを含んでもよい。
【００９８】
１または複数の例示的な方法において、１または複数の特徴ブロックは、１または複数のターゲット音声特徴ブロックを含む。１または複数の例示的な方法において、１または複数の特徴ブロックは１または複数のノイズ特徴ブロックを含む。
【００９９】
１または複数の例示的な方法において、第１標示は参照信号標示を含んでもよい。
【０１００】
１または複数の例示的な方法において、１または複数の特徴ブロックを使用して第１入力信号の第１標示の１または複数の要素を決定すること１０４ａａは、１または複数の特徴ブロック（例えば、ターゲット音声特徴ブロック）のそれぞれに対して、推定参照音声信号に関する推定係数として、参照信号標示の１または複数の要素を決定すること１０４ａｃを含んでもよい。例えば、推定参照音声信号の特徴を１または複数の特徴ブロック（例えば、ターゲット音声特徴ブロック）にマッピングすることは、推定参照音声信号の周波数に基づく特徴が１または複数の特徴ブロック（例えば、ターゲット音声特徴ブロック）に関連付けられた、線形予測係数における第１入力信号の自己回帰モデルを使用して行われてもよい。例えば、推定参照音声信号の周波数に基づく特徴を１または複数の特徴ブロック（例えば、ターゲット音声特徴ブロック）にマッピングすることは、１または複数の特徴ブロック（例えば、ターゲット音声特徴ブロック）のそれぞれについて、推定参照音声信号に関する線形予測係数と励起共分散の最小二乗平均誤差を推定することを含んでもよい。
【０１０１】
１または複数の例示的な方法において、第１標示の１または複数の要素を決定すること１０４ａａは、第１入力信号の特徴を１または複数のターゲット音声特徴ブロックおよび／または１または複数のノイズ特徴ブロックと比較すること１０４ａｄと、当該比較に基づいて第１標示の１または複数の要素を決定すること１０４ａｅを含んでもよい。
【０１０２】
１または複数の例示的な方法において、音声明瞭度インジケータを取得すること１０４は、第１入力信号の第２標示であって、第１入力信号を示す１または複数の要素を含む第２標示を取得すること１０４ｂを含んでもよい。第１入力信号の第２標示を取得すること１０４ｂは、第２標示の１または複数の要素を特徴づける１または複数の特徴ブロックを使用して行われてもよい。１または複数の例示的な方法において、第２標示は、ノイズ信号標示のようなノイズ信号の標示を含んでもよい。
【０１０３】
１または複数の例示的な方法において、音声明瞭度インジケータを取得すること１０４は、第１標示に基づいて再構成参照音声信号を生成すること１０４ｃと、再構成参照音声信号に基づいて音声明瞭度インジケータを決定すること１０４ｄとを含んでもよい。
【０１０４】
方法は、音声明瞭度インジケータに基づいて聴覚機器を制御すること１０６を含んでもよい。
【０１０５】
図４は、開示の技術による、例示的な明瞭度性能結果を、侵入型のＳＴＯＩ技術との比較により示す。図４において、開示の技術による、明瞭度性能結果を実線で示し、侵入型のＳＴＯＩ技術による明瞭度性能結果を破線で示す。性能結果を、信号−ノイズ比（ＳＮＲ）に基づくＳＴＯＩスコアで提示する。
【０１０６】
図４に示す明瞭度性能結果は、英文例文コーパスデータベースＥＵＲＯＭ＿１に基づいて、５人の男性発話者と、５人の女性発話者から得られた音声サンプルで評価された。干渉する追加的ノイズ信号を、ＮＯＩＺＥＵＳデータベースの多発話者無作為会話（ｍｕｌｔｉ−ｔａｌｋｅｒ  ｂａｂｂｌｅ）として−３０から３０ｄＢのＳＮＲで再現した。参照音声信号およびノイズ信号の両方の線形予測係数および分散は、サンプリング周波数１０ｋＨｚで、２５．６ｍｓフレームから推定された。参照音声信号と、それに伴うＳＴＰ（短時間予測子）パラメータは、ごく短期間では、一定であるとされる。参照音声とノイズそれぞれの自己回帰モデルの次元ＰおよびＱを１４に設定する。音声コードブックは、ＥＵＲＯＭ＿１データベースにおける多数の発話者からの音声１５分の教育サンプルで生成する。これにより、一般化されたロイドアルゴリズムを使用して、一般的な音声モデルを保証するものである。ターゲット音声特徴ブロックの教育サンプル（例えば、ターゲット音声コードブック）は、テストセットで使用される発話者からの音声サンプルを含まない。ノイズ特徴ブロック（例えば、ノイズコードブック）は、２分間の無作為な会話により教育する。ターゲット音声およびノイズコードブックのサイズは、それぞれＮｓ＝６４及びＮｗ＝８である。
