CN101379872A - 带有自适应反馈抑制***的助听器 - Google Patents

Abstract

一种助听器包括：输入换能器(2)，用于从声输入导出电输入信号；信号处理器(3)，用于产生电输出信号；输出换能器(4)，用于将电输出信号转换成声输出；自适应估算滤波器(5)，用于产生反馈估算信号；至少一个第一自适应窄带滤波器(8)，用于对信号处理器(3)的输入信号进行窄带滤波；至少一个第二自适应窄带滤波器(9)，用于对与自适应估算滤波器(5)的输入信号相应的参考信号进行窄带滤波；以及自适应机构(6)，用于基于第一和第二窄带滤波器的输出信号更新自适应估算滤波器(5)的滤波系数。

Description

带有自适应反馈抑制***的助听器

技术领域

【0001】本发明涉及助听器领域。更具体地，本发明涉及具有用于抑制声反馈的自适应滤波器的助听器、一种自适应地降低助听器的声反馈的方法以及一种用于助听器的电子电路。

背景技术

【0002】当声音从耳模(earmould)和耳道之间的通气孔或密封中泄漏出来时，所有的助听器件中都会发生声反馈。在大多数情况下，声反馈是听不见的。但是当助听器的现场(in-situ)增益足够高时，或者当采用大于最优尺寸的通气孔时，助听器的增益可超过由耳模/外壳提供的衰减。这样助听器的输出就变得不稳定，并且以前听不见的声反馈变得能够被听见，例如以啸叫(whistling)噪音的形式出现。对于多数使用者以及周围的人们来说，这种听得见的声反馈都是令人烦恼甚至是难堪的。另外，助听器件处在反馈(即次振荡反馈)的边缘时，会影响其频率特性并且导致间歇性啸叫。

【0003】图1显示的是一种助听器的简单框图，该助听器包括：转换声输入信号的输入换能器或麦克风，放大输入信号并产生电输出信号的信号处理器，以及用于把电输出信号转换成声输出的输出换能器或接收器。助听器的声反馈路径用虚线箭头表示，其中衰减因子标记为β。如果在某特定的频率范围内，处理器的增益G(包括麦克风和接收器的转换效率)和衰减β的乘积接近1的话，就会发生可听见的声反馈。

【0004】为了抑制这种不希望有的反馈，本领域公知的方法是在助听器中使用自适应滤波器来补偿反馈。自适应滤波器估算从助听器输出到输入包括从输出换能器到输入换能器的声传播路径的传递函数。自适应滤波器的输入连接到助听器的输出，而且从输入换能器信号中减去自适应反馈估算滤波器的输出信号以补偿声反馈。在例如WO 02/25996 A1中公开的这种类型的助听器在图2中被示意性说明。来自信号处理器3的输出信号被馈送到自适应反馈估算滤波器5，该滤波器被滤波器控制单元6控制。自适应反馈估算滤波器不间断地监视反馈路径，以提供反馈信号的估算并产生输出信号，从处理器输入信号中减去所述输出信号以降低(或在理想情况下消除)助听器信号路径中的声反馈。

【0005】“Adaptive IIR filtering in signal processing and control”(《信号处理和控制中的自适应IIR滤波》)一书对自适应滤波器进行了概述。该教材由PhilippA.Regalia编写，1995年出版。

【0006】与自适应反馈消除相关的一个问题是反馈预测模型本身通过包含在语音或音乐中的窄带信号导入的偏移量。自适应反馈估算算法的相关分析基于反馈信号(振荡)是源信号的高度相关形式的假设。当包含在例如语音或音乐中的外部助听器输入的信号成分是窄带信号时，偏移量被导入反馈预测模型并且外部窄带信号成分通过反馈抑制算法被从助听器信号路径中除去。

【0007】为解决这个问题，在“Steady-State Analysis of ContinuousAdaptation in Acoustic Feedback Reduction Systems for Hearing Aids”(“用于助听器声反馈降低***的连续自适应恒稳态分析”)中，其出自IEEEtransactions on speech and audio processing(语音与音频处理学报)，第XIII卷，第4号，433-453页，2000年7月，Siqueira和Alwan提出在助听器的正向或消除通道使用延迟以降低窄带输入信号引入的偏移量。然而这个延迟仍不能产生反馈消除算法不能确定的正弦信号。

【0008】从Kates的美国专利2003/0053647A1可知，已知的助听器包含级联的自适应陷波滤波器，这些滤波器在信号被提供给反馈路径估算算法之前被应用于误差信号。串连的陷波滤波器从反馈估算算法中除去窄带信号成分，这样自适应反馈估算滤波器内的均方误差(MSE)计算没有考虑外部窄带信号成分并在空缺频率处内插反馈路径模型。

