(57)【要約】補聴器の調整方法に関し、同方法は、抽出フェーズにおいて、少くとも１つのマイクロホン（２ａ、２ｂ）により受信した音響信号から特徴を抽出すること及び識別フェーズにおいて、ヒドン・マルコフ・モデル手法の適用により瞬時的音響環境状況ないしは音の決定のために及び／又は話し手及びその言葉の認識のために、前記特徴を処理することを含む。また、同方法を適用する補聴器が提供される。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
抽出フェーズにおいて、少くとも１つのマイクロホン（２ａ、２ｂ）により受信した音響信号から特徴を抽出すること、及び識別フェーズにおいて、ヒドン・マルコフ・モデル（ＨＭＭ）手法の適用により、瞬時的音響環境状況ないしは音の決定のために及び／又は話し手及びその言葉の認識のために、前記特徴を処理することを含んでなる補聴器（１）調整方法。
【請求項２】
前記抽出フェーズにおける前記特徴の決定のために聴覚情景分析（ＡＳＡ）手法が適用されてなることを特徴とする請求項１記載の補聴器調整方法。
【請求項３】
前記特徴の抽出において、次の聴覚ベースの特徴、即ち、音の強弱、スペクトル形態、調和構造、共通的立上り／減衰経過、コヒーレント振巾変調、コヒーレント周波数変調、コヒーレント周波数伝達及び両耳効果、の１つ又はそれ以上が識別されてなることを特徴とする請求項１又は２記載の補聴器調整方法。
【請求項４】
聴覚ベースの特徴に加えて、その他の適切な特徴が識別されてなることを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の補聴器調整方法。
【請求項５】
聴覚対象の決定のために、聴覚ベースの特徴及び必要に応じてその他の特徴をゲシュタルト理論の原理によってグループ化してなることを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載の補聴器調整方法。
【請求項６】
前記特徴の抽出及び／又は特徴のグループ化は、人の聴力知覚の意味における文脈不依存又は文脈依存により、信号内容に関わる追加情報又は仮定及びそれぞれの音響状況への適合性に基づいて実施されてなることを特徴とする請求項５記載の補聴器調整方法。
【請求項７】
前記識別フェーズにおいて、オフラインのトレーニングフェーズに設定されたデータを使用してなることを特徴とする請求項１ないし６のいずれかに記載の補聴器調整方法。
【請求項８】
前記抽出フェーズと前記識別フェーズは、連続的に、又は規則的若しくは不規則的な時間間隔をもって実施されてなることを特徴とする請求項１ないし７のいずれかに記載の補聴器調整方法。
【請求項９】
決定された瞬時的音響環境状況に基づいて、前記補聴器（１）内の前記少くとも１つのマイクロホン（２ａ、２ｂ）とレシーバ（６）との間にプログラムないしは信号伝達関係が設定されてなることを特徴とする請求項１ないし８にいずれかに記載の補聴器調整方法。
【請求項１０】
決定された瞬時的音響環境状況、検出された音、検出された話し手又は検出された言葉に基づいて、前記補聴器（１）内に所定の信号伝達機能が設定されてなることを特徴とする請求項１ないし９のいずれかに記載の補聴器調整方法。
【請求項１１】
入力側を少くとも１つのマイクロホン（２ａ、２ｂ）に接続され、出力側をレシーバ（６）に接続された信号伝達装置（４）を有する補聴器（１）において、前記信号伝達装置（４）の入力信号は、同時に、特徴の抽出のために信号分析装置（７）に入力され、前記信号分析装置（７）は信号識別装置（８）に接続され、かつ、前記信号識別装置（８）において、ヒドン・マルコフ・モデル（ＨＭＭ）手法の適用により、瞬時的音響環境状況ないしは音及び／又は話し手ないしはその言葉が決定されてなることを特徴とする補聴器。
