"マイクロフォンから入力信号を受信し,上記入力信号を複数の周波数帯域に分割し,補聴器ユーザの聴覚損失を緩和するために,対応する1組の周波数帯域に与えられるべき1組の第1利得値から構成される第1利得ベクトルを選択し,1組の第2利得値を表す第2利得ベクトルの関数としての音声明瞭尺度の勾配を決定し,1組の周波数帯域において利得を低減できるようにすることにより最適化聴取快適性を提供する1組の減失利得値を決定し,1組の減失項を加えることによって1組の勾配要素を修正してこれにより修正勾配を提供し,上記修正勾配に基づいて1組の上記第2利得値を反復的に変動し,これにより最適化音声明瞭度および聴取快適性を提供する1組の第2利得値を決定し,決定された上記1組の第2利得値に基づいて上記第1利得ベクトルを修正し,上記修正された第1利得ベクトルにしたがって上記入力信号を処理し,これによって出力トランスデューサを駆動する出力信号を提供する,補聴器における信号処理方法。減失項が第2利得値と減失利得値との間の差に比例する,請求項1に記載の方法。上記減失項が比例定数を含み,上記定数の値が現在動作している補聴器プログラムに依存するものである,請求項2に記載の方法。上記減失項が比例定数を含み,上記定数の値が現在の音環境の分類に依存する,請求項2に記載の方法。上記1組の第2利得値が上記1組の第1利得値と置き換えられる,請求項1から4のいずれか一項に記載の方法。上記1組の第2利得値が,音声明瞭度最適化による上記1組の第1利得値からの逸脱を表するものであり,したがって上記1組の第1利得値に加えられる,請求項1から4のいずれか一項に記載の方法。減失利得値を決定するステップが,音環境の雑音レベルを推定し,上記音環境における音声のみのレベルを推定し,上記推定雑音レベルと上記推定音声のみレベルを所定制限内で修正し,修正された推定雑音レベルおよび推定音声のみレベルを乗算して,これにより上記減失利得値を提供する,請求項1から6のいずれか一項に記載の方法。上記推定雑音レベルおよび上記推定音声のみレベルが,上記音環境のそれぞれのパーセンタイル値から導出される,請求項7に記載の方法。上記1組の減失利得値を決定するステップが,上記減失利得値を約-20dBから0dBの範囲に入れるものである,請求項1から8のいずれか一項に記載の方法。上記勾配が閉形式の数式を用いて決定される,請求項1から9のいずれか一項に記載の方法。入力トランスデューサ,処理装置,および音響出力トランスデューサを備える補聴器であって,上記処理装置が,減失利得値を導出する減失利得値手段と,音声および雑音を推定する推定手段と,上記補聴器のユーザの聴覚損失情報を保持する聴覚損失ベクトル手段と,少なくとも推定音声および推定雑音,聴覚損失,ならびに1組の減失利得値の関数としての音声明瞭尺度を改善するために,上記補聴器に与えられるべき1組の利得の修正値を提供する音声増強ユニットを備えており,上記減失利得値が聴取快適性を改善するものである,補聴器。上記音声増強ユニットが,1組の補聴器利得の関数としての音声明瞭尺度の勾配を決定する手段,減失利得値を用いて勾配要素を修正する手段,および修正された勾配要素を用いて上記1組の利得の修正値を導出する手段を備えている,請求項11に記載の補聴器。一例として,この発明の好ましい実施態様を示しかつ記載する。当然ではあるが,この発明は他の異なる実施態様が可能であり,そのいくつかの詳細は,この発明から逸脱することなく様々な明白なすべての観点において修正可能である。すなわち,図面および明細書は本質的に例示にすぎず限定するものではない。はじめに図1を参照して,図1はこの発明の一実施態様による補聴器50をかなり概略的に示している。図1の補聴器50はマイクロフォン1を備え,これがブロック分割手段2に接続され,これがさらにフィルタブロック3に接続されている。上記ブロック分割手段2は,通常の任意の重付け窓関数ordinaryoptionallyweightedwindowingfunctionを適用可能なものであり,上記フィルタブロック3は,好ましくは補聴器50における様々な周波数帯を規定するローパス,バンドパスおよびハイパスフィルタの所定のセットを備えることができる。上記フィルタブロック3からの全体出力が乗算点10に与えられ,かつフィルタブロック3の別個の帯域1,2,Mからの出力が音声および雑音推定器speechandnoiseestimator4の各入力端子に与えられる。