【0009】为确定关于陷波滤波误差信号的正确的均方误差最小化处理，自适应反馈估算滤波器的输入信号必须在其被馈送到自适应算法前被多个相同自适应陷波滤波器滤波。

【0010】此外，陷波滤波器被优化以通过最小化陷波滤波器输出的成本函数消除窄带信号成分。

【0011】为了除去多个窄带信号成分，需要多个陷波滤波器。然而，随着不同频率的陷波滤波器的增加，计算成本增加并且可能发生不同陷波滤波器之间的相互影响。

发明内容

【0012】因此本发明的目的是提供一种带有自适应反馈消除的助听器，以及自适应地降低助听器的声反馈的方法，所述助听器具有在优化计算成本下的改进的反馈消除性质。

【0013】依照本发明的第一方面，问题通过一种助听器被解决，所述助听器包含：用于从声输入信号导出电输入信号的输入换能器，用于产生电输出信号的信号处理器，用于把电输出信号转换成声输出的输出换能器，用于产生反馈估算信号的自适应估算滤波器，用于对信号处理器的输入信号进行窄带滤波的至少一个第一自适应窄带滤波器，用于对与自适应估算滤波器的输入信号相应的参考信号进行窄带滤波的至少一个第二自适应窄带滤波器，以及用于基于第一和第二窄带滤波器的输出信号更新自适应估算滤波器的滤波系数的自适应机构，其中所述至少一个第二窄带滤波器被配置以从所述至少一个第一窄带滤波器的输出信号的梯度导出其输出信号。

【0014】为了确定窄带滤波误差信号(助听器处理器的输入信号)的正确的成本函数(如均方误差)最小化处理，自适应估算滤波器的输入信号也必须在其被馈送到滤波控制单元前通过多个相同的一个或多个自适应窄带滤波器进行滤波。依照本发明的第一方面从梯度导出窄带滤波参考信号，所述梯度与由所述至少一个第一窄带滤波器输出的窄带滤波误差信号的反馈估算滤波器的滤波系数相关。

【0015】更适宜的是所述至少一个第一自适应窄带滤波器和所述至少一个第二自适应窄带滤波器最小化其输出信号的成本函数，如信号能量或信号范数。通过最小均方型算法或相似算法可以执行最小化。

【0016】作为替代，用最大化给定频率的假定谐振器的输出代替最小化窄带滤波器输出是可能的，所述给定频率与自适应窄带滤波器的中心频率相应并具有约束的极点半径。

【0017】为了优化窄带滤波器的频率自适应，可以使用组合梯度，其中如果滤波器的中心频率自适应率低于预定阈值，那么窄带梯度被计算，而如果窄带滤波器的中心频率自适应率高于这一预定阈值，那么更宽带梯度被计算。

【0018】自适应估算滤波器最好使用最小均方(LMS)算法来降低反馈。

【0019】自适应机构有利地实现窄带滤波误差信号与窄带滤波参考信号的交叉相关处理。

【0020】作为自适应窄带滤波器，带有预定频率宽度r的一个或最好多个自适应陷波滤波器可以被使用，其中所述多个陷波滤波器具有不同的自适应中心频率c(n)。

【0021】本发明的第一个方面也提供了自适应减小助听器的声反馈的方法，所述助听器包含用于从声输入导出电输入信号的输入换能器，用于产生电输入信号的信号处理器和用于把电输出信号转换成声输出的输出换能器，所述方法包含以下步骤：产生反馈估算信号，通过从电输入信号减去反馈估算信号导出误差信号，对误差信号和与反馈估算输入信号相应的参考信号进行窄带滤波，以及基于窄带滤波信号调适反馈估算滤波系数，其中窄带滤波参考信号从窄带滤波误差信号的滤波梯度导出。

【0022】依照本发明的第二方面，提供了一种助听器，其包括：输入换能器，用于从声输入导出电输入信号；信号处理器，用于产生电输出信号；输出换能器，将电输出信号转换成声输出；自适应估算滤波器，用于产生反馈估算信号；至少一个第一自适应窄带滤波器，用于对信号处理器的输入信号进行窄带滤波；至少一个第二自适应窄带滤波器，用于对与自适应估算滤波器的输入信号相应的参考信号进行窄带滤波；以及自适应机构，用于基于第一和第二窄带滤波器的输出信号更新自适应估算滤波器的滤波系数，其中第一组和第二组自适应窄带滤波器被配置以最小化单一共同成本函数。

【0023】对于形成用于滤波误差信号的第一滤波器组的多个窄带滤波器和对于形成用于滤波参考信号的第二滤波器组的多个窄带滤波器，一个各自的共同成本函数被最小化，因此改善了整体窄带滤波信号的抑制。共同成本函数使每个窄带滤波器意识到全部窄带滤波器的效力。