【０１０７】
このシミュレーションによると、開示の非侵入型の技術と、侵入型のＳＴＯＩとの間に高い相関がみられた。したがって、開示の技術は、音声信号の自動分類に適した測度を実現することが示された。さらに、これらの性能結果は本明細書で開示された標示が正確な音声明瞭度測定に適した要素であることの証明にも寄与する。
【０１０８】
本明細書で使用される「第１」、「第２」、「第３」、「第４」等の用語は、具体的な順序を示すものではなく、各要素の特定に使用されている。さらに、本明細書で使用される第１、第２等の用語は、何らかの順序や重要性を示すものではない。本明細書で使用される第１、第２等の用語は、要素同士の区別に用いられている。本明細書および他部で使用される第１、第２という用語は、あくまで参照符号として付されるものであって、特定の空間的、時間的順序を示すものではない。さらに、第１要素、第２要素と称されたということで、必ずしも他方の存在が示唆されているとは限らない。
【０１０９】
特定の特徴を示し、記載してきたが、これらの特徴は、特許請求の範囲に記載された発明を限定することを意図していないことが理解され、特許請求の範囲に記載された発明の精神および範囲から逸脱することなく種々の変更および改変が行われてもよいことが当業者に明らかになるだろう。したがって、明細書および図面は、限定するという観点ではなく、実例であると考えるべきである。特許請求の範囲に記載された発明は、全ての代替例、改変および均等物を包含することを意図している。
以下の項目は、出願当初の特許請求の範囲に記載されている各要素である。
（項目１）
第１入力信号を提供する入力モジュールであって、第１マイクロホンを含む入力モジュールと、
入力信号を処理し、入力信号に基づいて電気出力信号を提供するプロセッサと、
前記電気出力信号を音響出力信号に変換するレシーバと、
前記入力モジュールに動作可能に接続されるコントローラであって、前記第１入力信号に基づいて、音声明瞭度を示す音声明瞭度インジケータを推定する音声明瞭度推定部を備え、前記音声明瞭度インジケータに基づいて前記プロセッサを制御するように構成されるコントローラと、を備える聴覚機器であって、
前記音声明瞭度推定部は、前記第１入力信号を、周波数領域における前記第１入力信号の第１標示に分解する分解モジュールを備え、
前記第１標示は、前記第１入力信号を示す１または複数の要素を含み、
前記分解モジュールは、前記周波数領域における前記第１標示の前記１または複数の要素を特徴付ける１または複数の特徴ブロックを含む、聴覚機器。
（項目２）
分解モジュールは、前記第１入力信号の特徴を１または複数の特徴ブロックにマッピングすることで、前記第１入力信号を前記第１標示に分解するように構成される、項目１に記載の聴覚機器。
（項目３）
前記第１入力信号の前記特徴を前記１または複数の特徴ブロックにマッピングすることは、前記特徴を１または複数の特徴ブロックと比較して、前記比較に基づいて、前記第１標示の１または複数の要素を求めることを含む、項目２に記載の聴覚機器。
（項目４）
前記１または複数の特徴ブロックは、１または複数のターゲット音声特徴ブロックを含む、項目１から３のいずれか一項に記載の聴覚機器。
（項目５）
前記１または複数の特徴ブロックは、１または複数のノイズ特徴ブロックを含む、項目１から４のいずれか一項に記載の聴覚機器。
（項目６）
前記分解モジュールは、前記第１入力信号の前記特徴を、前記１または複数のターゲット音声特徴ブロックおよび／または前記１または複数のノイズ特徴ブロックと比較し、前記比較に基づいて前記第１標示の前記１または複数の要素を決定することによって、前記第１標示を決定するように構成される、項目４または５に記載の聴覚機器。
（項目７）
前記分解モジュールは、前記第１入力信号を、前記第１入力信号の第２標示に分解するように構成され、
前記第２標示は、前記第１入力信号を示す１または複数の要素を含み、
前記分解モジュールは、前記第２標示の前記１または複数の要素を特徴づける１または複数の特徴ブロックを含む、項目１から６のいずれか一項に記載の聴覚機器。
（項目８）