【請求項１２】
前記信号識別装置（８）は、プログラムの設定ないしは信号伝達機能を実施するべく前記信号伝達装置（４）に接続されてなることを特徴とする請求項１１記載の補聴器。
【請求項１３】
前記信号伝達装置（４）に接続された入力装置（１１）が設けられてなることを特徴とする請求項１１又は１２記載の補聴器。
【請求項１４】
前記信号識別装置（８）に接続された制御装置（９）が設けられてなることを特徴とする請求項１１ないし１３のいずれかに記載の補聴器。
【請求項１５】
前記入力装置（１１）は前記制御装置（９）に接続されてなることを特徴とする請求項１４記載の補聴器。
【請求項１６】
トレーニング装置（１０）から前記信号識別装置（８）にパラメータを伝達する任意の伝達手段が設けられてなることを特徴とする請求項１１ないし１５のいずれかに記載の補聴器。
【発明の詳細な説明】
【０００１】本発明は、補聴器の調整方法並びにこの方法を適用する補聴器に関する。
【０００２】
近代の補聴器は、種々の補聴プログラム、典型的には２つないしは最高３つのプログラム、を用いて、変化する周辺の音響環境に適合するように調整することができる。こうすることにより、補聴器はその使用者に対しそれぞれの状況に応じた最適な使用効果を与えることができる。
【０００３】
補聴プログラムの選定は、遠隔操作によるか又は補聴器自体におけるスイッチにより実施することができる。しかしながら、種々の補聴プログラム間の切替は、多くの使用者にとって煩わしく又は困難であり、時には不可能でもある。どの時点でどのプログラムが最高の快適さと最高の音声明瞭性を与えるかの決定は、熟練した補聴器使用者にとっても必ずしも容易ではない。従って、周辺の音響環境の自動的な認識とこれに応じた補聴器における自動的な補聴プログラムの切替が期待される。
【０００４】
今のところ、音響環境状況の自動的な分類にはいくつかの方法が行われている。これらの方法においてはいずれの場合にも、補聴器における１つ又はそれ以上のマイクロホンにより得られる入力信号からいくつかの特徴が抽出される。これらの特徴に基づいて、特定のアルゴリズムを適用することにより、パターン認識装置が、分析された入力信号がどの音響環境状況に帰属するかの決定を行う。これらの既知の方法は、一方では音響環境状況の定義に適用される特徴の分析（信号分析）において、また他方ではこれらの特徴を分類するために使用されるパターン認識装置（信号識別）において、それぞれ互いに相異している。
【０００５】
音声信号における特徴抽出について、Ｊ．Ｍ．ケイツ（Ｋａｔｅｓ）の論文「補聴器に適用する背景ノイヅの分類」（１９９５年  米国音響学会誌９７（１）、４６１〜４６９ページ）は、音の時間的レベル変動とスペクトルの分析を行うことを提案している。また、欧州特許ＥＰ−Ｂ１−０７３２０３６は、同じ目的のために、振巾ヒストグラムの分析を提案している。最新のものでは、この特徴抽出は、種々の変調周波数の分析を行うことによっても研究され、実施されている。この点に関して、オステンドルフ（Ｏｓｔｅｎｄｏｒｆ）等の２つの論文が参考となる。即ち、「変調周波数分析による種々の音響信号及び言語の経験的分類」（１９９７年  ＤＡＧＡ９７、６０８及び６０９ページ）及び「ディジタル式補聴器に適用する変調スペクトル分析に基づく音響信号の分類」（１９９８年  ＤＡＧＡ９８、４０２及び４０３ページ）である。これと類似したものが、エドワーズ（Ｅｄｗａｒｄｓ）等の論文「ソフトウェアベースによる新しいディジタル式補聴器のための信号処理アルゴリズム」（１９９８年  Ｔｈｅ  Ｈｅａｒｉｎｇ誌５１、４４〜５２ページ）に発表されている。その他の音の特徴は、音量レベル自体又はゼロクロスオーバ率（Ｎｕｌｌｄｕｒｃｈｇａｎｇｓｒａｔｅ）であり、これは例えばＨ．Ｌ．ヒルシュ（Ｈｉｒｓｃｈ）の論文「統計的信号特徴化手法」（１９９２年  Ａｒｔｅｃｈ  Ｈｏｕｓｅ）に述べられている。以上のように、これまでの音声信号分析に用いられた特徴は純粋に技術ベースのものである。