【0024】为了降低梯度计算的计算成本，可以使用树结构的第一窄带滤波器组。在这一情况下，窄带滤波器的数量最好是2^N(N＝2，3，4，5...)。

【0025】另一种降低梯度计算的计算成本的可能是针对每个滤波器独立执行这些计算，但同时针对滤波器组的全部滤波器使用共同误差函数。

【0026】依照本发明的第二方面，还提供了一种自适应降低助听器的声反馈的方法，该助听器包含用于从声输入导出电输入信号的输入换能器、用于产生电输出信号的信号处理器以及用于把电输出信号转换成声输出的输出换能器，所述方法包含的步骤有：产生反馈估算信号，通过从电输入信号减去反馈估算信号导出误差信号，对误差信号和与具有不同自适应中心频率的多个滤波器级内的反馈估算输入信号相应的参考信号进行窄带滤波，以及基于窄带滤波误差信号和窄带滤波参考信号调适估算滤波系数，其中使用多个不同自适应中心频率的窄带滤波被执行以最小化共同成本函数。

【0027】本发明在另一方面提供了如权利要求21所述的计算机程序以及如权利要求22所述的用于助听器的电路。

【0028】本发明在又一方面提供了如权利要求41所述的计算机程序以及如权利要求42所述的用于助听器的电路。

【0029】本发明的更多具体变化由进一步的从属权利要求限定。

附图说明

【0030】本发明以及其进一步的特点和优势将通过本发明具体实施例的以下详细描述并参照以下附图变得更加明显，其中：

【0031】图1是图示说明助听器声反馈路径的示意性框图；

【0032】图2是示出现有技术的助听器的框图；

【0033】图3是示出本申请可能采用的助听器的框图；

【0034】图4是图示说明陷波滤波器的传递函数的图表；

【0035】图5是图示说明依照本发明实施例的自适应降低助听器的声反馈的方法的流程图；

【0036】图6是图示说明依照现有技术的一组自适应窄带滤波器的框图；

【0037】图7图示说明依照本发明一个实施例的一组自适应窄带滤波器；

【0038】图8图示说明依照本发明另一个实施例的一组自适应窄带滤波器；

【0039】图9是图示说明依照本发明一个实施例的梯度计算的框图；

【0040】图10是图示说明依照本发明另一个实施例的用于梯度计算的树结构的框图；

【0041】图11是图示说明两类梯度滤波器的灵敏度的图表；以及

【0042】图12是图示说明三个其它梯度滤波器的灵敏度的图表。

具体实施方式

【0043】图3是本申请可能应用的用于抑制反馈的具有自适应滤波器的助听器的示意性框图。

【0044】助听器的信号路径包含：把声输入转换成电输入信号的输入换能器或麦克风2，产生放大电输出信号的信号处理器或放大器3，以及用于把电输出信号转换成声输出的输出换能器(喇叭、接收器)4。信号处理器3的放大特性可以是非线性的，其在低信号水平提供更大增益，并且可以显示本领域熟知的压缩特性。

【0045】电输出信号或参考信号u(n)被馈送到监视反馈路径的自适应滤波器5，该自适应滤波器包含自适应算法6，该自适应算法调节数字滤波器5以便其仿真声反馈路径并提供声反馈的估算。自适应估算滤波器5产生输出信号s(n)，该输出信号在求和节点7处被从输入信号d(n)中减去。在理想情况下，图1中反馈路径的反馈β因此被从处理器输入信号或误差信号e(n)中除去。

【0046】自适应估算滤波器5被设计以最小化成本函数如误差信号e(n)的功率。自适应滤波器可以被实施为(但不局限于)具有自适应系数b₁(n)到b_k(n)的K-tab有限脉冲响应(FIR)滤波器。于是用于数字电信号的采样n的功率归一化自适应滤波更新可以被表示如下：

$b_k(n+1)=b_k\left(n\right)+2\frac{v}{{\mathrm{\σ}}_d^2\left(n\right)}e\left(n\right)u(n-k)---\left(1\right)$

其中v控制自适应率而σ² _d(n)是反馈路径信号u(n)的平均功率。如果自适应滤波器的输入是纯(正弦)音调，则自适应反馈消除***通过调节滤波器系数b₁(n)-b_k(n)最小化误差信号e(n)，这样输出信号s(n)具有和输入同样的幅值和相位并且因此将在求和节点7处被消除。

【0047】为了避免消除非反馈输入信号的窄带成分这一不希望的效果，已知使用如陷波滤波器8、9等窄带滤波器对误差信号e(n)以及处理器输出信号或参考信号u(n)进行窄带滤波。自适应窄带滤波器8、9通过相互等同的滤波系数进行操作，即窄带滤波器8的滤波系数被复制到窄带滤波器9。在本实施例的一个变体中，它们被从9复制到8。两个滤波器可以由互相串联并具有不同自适应中心频率的级联滤波器组成。第一窄带滤波器的输出信号即窄带滤波误差信号e_f(n)和第二窄带滤波器的输出信号即窄带滤波参考信号u_f(n)被馈送到自适应机构6，该自适应机构控制自适应误差估算滤波器5的滤波系数。自适应机构6执行其输入信号e_f(n)和u_f(n)的交叉相关。