別個のフィルタ帯域からの出力複数が図1では一本の太い信号線で示されている。音声レベルおよび雑音レベルの推定器は,たとえば国際出願US-A-5687241に開示されている種類のパーセンタイル推定器percentileestimatorとして実装することができる。乗算点10の出力は,ブロックオーバーラップ手段11を通じてスピーカ12にさらに接続されている。上記音声および雑音推定器4は,音声言語最適化ユニットspeechoptimizationunit8,自動利得コントロールAGC手段5,および推定信号Sおよび推定雑音Nをそれぞれ搬送する2つの多重帯域信号経路によって聴取快適性モデルlisteningcomfortmodel7に接続されている。上記ブロックオーバーラップ手段11は,再生に適する最適化信号を再生成recreatingする帯域インターリービング関数bandinterleavingfunctionおよび再生関数regenerationfunctionとして実装することができる。上記ブロックオーバーラップ手段11は,最終的な音声最適化信号ブロックfinalspeechoptimizedsignalblockを形成し,これを上記スピーカ12にもたらす。上記聴取快適性モデル7は,推定信号Sおよび推定雑音Nの信号部分を用いて,聴取快適性に関して最適化される,各周波数帯域についての減失利得値ペナルティ利得値penaltygainvalueGpenfを決定する。聴取快適性モデル7の多帯域出力,すなわち減失利得ベクトルGpenは音声最適化ユニット8に与えられる。上記聴取快適性モデルについては図3を参照して詳細に説明する。上記AGC手段5は加算点9の一の入力に接続されており,圧縮特性および補聴器ユーザの特定の聴覚損失に基づいて,各周波数帯域について,1組の第1利得値G0ffirstsetofgainvalusG0fをそこに与える。図1の実施態様の変形例では,1組の第1利得値G0fは,雑音低減および/または音声会話増強の特徴を除く補聴器伝達関数を単に規定する。上記AGC手段5は,好ましくはたとえばWO-A1-2007/025569に記載された種類の多帯域圧縮器multibandcompressorとして実装される。聴覚損失モデル手段6は,好ましくは動作中の補聴器50にすでに記憶されている聴覚損失補償プロファイルの表現representationofthehearinglosscompensationprofileとすることができる。上記音声最適化ユニット8は,利得ベクトルG’を構成する各周波数帯域についての新たな1組の最適化利得値G’fを算出する手段を備え,利得ベクトルG’に上記AGCによって提供される利得値G0fを含む利得ベクトルG0が加えられる。上記音声最適化ユニット8の出力G’は加算点9の入力の一つに与えられる。加算ポイント9の出力は乗算点10の入力に与えられる。上記加算ポイント9,聴取快適性モデル手段7,聴覚損失モデル手段6および音声最適化ユニット8が,この発明による補聴器の最適化部分を形成する。図1における補聴器50において,音声信号および雑音信号がマイクロフォン1によってピックアップされ,上記ブロック分割手段2によって複数の一時的ブロックないしフレームtemporalblocksorframesに分割される。上記一時的ブロックないしフレームのそれぞれは好ましくは約50秒の長さをもち,個別に処理される。すなわち各ブロックが上記フィルタブロック3によって多数の別個の周波数帯域に分割される。周波数分割された信号ブロックfrequencydividedsignalblocksは次に2つの別個の信号経路に分岐され,一方は上記音声および雑音推定器4に進み,他方は乗算点10に進む。上記音声および雑音推定器4は2つの別個のベクトル,すなわちN推定雑音およびS推定音声を生成する。これらのベクトルは,推定雑音レベルと推定音声レベルとを区別するために上記聴取快適性モデル手段7および音声最適化ユニット8によって用いられる。上記音声および雑音推定器4はパーセンタイル推定器として実装することができる。定義によれば,パーセンタイルは累積分布がそのパーセンタイル以下である値であるApercentileisbydefinitionthevalueforwhichthecumulativedistributionisequaltoorbelowthatpercentile。