【０００６】
特徴抽出とパターン認識を含む既知の音の分類方法は、基本的に音声信号の一義的かつ確実な認識が可能である一方、多数の種類の異なる音響環境状況を満足に分類できず、むしろ不充分にしか分類できないという問題がある。即ち、これらの既知の方法では、純粋な言語信号を非言語、即ち、言語以外のすべての音響環境状況、から区別することは可能である一方、瞬時的な音響環境状況に合った最適な補聴プログラムを選定することには不充分である。その結果として、自動的に認識できる音響環境状況に適用できる補聴プログラムの数が２つに限定されたり、或は、補聴器使用者自身が音響環境状況を直接認識して、この状況に合った補聴プログラムを手動で選定しなくてはならない。
【０００７】
音の分類のために基本的に既知のパターン認識方法を使用することが可能である。特に適したパターン認識システムとしては、いわゆる距離判定方法（Ａｂｓｔａｎｄｓｓｃｈａｅｔｚｅｒ）、ベイズ（Ｂａｙｅｓ）分類手法、ファジィ論理システム又はニューラルネットワークである。これらの方法のうち最初の２つについては、リチャード・Ｏ・デューダ（Ｒｉｃｈａｒｄ Ｏ． Ｄｕｄａ）及びピーター・Ｅ・ハート（Ｐｅｔｅｒ Ｅ． Ｈａｒｔ）の著作「パターン分類と情景分析」（１９７３年  Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ ＆ Ｓｏｎｓ）に説明されている。ニューラルネットワークについては、クリストファー・Ｍ・ビショップ（Ｃｈｒｉｓｔｏｐｈｅｒ Ｍ． Ｂｉｓｈｏｐ）の論文「パターン認識のためのニューラルネットワーク」（１９９５年  オックスフォード大学出版）が参照される。また、次の刊行物が参考となる。即ち、オステンドルフ（Ｏｓｔｅｎｄｏｒｆ）等の「ディジタル式補聴器に適用する変調スペクトル分析に基づく音響信号の分類」（１９９８年  Ａｕｄｉｏｌｏｇｙ誌、１４８〜１５０ページ）；Ｆ．フェルトブッシュ（Ｆｅｌｄｂｕｓｃｈ）の「ニューラルネットワークによる音声認識」（１９９８年  Ａｕｄｉｏｌｏｇｙ誌、３０〜３６ページ）；欧州特許公開ＥＰ−Ａ１−０８１４６３６；及び米国特許ＵＳ−５６０４８１２。しかしながら、これらのパターン認識方法はいずれも、対象となる範囲の音に関してその静的特性のみをモデル化しているという問題がある。
【０００８】
従って、本発明は、先ず既知の方法に比べて実質的により信頼性があり、かつ、より正確な補聴器の調整方法を提供することを課題とする。
【０００９】
この課題は、請求項１に記載された方法により達成される。本発明の方法並びにこの方法を適用する補聴器に関わる好ましい実施の形態はその他の請求項に記載されている。
【００１０】
本発明は、信号特徴の抽出とこれに続く種々の音源の分離並びに種々の音の識別を基礎としている。ここにおいて、瞬時的環境状況ないしはノイズ及び／又は話し手ないしはその言葉を検出するために、識別フェーズにおいてヒドン・マルコフ・モデル（Ｈｉｄｄｅｎ Ｍａｒｋｏｖ Ｍｏｄｅｌｌｅ）手法が採用される。これにより、対象となる範囲の音の動的特性の考慮が初めて実施され、その結果、すべての適用領域において、即ち、瞬時的環境状況ないしはノイズの検出において並びに話し手及びその言葉の検出において、本発明による方法の効果として、状況識別における著しい改善が達成された。
【００１１】
本発明の方法に関わる更なる実施の形態においては、技術ベースによる特徴に代って又はそれに加えて、聴覚ベースの特徴が特徴抽出フェーズにおいて採用される。これらの聴覚ベースの特徴は、好ましくは聴覚情景分析（Ａｕｄｉｔｏｒｙ ＳｃｅｎｅＡｎａｌｙｓｉｓ、ＡＳＡ）手法によって抽出される。