【0048】自适应窄带滤波器8、9最好通过数字陷波滤波器实现，所述数字陷波滤波器，它们在频域z中具有传递函数：

$H\left(z\right)=\frac{1-2\cos ({\mathrm{\ω}}_0/f_s)z^{-1}+z^{-2}}{1-2r\cos ({\mathrm{\ω}}_0/f_s)z^{-1}+r^2{z}^{-2}}---\left(2\right)$

其中r是陷波滤波器的极点半径，ω₀是以弧度表示的中心频率，以及f_s是采样频率。r最好假定为0.5到1之间的值，特别是在0.95到1之间的值。图4显示了陷波滤波器4的传递函数的简要说明。

【0049】在递归符号取决于采样指数n的情况下，用于误差信号e(n)的陷波滤波器8可以表示为

【0050】其中x(n)是来自带有相称极点对的滤波的输出信号，ef(n)是带有零点对的额外滤波的结果，其中c(n)是陷波滤波器的自适应陷波频率。给出的频率自适应是：

$c(n+1)=c\left(n\right)-\frac{\mathrm{\μ}}{p\left(n\right)}\·e_f\left(n\right)\·\▿c{\left(n\right)}^2---\left(4\right)$

【0051】其中μ确定陷波中心频率的更新速度而p(n)是功率归一化：

$p\left(n\right)=\mathrm{\α}\·p(n-1)+\▿c{\left(n\right)}^2---\left(5\right)$

【0052】其中α是功率归一化的遗忘因子而

c(n)是陷波滤波器的梯度。这一梯度可以用以下说明的不同方法计算：

【0053】(1)真梯度算法

直接型II陷波滤波器的真梯度计算如下：

$g\left(n\right)=(1-r)\·x(n-1)-r\·c\left(n\right)\·g(n-1)-r^2\·g(n-2)$

${\▿}^{t}c\left(n\right)=g\left(n\right)-r\·g(n-2)---\left(6\right)$

其中g(n)是梯度计算的状态。真梯度在中心频率c(n)附近提供高的信号灵敏度但负担比较高的计算成本。

【0054】(2)伪梯度算法

计算c(n)的更新方法的另一种途径是简化的伪梯度方法。这种算法是通过假设(3)的第一行可以被忽略或当作(3)的第二行的预滤波而导出的，因此所谓的伪梯度被计算如下：

${\▿}^{p}c\left(n\right)=x(n-1)---\left(7\right)$

除了与真梯度方法相比具有更低的运算成本外，简化的伪梯度的特点在于其对于在陷波中心频率***的频谱能量更大的灵敏度以及因此其对于陷波频率附近的频谱包络相对低的灵敏度。这在图11中被说明，其显示了在给定所选陷波中心频率为8000Hz、陷波宽度为500Hz且陷波半径r＝0.995的情况下依赖于正弦输入频率的真梯度和伪梯度的灵敏度。伪梯度有利地具有在当前陷波中心频率***的窄带信号成分，但是如果陷波已经收敛到窄带信号成分的频率，则使用真梯度更有利，因为其更少地被***的信号干扰，其频率估算更准确。

【0055】(3)组合梯度

依照本发明的一个方面，建议使用组合梯度，该组合梯度监视某种平均伪梯度。如果其高于指定阈值，则平均伪梯度被采用以代替真梯度算法，而在低于这一阈值时仍然采用真梯度算法。优选实施例如下，其监视带有指数衰减时间窗口的伪梯度：

$m\left(n\right)=\mathrm{\λ}\·m(n-1)-\frac{\mathrm{\μ}}{p_{\mathrm{ps}}\left(n\right)}\·e_f\left(n\right)\·{\▿}^{p}c\left(n\right)---\left(8\right)$

|m(n)|>β？

其中λ确定被监视的平均伪梯度驱动m(n)的指数衰减时间窗口的遗忘因子而β指定阈值，高于这一阈值时伪梯度被采用。也就是如果|m(n)|>β，那么在方程(4)的频率更新计算中采用方程(7)的伪梯度，否则采用方程(6)中给出的真梯度。同时，各自的梯度需要被***到由(5)限定的权重因子计算中。这种组合滤波器或“伪到真梯度滤波器”(6)组合了上文讨论的两种梯度算法的优点，即关于陷波频率***的窄带信号成分的更好的伪梯度灵敏度和接近当前中心频率c(n)的更高的真梯度准确度。