上記パーセンタイル推定器からの出力値は,それぞれ信号レベルが推定される時間間隔の所定パーセント内に入る信号レベル未満のレベル値の推定に対応するTheoutputvaluesfromthepercentileestimatoreachcorrespondtoanestimateofalevelvaluebelowwhichthesignallevellieswithinacertainpercentageoftimeduringwhichthesignallevelisestimated。上記ベクトルは好ましくは10パーセンタイル雑音Nおよび90パーセンタイル音声Sにそれぞれ対応するが,他のパーセンタイル値を用いることもできる。実際上は,上記雑音レベルベクトルNが,周波数帯信号レベルが上記時間の10に入る信号レベルを含み,かつ上記音声レベルベクトルSが,周波数帯信号レベルが上記時間の90に入る信号レベルであることを意味する。上記音声および雑音推定器4は,各ブロックについて,雑音の周波数帯域レベルfrequencybandlevelsおよび音声の周波数帯域レベルを推定するための非常に効率的なやり方を実行する。上記音声および雑音推定器4はまた上記AGC手段5への入力を提供し,そこから様々な周波数帯域における,補聴器ユーザの聴覚損失を緩和するのに必要な利得G0fが決定される。上記AGC5からの利得値G0fは次に加算点9において最適化利得値G’fと加算されて上記乗算点10に与えられる。さらに上記利得値G0fは音声明瞭度値を算出するために音声最適化ユニット8に与えられる。上記聴取快適性モデル手段7は,聴取快適性および音声明瞭度の両方に関して最適化される利得値G’を見つけるために用いられる減失利得値Gpenを決定するためのアルゴリズムを含む。上記アルゴリムは図3を参照して以下で詳述する。音声明瞭度の最適化後,好ましくは図2の下側に示す反復アルゴリズムによって,上記音声最適化ユニット8は上記加算点9の入力に最適化利得値G’をもたらす。上記加算点9は最適化利得値G’を含むベクトルを上記AGC5からの利得値Gofを含む入力ベクトルに加算し,上記乗算点10の入力に新たな修正された利得ベクトルを形成する。乗算点10は上記修正利得ベクトルからの適切な利得を上記フィルタブロック3からの信号に乗算し,その結果,利得調整信号gainadjustedsignalがブロックオーバーラップ手段11の入力にもたらされる。これによって補聴器は所望の伝達関数を備えるものとなる。図1の実施例の変形例では,上記音声最適化ユニット8が上記フィルタブロック3からの信号に与えられるべき利得値を直接に提供し,これにより上記加算点9を省略することができる。オンラインSII雑音低減アルゴリズムonlineSIInoisereductionalgorithmは,難聴者のための修正に沿って米国国家規格theAmericanNationalStandardの音声明瞭度指数SpeechIntelligibilityIndexSIIの最大化を試みる。このアルゴリズムの出力は圧縮器利得に追加されるべきフィルタバンクにおける帯域に対応する15の利得値である。聴覚閾値ならびに推定雑音および推定音声が与えられることで上記方法は15の利得値の調整を試み,これにより上記SIIが最大化される。上記SII雑音低減の目的は,15次元の利得空間における最大値themaximuminthe15dimensionalgainspaceを見つけることにある。変形例では,明らかではあるが,上記SII雑音低減アルゴリズムはすべての多数の周波数帯域において利用することができる。他の変形例において,SII以外の他のモデル,たとえば明瞭度指数ArticulationIndexAI,音声伝達指標SpeechTransmissionIndexSII,または論文Maximizingeffectiveaudibilityinhearingaidfitting,ChingDillon外,EarHearingVol22No32001年6月に記載されている改善バージョンのSIIを,音声明瞭度の予測に利用することができる,以下において,用語音声明瞭尺度speechintelligibilitymeasureは,音声明瞭度の予測についての何らかの適切なモデルから導出することができるものとする。