【００１２】
本発明の方法に関わる更なる実施の形態においては、特徴抽出フェーズにおいて、ゲシュタルト（図形）原理（Ｇｅｓｔａｌｔｐｒｉｎｚｉｐｉｅｎ）を援用し、文脈不依存（ｋｏｎｔｅｘｔｕｎａｂｈａｅｎｇｉｇ） 又は文脈依存（ｋｏｎｔｅｘｔａｂｈａｅｎｇｉｇ）により特徴のグループ化を実施する。
【００１３】
以下において、添付の図を参照し本発明を例示的により詳細に説明する。
【００１４】
図１は、本発明の方法を実施する補聴器の機能ブロック線図を示す。図１において、符号１は補聴器を示す。なお、以下において補聴器なる表現は、人の聴力障害を矯正するいわゆる聴力補助装置のみならず、これに伴うあらゆる通信システム、例えば無線装置、をも含むものとする。
【００１５】
補聴器１は先ず、従来のものと同様に、２種の電気／音響トランスデューサ２ａ、２ｂ及び６、即ち、１つ又はそれ以上のマイクロホン２ａ、２ｂとスピーカ６、を有する。このスピーカ６は、以下においてレシーバ６と呼称される。補聴器１の主要構成部分として、信号伝達装置４が設けられる。この信号伝達装置４は、補聴器に用いられた場合、補聴器１の使用者のニーズに合うように信号修正を実施する。しかしながら、信号伝達装置４において実施される機能は、補聴器１としての所定の機能目的の実施に限られず、特に瞬時的な音響環境状況に適合するように調整を行うことも含まれる。このため、例えば、それぞれの特定の音響環境状況に適合する種々の補聴プログラムから補聴器使用者が手動によりスイッチ切替を行うように作られた補聴器が提供されている。また、音響環境状況を自動的に認識する補聴器も知られている。この点については欧州特許公開ＥＰ−Ｂ１−０７３２０３６及び再びＥＰ−Ａ１−０８１４６３６並びに米国特許ＵＳ−５６０４８１２、及びフォーナック補聴システムズ（Ｐｈｏｎａｋ Ｈｅａｒｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍｓ）社のパンフレット「クラーロオートセレクト（Ｃｌａｒｏ Ａｕｔｏｓｅｌｅｃｔ）」〔１９９９年、２８１４８（ＧＢ）／３００〕が参照される。
【００１６】
上記の構成部分、即ち、マイクロホン２ａ、２ｂ、信号伝達装置４及びレシーバ６、に加えて、補聴器１内には、信号分析装置７及び信号識別装置８が設けられる。補聴器１がディジタル式のものである場合は、マイクロホン２ａ、２ｂと信号伝達装置４との間には１つ又はそれ以上のアナログ／ディジタルコンバータ３ａ、３ｂが、また信号伝達装置４とレシーバ６との間にはディジタル／アナログコンバータ５が設けられる。本発明の実施の形態は、ディジタル式技術により実現されているものの、基本的にすべての構成品をアナログ式技術により実現することが可能である。この場合は自明ではあるが、コンバータ３ａ、３ｂ及び５は不要である。
【００１７】
信号分析装置７は、信号伝達装置４と同じ入力信号を与えられる。信号分析装置７の出力側に接続された信号識別装置８は、次いで信号伝達装置４と制御装置９に接続される。
【００１８】
符号１０はトレーニング装置を示す。このトレーニング装置１０を用いたオフラインの操作により信号識別装置８において音の分類のために必要とされるパラメータの決定が実施される。
【００１９】
信号分析装置７及び信号識別装置８により実施された信号伝達装置４及び制御装置９におけるパラメータ設定は、補聴器使用者が使用者入力装置１１を操作することにより書替えを行うことができる。
【００２０】
以下において、本発明による補聴器調整方法を説明する。
【００２１】