【0056】依照本发明，需要计算窄带滤波参考信号u_f(n)以便执行陷波滤波误差信号e_f(n)的梯度的计算，该梯度计算关于自适应反馈估算滤波器5的滤波系数b₁(n)到b_k(n)，其通过下列方程限定：

${\▿}_{\mathrm{bk}}\left(n\right)=Z^{-1}\left(U\left(z\right)\left(\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Π}}}\frac{1+\mathrm{\ω}\·z^{-1}+z^{-2}}{1+r{c}_j\·z^{-1}+r^2\·z^{-2}}\right)z^{-k}\right)---\left(9\right)$

【0057】图5图示说明依照本发明的自适应降低助听器的声反馈的方法的具体实施例。

【0058】在方法步骤S1，从麦克风2的声输入导出电输入信号d(n)。在后续方法步骤S2，在求和节点7处通过从输入信号d(n)减去反馈估算信号s(n)导出误差信号e(n)。然后误差信号e(n)被馈送到信号处理器3，在步骤S5信号处理器3产生输出信号u(n)，然后在方法步骤S9输出信号u(n)被接收器4转换成声输出。

【0059】在方法步骤S4，通过至少一个窄带滤波器8，它们的误差信号的窄带滤波信号e_f(n)被计算。在后续步骤S6，参考信号u(n)的窄带滤波信号u_f(n)在至少一个窄带滤波器9中被计算，所述计算利用S4中得到的窄带滤波系数。

【0060】在步骤S7，自适应估算滤波器5的反馈估算滤波参数基于窄带滤波信号e_f(n)和u_f(n)的交叉相关被调适。然后在方法步骤S8自适应估算滤波器5导出反馈估算信号s(n)，该反馈估算信号被馈送到求和节点7的负输入。

【0061】在方法步骤S8，由自适应估算滤波器5执行的自适应算法最好被执行，这样窄带滤波误差信号e_f(n)的成本函数被最小化。这个成本函数可以是信号能量或信号范数。通常均方误差(MSE)函数被最小化并得到熟知的最小均方(LMS)算法。

【0062】窄带滤波器8、9最好被优化以消除窄带信号成分。这可以通过最小化窄带滤波器输出的成本函数得到。这种成本函数也可以是导出LMS型算法的MSE。

【0063】除了最小化窄带滤波器的输出，作为替代可以最大化带有受限极点半径的假定谐振器的输出。在最大化谐振器输出后，陷波可以由很相似的滤波器构建。最大化这一谐振器能量J的陷波自适应算法可以如下导出:

J＝E[x²(n)]＝MSE

$\frac{\∂J}{\∂c}=E[2\·x\left(n\right)\·\frac{\∂x\left(n\right)}{\∂c}]$ (在梯度方向调节c以便增加J)   (10)

【0064】然后相应的梯度表示如下：

${\▿}^{m}c\left(n\right)=\frac{\∂x\left(n\right)}{\∂c}$

$=Z^{-1}\left(\frac{\∂X\left(z\right)}{\∂c}\right)=Z^{-1}\left(\frac{\∂\left(E\left(z\right)\frac{1}{1+c\·r\·z^{-1}+r^2\·z^{-2}}\right)}{\∂c}\right)$

$=Z^{-1}(E\left(z\right)\·\frac{-r\·z^{-1}}{{(1+c\·r\·z^{-1}+r^2\·z^{-2})}^2})---\left(11\right)$

其中E(z)是陷波输入信号的Z域(频率)表示而Z^-1是返回到时域信号的逆z变换。在依赖于指数n的时域，梯度表示如下：

$g\left(n\right)=x\left(n\right)-r\·c\left(n\right)\·g(n-1)-r^2\·g(n-2)$

${\▿}^{m}c\left(n\right)=-r\·g(n-1)---\left(12\right)$

其中陷波滤波器由等式(3)确定并且给出加权函数p(n)和频率更新c(n+1)如下：

$p\left(n\right)=\mathrm{\α}\·p(n-1)+{\▿}^{m}c{\left(n\right)}^2$

$c(n+1)=c\left(n\right)+\frac{\mathrm{\μ}}{p\left(n\right)}\·x\left(n\right)\·{\▿}^{m}c\left(n\right)---\left(13\right)$

【0065】与上文讨论的简化伪梯度算法类似，如果限制陷波的零点以预滤波自适应陷波的输入，则可以构建简化的伪梯度算法。这种梯度算法在下文被称为“伪maxres梯度(pseudo maxres gradient)”：

J＝E[e_f(n)²]

$=Z^{-1}(E\left(z\right)\·(1+c\·z^{-1}+1\·z^{-2})\·\frac{-r\·z^{-1}}{{(1+r\·c\·z^{-1}+r^2\·z^{-2})}^2})$

$=Z^{-1}(E\left(z\right)\·\frac{1+c\·z^{-1}+1\·z^{-2}}{1+r\·c\·z^{-1}+r^2\·z^{-2}}\·\frac{-r\·z^{-1}}{1+r\·c\·z^{-1}+r^2\·z^{-2}})$