一般にSII尺度は非線形であって最大値に対する閉形式解closedformsolutiontotheglobalmaximumは不可能である。代わりに勾配上昇法gradientascentmethodを用いることができる。このアルゴリズムは勾配の方向に反復的に行うことで動作するThealgorithmworksbyiterativelytakingstepsinthedirectionofthegradient。反復回数を制限しかつステップサイズstepsizeを一連の非増加長aseriesofnonincreasinglengthsとして固定することによって,上記アルゴリズムは,所定数のサンプル後に停止し,最終的な利得が許容利得範囲内の極大SII値localmaximumSIIに近づくことが保証される。次に図2を参照して,図2はこの発明の一実施態様による音声最適化アルゴリズムのフローチャートである。上記フローチャートはスタートポイントブロック100を含み,これが後続のブロック101につながっている。ここで初期の周波数帯域ナンバf=1,初期の反復ナンバm=1,SII利得ベクトルG’および減失利得ベクトルGpenが設定される。利得ベクトルG’fおよびGpenfの要素elementsは,補聴器の周波数帯域fのそれぞれに対応する利得値を表す。上記減失利得値Gpenfは,図3を参照して以下に記載するアルゴリズムにしたがって算出される。音声明瞭尺度の勾配および減失利得ベクトルGpenの算出に必要とされる,推定音声ベクトルS,推定雑音ベクトルNおよび利得値G0fは,一旦初期化されてかつ上記SII利得ベクトルG’の最適化の間一定に保たれる。次のステップ102において,ポイントG’fにおける音声明瞭尺度の勾配thegradientofthespeechintelligibilitymeasureinthepointofG’fが決定される。以下において,ポイントG’fにおける勾配を,勾配要素gradientelementまたは勾配の偏微分partialderivativeofthegradientとも言う。ステップ102の後,上記音声明瞭尺度の勾配が,ステップ103において,上記減失利得値Gpenfと上記利得値G’fの差に比例定数Kを乗算した項atermを加えることによって,修正される。ステップ104において上記修正された勾配の符号signが判定される。新たな修正勾配が正である場合にはアルゴリズムはステップ105に進み,現在の利得値G’fに利得値増分Gmfを加えたものが,新たな利得値G’fとして設定される。他方,上記ルーチンがステップ106に進む場合には,新たな利得値G’fは現在の利得値G’fから上記利得値増分Gmfを減算した値に設定される。上記利得値増分Gmfは定数としてもよいし,または反復回数mおよび/または周波数帯域ナンバfの関数として変動させることもできる。次に上記アルゴリズムはステップ107に進み,周波数帯域ナンバfが周波数帯域の最高ナンバfmaxに達したかどうかが判断される。達していない場合にが,周波数帯ナンバfがステップ109において一つ増加されて,アルゴリズムはステップ102に進む。このアルゴリズムの変形例では,上記利得値増分Gmは反復回数mに依存し,これにより利得値増分の大きさは反復回数が増えるにつれて小さくされる。周波数帯域の最高ナンバfmaxに達すると上記アルゴリズムはステップ108に進み,反復ナンバmが反復回数の最高ナンバmmaxに達しているかどうかが判断される。達していなければ,ステップ110において上記反復ナンバmが一つ増加されて,上記周波数ナンバfがステップ110において1oneにリセットされ,上記アルゴリズムはステップ102に進む。発明者は,反復回数の最高ナンバmmaxに達すると,さらなる最適化の必要性はもはや存在せずに,結果的に得られる音声最適化利得値ベクトルG’がステップ111において信号装置の伝達関数に転送され,上記最適化ルーチンが終了することを見いだした。本質的に,上記アルゴリズムは,fmax周波数帯域利得値のfmax次元ベクトル空間を反復的にトラバースして,音声明瞭度および聴取快適性の両方に関して各周波数帯について利得値G’fを最適化するものである。