前記分解モジュールは、前記第１入力信号の前記特徴を、前記１または複数のターゲット音声特徴ブロックおよび／または１または複数のノイズ特徴ブロックと比較し、前記比較に基づいて前記第２標示の前記１または複数の要素を決定することによって、前記第２標示を決定するように構成される、項目４または５に従属する、項目７に記載の聴覚機器。
（項目９）
前記聴覚機器は、前記１または複数の特徴ブロックを教育するように構成される、項目１から８のいずれか一項に記載の聴覚機器。
（項目１０）
前記１または複数の特徴ブロックはコードブック、および／または辞書の一部を形成する、項目１から９のいずれか一項に記載の聴覚機器。
（項目１１）
聴覚機器を動作させる方法であって、
音声を、第１入力信号を含む１または複数のマイクロホン入力信号に変換することと、
前記第１入力信号に関する音声明瞭度を示す音声明瞭度インジケータを取得することと、
前記音声明瞭度インジケータに基づいて、前記聴覚機器を制御することと、を含む方法であって、
前記音声明瞭度インジケータを取得することは、１または複数の特徴ブロックを使用して、周波数領域における前記第１入力信号の第１標示の１または複数の要素を決定することによって、前記周波数領域における前記第１入力信号の前記標示を取得することを含む、方法。
（項目１２）
１または複数の特徴ブロックを使用して、前記第１入力信号の前記第１標示の１または複数の要素を決定することは、前記第１入力信号の特徴を前記１または複数の特徴ブロックにマッピングすることを含む、項目１１に記載の方法。
（項目１３）
前記音声明瞭度インジケータを取得することは、前記第１標示に基づいて再構成参照音声信号を生成することと、前記再構成参照音声信号に基づいて前記音声明瞭度インジケータを決定することとを含む、項目１１または１２に記載の方法。
（項目１４）
前記１または複数の特徴ブロックは、１または複数のターゲット音声特徴ブロックを含む、項目１１から１３のいずれか一項に記載の方法。
（項目１５）
前記１または複数の特徴ブロックは、１または複数のノイズ特徴ブロックを含む、項目１１から１４のいずれか一項に記載の方法。
【符号の説明】
【０１１０】
２  聴覚機器
２Ａ  聴覚機器
４  アンテナ
５  第１無線入力信号
６  入力モジュール
７  無線送受信機
８  第１マイクロホン
９  第１入力信号
９’  第１マイクロホン信号
９’’  第１ビームフォーム信号
１０  第２マイクロホン
１１  第２入力信号
１１’  第２マイクロホン信号
１１’’  第２ビームフォーム信号
１２  コントローラ
１２ａ  音声明瞭度推定部
１２ａａ  分解モジュール
１２ａｂ  信号合成部
１２ａｃ  短時間客観明瞭度（ＳＴＯＩ）推定部
Ａ１  …  Ａｉ  １または複数の特徴ブロック
１４  プロセッサ
１６  レシーバ
１８  第１ビームフォーマ
１９  第２ビームフォーマ
１００  聴覚機器を動作させる方法
１０２  音声を１または複数のマイクロホン入力信号に変換
１０４  音声明瞭度インジケータを取得
１０４ａ  第１標示を取得
１０４ａａ  １または複数の特徴ブロックを使用して、周波数領域における第１入力信号の標示の１または複数の要素を決定
１０４ａｂ  第１入力信号の特徴を１または複数の特徴ブロックにマッピング
１０４ａｃ  １または複数の特徴ブロックのそれぞれに対して、推定参照音声信号に関する推定係数として、参照信号標示の１または複数の要素を決定
１０４ａｄ  第１入力信号の特徴を１または複数のターゲット音声特徴ブロックおよび／または１または複数のノイズ特徴ブロックと比較
１０４ａｅ  比較に基づいて第１標示の１または複数の要素を決定
１０４ｂ  第２標示を取得
１０４ｃ  第１標示に基づいて再構成参照音声信号を生成
１０４ｄ  再構成参照音声信号に基づいて音声明瞭度インジケータを決定
１０６  音声明瞭度インジケータに基づいて聴覚機器を制御
【図１】
2019022213.tif 000058
【図２】
2019022213.tif 000059
【図３】
2019022213.tif 000060
【図４】
2019022213.tif 000061
【外国語明細書】
2019022213000001.pdf
2019022213000002.pdf
2019022213000003.pdf
2019022213000004.pdf