【0066】伪maxres算法和前文讨论的正常伪梯度算法的主要不同在于陷波滤波信号可以被用作梯度计算滤波器的输入。这在频率灵敏度特征曲线上可以看作是恰好在陷波频率周围的盲区(对比图12)。该盲区与半径系数r_dz成反比。伪maxres梯度滤波器表示如下：

【0067】如果r_dz→1，那么伪maxres梯度

变得与等式(7)的伪梯度相同。然而，设定r_dz等于1在数值上不是合理的选择。

【0068】与上文描述的情况类似，可以使用真maxres梯度算法。当这一算法被导出时，伪到真梯度滤波器由下列方程表示：

$g\left(n\right)=e_f\left(n\right)-r_{\mathrm{dz}}\·c\left(n\right)\·g(n-1)-r_{\mathrm{dz}}^2\·g(n-2)$

${\▿}^{\mathrm{pm}}c\left(n\right)=-r_{\mathrm{dz}}\·g(n-1)$

$g\left(n\right)=(1-r)\·{\▿}^{\mathrm{pm}}c\left(n\right)-r\·c\left(n\right)\·g(n-1)-r^2\·g(n-2)$

${\▿}^{\mathrm{tm}}c\left(n\right)=g\left(n\right)-r\·g(n-2)---\left(16\right)$

$p\left(n\right)=\mathrm{\α}\·p(n-1)+{\▿}^{\mathrm{tm}}c\left(n\right)$

$c(n+1)=c\left(n\right)+\frac{\mathrm{\μ}}{p\left(n\right)}\·x\left(n\right)\·{\▿}^{\mathrm{pm}}c\left(n\right)$

【0069】图12中描述了maxres梯度、伪maxres梯度和真maxres梯度的灵敏度。后面两种滤波器的盲区可以容易地在特征曲线中识别。

【0070】如前文的详细解释，自适应窄带滤波器或者特别是自适应陷波滤波器被配置从而最小化给定的成本函数如输出信号的信号能量。如前文所提及，作为替代，假定谐振器的信号能量可以被最大化。

【0071】使用如图6所示串行连接的级联自适应窄带滤波器是已知的。误差信号e(n)被馈送到具有中心频率f1的自适应陷波滤波器1。然后窄带滤波器的输出信号e_f(n)被馈送到具有中心频率f2的自适应陷波滤波器2，依此类推。可以使用多达8到10个或更多陷波滤波器以达到满意的反馈消除。级联自适应窄带滤波器的每个滤波器最小化其自己的直接输出。在静态信号合成的情况下，这是很充分的算法。在每个陷波级后，又一个正弦信号被从信号中除去。然而，当信号频谱波动时，这种方法被证明是不合适的。此时，第一陷波可以从一个正弦波跳到另一个正弦波而不考虑后面陷波级中的一个可能已经调适到所述另一个正弦频率。这导致反馈消除***的可听见的假象的产生。

【0072】为避免这一问题，依照一个方面本发明提供了串行连连的一组自适应窄带滤波器，这组自适应窄带滤波器被配置从而单一共同成本函数被最小化。依照这一成本函数的优化(最小化或最大化)使窄带滤波器组的每个滤波器意识到全部其他陷波滤波器的效力。如图7中示意性所示，从自适应窄带滤波器组的最后一个滤波器的输出信号导出的成本函数被馈送到全部滤波器以用于优化处理。

【0073】通过这一方法，窄带滤波的效力可以极大地改善，特别是对于快速波动的信号。

【0074】图7所示的滤波器布局出现的一个问题是，随着陷波滤波器的增多梯度计算所需要的数学操作量随之增大。计算成本大致与滤波器数量的平方成正比，因此如果采用大量的窄带滤波器(和中心频率)，计算成本显著增加。

【0075】为了解决这一问题，提出了图8中所示的布局，其中如图7所示的布局使用从最后一级窄带滤波器的输出导出的单一共同成本函数，但每个滤波器级独立执行梯度计算。只要各个陷波滤波器的中心频率足够互相区分，这种共同误差方法就可以正常工作。因此，最好使用如图8的滤波器布局并结合更多的窄带梯度算法如上述真梯度算法、maxres梯度算法或真maxres梯度算法。

【0076】图9图示说明了使用共同成本函数降低一组窄带滤波器梯度计算的计算成本的另一种可能性。因为梯度计算结果是次序不变的，即级联线性滤波器的计算结果独立于这些滤波器的次序，所以通过第二或更多陷波滤波器执行的计算在某种程度上可以被重复用于其他滤波器的梯度计算。此外，如果陷波滤波器是以直接型II实现法实现的，则部分梯度计算可以由陷波滤波器自行提取。在图8的示例中，对于N＝3的自适应陷波滤波器，计算数量从1+2+3＝6个梯度计算降低到三个梯度计算。