発明者は音声明瞭度の多次元最適面themultidimensionaloptimizationsurfaceofthespeechintelligibilityが一般的に比較的フラットな安定状態arelativelyflatplateauを含み,そこで音声明瞭度値がその最大値itsglobalmaximumに近づくことを見いだしたことが評価されるべきである。この最適化空間の領域内では,これは達成される音声明瞭度を大幅に損なうことなく実行することができるので,聴取快適性が向上されるという利点がある。この領域は比較的フラットであるので,上記音声明瞭度値の勾配はこれに相応して低くなり,上記減失利得Gpenを含む一般的に比較的制限された大きさの項は,したがってこの領域において音声明瞭度を大幅に損なうことなく,改善された聴取快適性を持つ領域に上記勾配を向かわせるのに十分になる。上記減失利得Gpenfを含む項の大きさは,音声明瞭度がその最大値から大きく乖離しているときには,音声明瞭尺度の勾配の大きさに比べて一般に無視することができる。これによって上記アルゴリズムは最適化された音声明瞭度に向けた高速な収束をもたらす。発明者は上記SII指数の勾配を効率的なやり方で算出することができ,この算出を補聴器においてリアルタイムに実行することができる方法を発見したことがさらに評価されるべきである。これは,十分に正確な結果を提供することが証明された近似値を注意深く選択することによって達成され,補聴器帯域のそれぞれの利得に関して算出される勾配を,上記SII指数を最適化するために用いることができる。米国国家規格協会ANSIのMethodsforcalculationofthespeechintelligibilityindexANSIS351997によると,上記音声明瞭度指数SIIは個々の周波数帯域からの寄与分の合計として以下のように算出される。Ijは帯域重要性関数bandimportancefunctionを示し,Ajは帯域可聴関数bandaudibilityfunctionを示す。これらの関数に関するさらなる詳細はANSIS351997に見ることができる。論文MaximizingeffectiveaudibilityinhearingaidfittingChingDillon外著,EarHearingVol22No32001年6月によると,音声明瞭度指数はやや修正された方法で以下のように算出される上記論文の式2を参照。Ljはレベル歪み要素を示し,Kjは減感聴能desensitizedaudibilityを示し,以下によって定義される上記論文の式4を参照。2つのパラメータmjおよびpjはj番目の周波数帯域および難聴に依存するもので,それぞれ上述した論文における式5および6において定義されるものであり,1組のvパラメータが用いられ,その値は上記論文における表1から得られる。ここで補聴器周波数帯域の中央周波数に対応するvパラメータは線形補間を用いて見つけられる。関数SLjは,j番目の周波数帯域における信号の最大レベルと聴覚閾値レベルとの間の差を表す。SLjについての閉形式表現closedformexpressionはKjを考慮することで導出され,上記論文によると,一時変数Kiに等しく,ANSI標準の式12によって与えられ,mjが1に等しくかつpjが大きい場合に次のようになる。ここでEjは等価音声スペクトルレベルequivalentspeechspectrumlevelであり,DISjは以下で与えられる等価外乱スペクトルレベルequivalentdisturbancespectrumlevelである。ここでZjは等価マスキングスペクトルレベルequivalentmaskingspectrumlevelを表し,Xjは等価内部雑音スペクトルレベルequivalentinternalnoisespectrumlevelである。Ej,DISj,ZjおよびXjについてのさらなる詳細はANSIS351997に見ることができる。補聴器利得ベクトルに関する等価マスキングスペクトルレベルZjの勾配の算出は,補聴器内においてリアルタイムに実行するにはかなりの処理装置の能力パワーを必要とする非常に複雑な数式verycomplexexpressionをもたらす。エネルギー総和近似energysummationapproximationを用いることで,上記算出は補聴器内で実現可能になり,同時に十分に精度の高い算出が提供されることが分かっている。