[发明专利]用于运行助听器的方法以及用于根据单独的阈值检测自身语音的助听器

说明书

本发明涉及一种用于运行助听器(2)的方法，其中借助麦克风(4)接收声音，其中关于声音与助听器佩戴者的自身语音的一致性来分析声音，并且产生特征值(M)，其说明了声音与助听器佩戴者的自身语音的一致程度，其中自身语音是声音类型(G1)，其中将特征值(M)与阈值(S)比较，其中依据特征值(M)是高于还是低于阈值(S)，将声音识别为自身语音，并且其中依据声音是否被识别为自身语音，助听器(2)在多个运行模式之间进行切换。该方法的特征在于，取决于用户地设置阈值(S)。由此构造改进的自身语音识别器(10)，其特别可靠地区分助听器佩戴者的自身语音和另外的声音类型(G2)。本发明还涉及一种具有相应的自身语音识别器(10)的助听器(2)。

技术领域

本发明涉及一种用于运行助听器的方法，其中，借助麦克风接收声音，其中，关于声音与助听器佩戴者的自身语音的一致性来分析声音，并且产生特征值，特征值说明了声音与助听器佩戴者的自身语音的一致程度，其中，自身语音是一种声音类型，其中，将特征值与阈值相比较，其中，依据特征值是高于还是低于阈值，将声音识别为自身语音，并且其中，依据声音是否被识别为自身语音，在多个运行模式之间切换助听器。此外，本发明涉及一种助听器。

背景技术

相应的方法例如在来自申请人的未公开的具有申请号PCT/EP 2015/068796的国际申请中描述。

在对借助一个或多个麦克风接收的声音进行分析的范围内可能的是，识别助听器佩戴者的自身语音，并且据此助听器在不同的运行模式之间进行切换。这种分析也被称为自身语音检测，或者被称为“own voice detection”，缩写为VOD。这种分析借助自身语音识别器实施，其通常是助听器的组成部分。声音由麦克风转换为电信号，然后检查电信号，以便将声音与特定的声音类型相关联，更确切的说，以便判断原始的声音是否是自身语音，也就是，判断助听器佩戴者是否说话。

由US 2011/0261983 A1得到一种用于自身语音识别的方法，其中，依据环境声音来选择提前确定的阈值，以用于识别自身语音。为此，首先针对环境声音中的不同的声音类别确定不同的阈值。在正常运行期间，即在助听器佩戴者使用助听器时，依据当前存在的声音类别来选择阈值。

在开头引用的申请PCT/EP 2015/068796中，分析借助特殊的滤波器实现，其分别具有自身的滤波器特性，滤波器特性匹配于各自的声音，即，匹配于特定的声音类型或特定的声音类别。给定的信号然后借助滤波器分别被滤波。针对每个滤波器，由产生的滤波后的信号确定，原始的声音以何种程度相应于各自的滤波器匹配于的声音类型。滤波器特性为此例如设计为，待识别的声音基于滤波器特性被最大程度地衰减。在所提到的申请中，由此根据声音的位置进行区分，即，各自的滤波器不同地影响相对于助听器在空间中的不同的点上形成的声音。由此，空间上的区分是可能的，并且此外，声音类型的区分基于声音相对于助听器的位置实现。由此，附近的声音被识别为空间上接近的，并且假定为自身语音，而相隔很远的声音识别为空间上遥远的，并且假定为外来语音。实际的声音与滤波器匹配于的声音的更强的一致性导致更强的衰减和更高的一致性，即，导致检查的声音相应于与滤波器相关联的声音类型的更高的概率。以该方式，声音可以以特定的概率正确地分类，并且与特别是多个不同的声音类型中的一个相关联。

在将不同的滤波器应用于接收的信号时，得到相应不同的衰减值，即，通常是针对一致性的值，从而基于这些值可以判断涉及哪个声音类型。如果助听器佩戴者现在自己在说话，则信号通过该滤波器被更强地衰减，并且得到比在另外的滤波器中更高的针对一致性的值，该另外的滤波器例如匹配于助听器佩戴者的正面区域中的外来的说话者。通过评估两个值由此可以可靠地确定，助听器佩戴者自己在说话，即，存在自身语音情况。评估通过形成特征值、例如通过形成两个衰减值的差或商，以及通过随后将特征值与预先确定的所存储的阈值或极限值相比较来实现。

发明内容