本発明の方法に関わる実施の形態は、音響信号における特徴を特徴抽出フェーズにおいて抽出することを基礎としている。この場合、技術ベースの特徴、例えば上述のようなゼロクロスオーバ率、時間的音量レベル変動、種々の変調周波数又は音量レベル、スペクトルピーク、振巾分布、等、の代りに又はそれに加えて、聴覚ベースの特徴が併せて採用される。これらの聴覚ベースの特徴は、聴覚情景分析（ＡＳＡ）手法により決定され、これには特に、音の強弱、スペクトル形態（音質、ｔｉｍｂｒｅ）、調和構造（音の高低、ｐｉｔｃｈ）、共通的立上り／減衰時間（オン／オフセット）、コヒーレント振巾変調、コヒーレント周波数変調、コヒーレント周波数伝達、両耳効果、等が含まれる。聴覚情景分析（ＡＳＡ）の説明は、例えば、Ａ．ブレグマン（Ｂｒｅｇｍａｎ）の論文「聴覚情景分析」（１９９０年  ＭＩＴ出版）及びＷ．Ａ．ヨスト（Ｙｏｓｔ）の論文「補聴の基本−序論」（１９７７年  Ａｃａｄｅｍｉｃ出版）に見られる。個々の聴覚ベースの特徴の説明は、特に次のものに見られる。即ち、Ｗ．Ａ．ヨスト（Ｙｏｓｔ）及びＳ．シェフト（Ｓｈｅｆｔ）の「聴力知覚」（Ｗ．Ａ． Ｙｏｓｔ 、Ａ．Ｎ． Ｐｏｐｐｅｒ 及びＲ．Ｒ． Ｆａｙ発表の「人間心理物理学」による。１９９３年  Ｓｐｒｉｎｇｅｒ社）、Ｗ．Ｍ．ハルトマン（Ｈａｒｔｍａｎｎ）の「音の高低、周期及び聴覚構成」（１９９６年  米国音響学会誌１００（６）、３４９１〜３５０２ページ）及びＤ．Ｋ．メリンジャー（Ｍｅｌｌｉｎｇｅｒ）及びＢ．Ｍ．モンレノー（Ｍｏｎｔ−Ｒｅｙｎａｕｄ）の「情景分析」（Ｈ．Ｌ． Ｈａｗｋｉｎｓ 、 Ｔ．Ａ． ＭｃＭｕｌｌｅｎ、 Ａ．Ｎ． Ｐｏｐｐｅｒ及びＲ．Ｒ． Ｆａｙ発表の「聴覚計算」による。１９９６年  Ｓｐｒｉｎｇｅｒ社）。
【００２２】
信号分析において聴覚ベースの特徴を採用することの例として、音響信号における音調（Ｔｏｎａｌｉｔａｅｔ）を調和構造の分析により特徴化することが挙げられる。これは、特に言語や音楽のような音調信号の識別に適している。
【００２３】
本発明の方法に関わる更なる実施の形態においては、信号分析装置７においてゲシュタルト原理に従って更に特徴のグループ化が実施される。即ち、この場合はゲシュタルト理論の原理が適用され、音の質的特性として、連続性、隣接性、類似性、共通的動態（Ｓｃｈｉｃｋｓａｌ）、密集性、良好な移行性（Ｆｏｒｔｓｅｔｚｕｎｇ）、等が調べられ、聴覚ベースの特徴また時には技術ベースの特徴に合わせて聴覚対象が決定される。この特徴のグループ化並びにそのための抽出フェーズにおける特徴抽出は、文脈不依存により、即ち、追加的な知識を取込むことなく実施すること（いわゆる基本的グループ化） ができ、又は信号内容に関わる追加的情報又は仮定の適用による人の聴力知覚の意味における文脈依存により実施すること（いわゆる模式ベースのグループ化） ができる。従って、文脈依存によるグループ化は、いずれの音響状況にも適用することができる。ゲシュタルト理論の原理及びゲシュタルト原理によるグループ化に関わる詳細説明は、次の刊行物に見られる。即ち、Ｅ．Ｂ．ゴールドシュタイン（Ｇｏｌｄｓｔｅｉｎ）の「知覚心理学」（１９９７年Ｓｐｅｋｔｒｕｍ Ａｋａｄｅｍｉｓｃｈｅｒ 出版） 、Ａ．Ｋ．エンゲル（Ｅｎｇｅｌ）及びＷ．ジンガー（Ｓｉｎｇｅｒ）の「ゲシュタルト知覚のニューラル基本原理」（１９９８年  科学におけるスペクトル、６６〜７３ページ）及びＡ．ブレグマン（Ｂｒｅｇｍａｎ）の「聴覚情景分析」（１９９０年  ＭＩＴ出版）。
【００２４】
このグループ化手法の適用による利点は、入力信号における特徴を細かく分化できることにある。特に、異なる種々の音源から来る信号を部分毎に識別することが可能である。かくして、これらの音源と従って瞬時的環境状況に関する追加的情報を加味した上で、抽出された特徴を所定の音源に帰属させることができる。
【００２５】