発明者はさらに,Kjが,以下の電力関数パワー関数によって効果的に近似されることを見いだした。補聴器利得Gjに関するKjの偏微分partialderivativeは,さらなる近似を通じて次のように表現することができる。ここで,Pdiffjは以下のように与えられる。パラメータCjはパラメータmjおよびpjから導出されかつカーブフィットcurvefitを用いて決定され,パラメータxjは以下によって与えられる。最終的に,i番目の周波数帯域における補聴器利得Giに関するSIIの偏微分は以下の式にしたがって近似することができる。変数BiおよびCiは,それぞれANSIS35-1997のセクション4322および4323に定義されている。Niは等価雑音スペクトルレベルであり,Fjはj番目の周波数帯域についての中心周波数であり,hiはi番目の周波数帯域についての最高周波数帯域制限higherfrequencybandlimitである。これらの後者の変数に関するさらなる詳細は同様にANSIS35-1997に見ることができる。補聴器利得の関数としてSII尺度の上記勾配すなわち偏微分を算出する方法の変形例では,上記勾配についての式をなんらかのSII尺度から導出することができる。すなわち,ANSI標準において採用されている式を用いるだけとすることもできるし,これに代えてChingによる論文で用いられている式を組込むこともできる。図2による実施態様の変形例では,音声明瞭尺度の勾配だけを用いて利得ベクトルを最適化する方法は,一般に適切な聴取快適性を保証する何らかの方法,たとえば従来の音量モデルに基づく方法と組み合わせることができる。従来の音量モデルは一般に聴取快適性を保証するために有利であるが,補聴器ユーザの中には良好な聴取快適性と考えられるものに関して強い個々人の好みがあることがあり,したがって従来の音量モデルが最適な解決策とならないこともある。図2の実施態様によると,比例定数Kの値が05に設定され,利得増分値Gmfがm=1について1dBに設定され,m=mmaxについて025dBとなるように次第に減少する。図2の実施態様の変形例では利得値増分Gmfも周波数帯域fに依存する。上記アルゴリズムが進行して上記勾配の方向に1ステップ進むtakesastepとき,1ステップが長すぎて最大値をオーバーシュートする,または上記ステップが不連続に交差すると,少しだけ悪いSIIで終わることができるitcanonlyendupwithaworseSII。ステップサイズが1dB以下の増加しないシリーズとしてasanonincreasingserieswith1dBorless選択される場合,連続するステップおよび最終ステップの間の差はほんの025dBであり,上記オーバーシュート問題は無視される。ほとんどの最適化法にとって不連続性は問題となるが,発明者は上記SII最適面が連続しておりtheSIIoptimizationsurfaceiscontinuous,したがって考慮しなければならない不連続をなんら含まないことを見いだした。図2の実施態様の変形例では,比例定数Kに割り当てられる値が補聴器において現在動作している補聴器プログラムに依存する。このやり方では,音声明瞭度が重要である聴取状況および対応する補聴器プログラムにおいてはKの値を比較的大きくすることができ,聴取快適性が一番の関心事である状況においては比較的小さくすることができる。図2の実施態様のさらなる変形例では,上記比例定数Kに割り当てられる値が音環境分類器soundenvironmentclassifierによって制御され,これにより比例定数Kの自動的かつよりスムーズな変動を実現することができる。さらに他の変形例では,上記比例定数Kに割り当てられる値が補聴器ユーザの個々の好みに合わせられる。図2の実施例のさらに他の変形例では,上記勾配が,補聴器周波数帯域の選択されたナンバにおいてだけ修正される。このアルゴリズムは高速に収束し,SII利得ベクトルGの初期化をすべてのベクトル要素G’fをゼロに単に設定することによって実行できることが見いだされた。これは,音声最適化が有効でない状況と比較して,上記音声最適化ユニット8によって改善された音声明瞭度値が提供されることを常に認識することができるという,さらなる利点を有する。