【0077】然而，如果需要更大数量的窄带滤波器，需要进一步降低计算成本。出于这一目的，依照本发明的一个方面，提供了如图10示意性所示的用于窄带滤波器布局的树结构。在该图中，陷波滤波器用方块示出，伪到真梯度收敛滤波器用圆圈示出，而八边形符号代表伪梯度计算滤波器，其仍等价于方程(3)中给出的陷波滤波器内部状态x(n)的计算。

【0078】然而在图9所示的实施例中，两个级之后的树结构由图9中的端结构代替，该端结构被证明在一定程度上比完全树结构更有效。在这一实现方法中，计算数量和有效陷波滤波器数量之间的关系如下：

M＝k₁Nlog₂(N)+k₂N         (17)

【0079】其中N是滤波器数量，k₁和k₂是依赖于实施方式的常数。为了实现树结构，自然地，滤波器的数量N应该是2的整数幂，即2²，2³，2⁴...

【0080】通过执行树结构可以得到与maxres梯度算法(见上文)相似的结果，这要求每个滤波器级均被实现为全部滤波器的最后级。

【0081】如果采用伪maxres或真maxres梯度计算算法，因为这两种梯度算法可以根据全部串联陷波滤波器的输出进行计算，所以这一执行非常有效，也就是说，陷波滤波信号可以用做梯度计算滤波器的输入。这一有效实施方式的结果是图12中灵敏度特征曲线反映的中心“盲区”。这对多个陷波滤波器也是成立的，其中属于每个自适应陷波滤波器的伪maxres梯度滤波器被施加于陷波滤波器组的最后输出。如果伪到真梯度滤波器被扩展到这一滤波结果，那么获得多个滤波器的真maxres梯度算法。这两种运算的计算成本仅随着所用的滤波器数量线性增加。

Claims (42)

1.一种助听器，其包含：

输入换能器(2)，用于从声输入导出电输入信号；

信号处理器(3)，用于产生电输出信号；

输出换能器(4)，用于将电输出信号转换成声输出；

自适应估算滤波器(5)，用于产生反馈估算信号；

至少一个第一自适应窄带滤波器(8)，用于对信号处理器(3)的输入信号进行窄带滤波；

至少一个第二自适应窄带滤波器(9)，用于对与所述自适应估算滤波器(5)的输入信号相应的参考信号进行窄带滤波；以及

自适应机构(6)，用于基于所述第一和第二窄带滤波器的输出信号更新所述自适应估算滤波器(5)的滤波系数。

2.根据权利要求1所述的助听器，其中所述至少一个第一自适应窄带滤波器(8)和所述至少一个第二自适应窄带滤波器(9)被配置来最小化其输出信号的成本函数。

3.根据权利要求2所述的助听器，其中所述成本函数的最小化由最小均方LMS型算法执行。

4.根据权利要求2或3所述的助听器，其中所述成本函数是信号能量。

5.根据权利要求1所述的助听器，其中所述至少一个第一自适应窄带滤波器和所述至少一个第二自适应窄带滤波器被配置来最大化带有约束极点半径的给定频率的假定谐振器的输出。

6.根据权利要求1到5中任一项所述的助听器，其中所述至少一个第二自适应窄带滤波器(9)执行组合梯度计算，其中如果所述滤波器的中心频率自适应率低于预定阈值，那么窄带梯度被计算，而如果所述滤波器的所述中心频率自适应率高于所述预定阈值，那么更宽带梯度被计算。

7.根据权利要求1到6中任一项所述的助听器，其中所述自适应估算滤波器(5)使用最小均方LSM算法来降低反馈。

8.根据权利要求1到7中任一项所述的助听器，其中所述自适应机构(6)执行所述至少一个第一自适应窄带滤波器(8)的输出e_f(n)与所述至少一个第二自适应窄带滤波器(9)的输出u_f(n)的交叉相关处理。

9.根据权利要求1到8中任一项所述的助听器，其中所述至少一个第一和第二自适应窄带滤波器是具有带有频率宽度r的自适应中心频率c(n)的陷波滤波器。

10.根据权利要求1到9中任一项所述的助听器，其包含具有不同自适应中心频率c(n)的多个第一和第二自适应窄带滤波器。

11.一种自适应地降低助听器的声反馈的方法，所述助听器包含用于从声输入导出电输入信号的输入换能器、用于产生电输出信号的信号处理器以及用于把所述电输出信号转换成声输出的输出换能器(4)，所述方法包含以下步骤：