本発明の方法における第二の局面は、パターン認識、即ち、識別フェーズにおいて実施される信号識別である。本発明の方法に関わる好ましい実施の形態においては、音響環境状況の自動的分類を行うために信号識別装置８においてヒドン・マルコフ・モデル（ＨＭＭ）手法が適用される。この場合は、計算された特徴の時間的変化をも分類手続に使用することができる。従って、識別すべき環境状況ないしは音の分類に関して単に静的のみならず動的な特性をも考慮することができる。同様に、音響環境の識別のために、別の分類手段、例えば多段階認識手法によるもの、とヒドン・マルコフ・モデル（ＨＭＭ）の組合せを用いることも可能である。
【００２６】
本発明の方法における上述の第二の局面、即ち、ヒドン・マルコフ・モデル（ＨＭＭ）の適用、は、瞬時的音響環境状況ないしは音の決定に関して特に適している。同様に、話し手の識別並びに個々の言葉又はフレーズの検出には、特に良好な結果が得られる。このような結果は、上記の手法自体で達成され、別の実施の形態において特徴の決定のために実施される特徴抽出フェーズにおける聴覚ベースの特徴の考慮や聴覚情景分析（ＡＳＡ）の適用は行われない。
【００２７】
かくして、信号識別装置８の出力信号には、音響環境の態様（即ち音響環境状況）に関わる情報が内包される。この情報が信号伝達装置４に入力され、この信号伝達装置４において、識別された環境状況に最も適合するプログラム又はパラメータセットが伝達のために選定される。同時に、信号識別装置８において決定された情報は、別の機能のために制御装置９に入力され、制御装置９においては、状況に応じて任意の作用、例えば音響信号の制御、を実施することができる。
【００２８】
識別フェーズにおいてヒドン・マルコフ・モデル（ＨＭＭ）を適用するためには、音の分類に必要とされるパラメータの決定に複雑な手続が要求される。従って、このパラメータの決定は、好ましくはオフラインの手続として、個々の分類毎に実施される。種々の音響環境状況の実際の識別には、ほんのわずかなメモリースペースと計算能力を要するのみであるため、パラメータ決定に必要なだけの計算能力を有するトレーニング装置１０を設け、これをデータの伝達のために適当な手段を経由して補聴器１に接続する。この経由手段は、例えば適合するプラグを有する簡単な有線接続とすることができる。
【００２９】
本発明の方法により、補聴器使用者自身が調整操作を行うことを必要とせずに、自動的な呼出し作用により多数の調整可能性の中から最適なものを選定することが可能となる。かくして、新しい音響環境状況の認識に応じて補聴器１において直接的かつ自動的に正しいプログラムないしはこれに対応する機能が選定されるので、補聴器使用者に対する使い易さが著しく改善される。
【００３０】
補聴器使用者においては、上述の音響環境状況の自動的な認識及びこれに対応するプログラムの自動的な選定について、時にはスイッチを切りたいことがある。この目的のために、使用者入力装置１１を設け、これにより自動的な応答又は自動的なプログラム選定を停止させることができる。この使用者入力装置１１は、例えば補聴器１におけるスイッチ又は使用者により操作される遠隔制御装置とすることができる。
【００３１】
また、使用者入力装置のその他の可能性として、例えば音声制御される入力装置とすることもできる。
【図面の簡単な説明】
【図１】
本発明の方法に関わる実施の形態としての補聴器の機能ブロック線図。
【国際公開パンフレット】
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
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2004500750.tif 000022
【国際調査報告】
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