次に図3を参照して,図3は,聴取快適性を改善するために,音声最適化アルゴリズムにおいて用いられる減失利得ベクトルGpenを決定するために用いられる聴取快適性モデルのブロック図である。上記アルゴリズムに対する入力は,雑音の推定推定雑音201estimateofthenoise200および音声および雑音の結合の推定推定結合音声および雑音estimateofthecombinedspeechandnoise202を含む。第1の加算点203において,上記推定雑音201の値が上記推定結合音声および雑音202の値から減算され,これにより音声のみの内容の推定が提供される。第2の加算点204において,音声のみの内容の推定の値が,スケルチ限界squelchlimitを表すスケルチ定数squelchconstant205から減算される。これによって上記会話のみ内容の推定の値が上記スケルチ限界を超えるときに,減失利得すなわち負の利得が適用されないことnopenaltygainieanegativegainwillbeappliedが保証される。上記第2の加算点204からの出力はMAXブロック206に与えられて,そこでゼロの値と比較されて,これにより上記MAXブロック206からの出力が正であることが保証される。上記MAXブロックから出力は次に第1の乗算点207の第1入力に与えられる。上記乗算点207への第2入力は,修正推定雑音modifiednoiseestimateを表すアルゴリズムの第2分岐によって提供される。第3の加算点208において,上記推定雑音201の値がオフセット限界offsetlimitを表すオフセット定数209から減算される。これにより上記推定雑音の値が上記オフセット限界未満のときに減失利得すなわち負の利得が適用されないことが保証される。上記第3の加算点208からの出力が第2の乗算点210に与えられ,そこで第3の加算点208からの出力が調整定数値constantconditioningvalue211の乗算を通して調整される。その後調整された推定雑音がMINブロック212に与えられそこでゼロの値と比較され,これにより上記MINブロック212からの出力が負であることが保証される。上記MINブロック212からの出力は次に第1の乗算点207の第2入力に与えられる。上述したように,第1の乗算点207への2つの入力は常に反対の符号を持ち,したがって第1の乗算点207からの出力はゼロ以下となる。第1の乗算点207からの出力は第2のMAXブロック213に与えられ,そこで上記減失利得値215が取りうる最大の負の値thelargestnegativevalueを表す最小利得値214と比較される。上記第2のMAXブロック213からの出力が,図2を参照して説明した音声最適化アルゴリズムにおいて用いられる上記減失利得値215を表す。図3に記載のアルゴリズムによると,減失利得値は,常にゼロと上記最小利得値214によって与えられる負の値の間の範囲にある。推定雑音201が大きいほど上記減失利得値215がより負になるmorenegativeことが上記アルゴリズムから直接に導かれる。これによって,比較的高い雑音レベルを持つ周波数帯域はその全体の利得が低減され,これによりこの発明による音声最適化アルゴリズムを有する補聴器のユーザにとっての聴取快適性が促進する。さらに,上記アルゴリズムからは,上記推定雑音201の値と推定結合音声および雑音202の間の差が小さければ小さいほど上記減失利得値215がより負になることが導かれ,これにより比較的小さい音声内容だけを含む周波数帯域は,その全体の利得が低減され,これによってユーザにとっての聴取快適性がさらに改善する。図3の実施態様によるとすべての値がdBで与えられる。上記推定雑音201の値は10パーセンタイルとして決定され,上記推定結合音声および雑音202の値は90パーセンタイルとして決定される。上記スケルチ定数205およびオフ定数209の値はいずれも40dBに設定される。最小利得値214は-18dBに設定される。図3の実施態様の変形例では,上記雑音および音声の推定は,パーセンタイル以外の何らかの適切な推定手段によって決定することができ,上記パーセンタイルについての他の値を用いることができる。明白であるが,上記減失利得を決定するために用いられる定数もたとえば特定のユーザの好みに合うように変更することができる。"