产生反馈估算信号；

通过从所述电输入信号减去所述反馈估算信号导出误差信号；

对所述误差信号和与反馈估算输入信号相应的参考信号进行窄带滤波；以及

基于窄带滤波信号调适反馈估算滤波系数。

12.根据权利要求11所述的方法，其中窄带滤波误差信号或窄带滤波参考信号的成本函数被最小化。

13.根据权利要求12所述的方法，其中所述成本函数的最小化由最小均方LMS型算法执行。

14.根据权利要求12或13所述的方法，其中所述成本函数是信号能量。

15.根据权利要求11所述的方法，其中所述窄带滤波被执行来最大化带有约束极点半径的给定频率的假定谐振器的输出。

16.根据权利要求11到15中任一项所述的方法，其中所述至少一个第一或第二自适应窄带滤波器(8，9)执行组合梯度计算，其中如果所述滤波器的中心频率自适应率低于预定阈值，那么窄带梯度被计算，而如果所述滤波器的所述中心频率自适应率高于所述预定阈值，那么更宽带梯度被计算。

17.根据权利要求11到16中任一项所述的助听器，其中使用最小均方LSM算法产生所述反馈估算信号。

18.根据权利要求11到17中任一项所述的助听器，其中窄带滤波误差信号与窄带滤波参考信号的交叉相关处理被执行。

19.根据权利要求11到18中任一项所述的助听器，其中通过具有带有频率宽度r的自适应中心频率c(n)的陷波滤波器执行所述窄带滤波。

20.根据权利要求11到19中任一项所述的助听器，其中在多个后续级中执行所述窄带滤波，所述多个后续级串行连接并具有不同的自适应中心频率。

21.一种计算机程序，其包含用于执行依照权利要求11到20中任一项所述的方法的程序代码。

22.一种用于助听器的电子电路，其包含：

信号处理器(3)，用于处理来自声输入的电输入信号并产生电输出信号；

自适应估算滤波器(5)，用于产生反馈估算信号；

至少一个第一自适应窄带滤波器(8)，用于对所述信号处理器(3)的输入信号进行窄带滤波；

至少一个第二自适应窄带滤波器(9)，用于对与所述自适应估算滤波器(5)的输入信号相应的参考信号进行窄带滤波；以及

自适应机构(6)，用于基于所述第一和第二窄带滤波器的输出信号更新所述自适应估算滤波器(5)的滤波系数。

23.一种助听器，其包含：

输入换能器(2)，用于从声输入导出电输入信号；

信号处理器(3)，用于产生电输出信号；

输出换能器(4)，将所述电输出信号转换成声输出；

自适应估算滤波器(5)，用于产生反馈估算信号；

至少一个第一自适应窄带滤波器(8)，用于对所述信号处理器(3)的输入信号进行窄带滤波；

至少一个第二自适应窄带滤波器(9)，用于对与所述自适应估算滤波器(5)的输入信号相应的参考信号进行窄带滤波；以及

自适应机构(6)，用于基于所述第一和第二窄带滤波器的输出信号更新所述自适应估算滤波器(5)的滤波系数；

其中第一组和第二组自适应窄带滤波器中的每个滤波器被配置来最小化单一共同成本函数。

24.根据权利要求23所述的助听器，其中所述第二组自适应窄带滤波器(9)被配置来从所述第一组自适应窄带滤波器(8)的各个滤波器的输出信号的梯度导出其输出信号。

25.根据权利要求24所述的助听器，其中所述第一组自适应窄带滤波器至少局部被安排成树结构。

26.根据权利要求24所述的助听器，其中所述第一组或第二组自适应窄带滤波器中的多个滤波器的梯度计算被彼此独立地执行。

27.根据权利要求23到26中任一项所述的助听器，其中所述第一组或第二组自适应窄带滤波器的滤波器被配置来最大化带有约束极点半径的假定谐振器的输出。

28.根据权利要求24到27中任一项所述的助听器，其中所述第一组或第二组自适应窄带滤波器(9)执行组合梯度计算，其中如果中心频率自适应率低于预定阈值，那么窄带梯度被计算，而如果所述自适应窄带滤波器的所述中心频率自适应率高于所述预定阈值，那么更宽带梯度被计算。

29.根据权利要求23到28中任一项所述的助听器，其中所述自适应估算滤波器(5)使用最小均方LSM算法来降低反馈。

30.根据权利要求23到29中任一项所述的助听器，其中所述自适应机构(6)执行第一组自适应窄带滤波器(8)的输出e_f(n)与所述第二组自适应窄带滤波器(9)的输出u_f(n)的交叉相关处理。

31.根据权利要求23到30中任一项所述的助听器，其中所述第一组和第二组自适应窄带滤波器包含具有带有频率宽度r的自适应中心频率c(n)的陷波滤波器。

32.一种自适应地降低助听器的声反馈的方法，所述助听器包含用于从声输入导出电输入信号的输入换能器、用于产生电输出信号的信号处理器以及用于把所述电输出信号转换成声输出的输出换能器，所述方法包含以下步骤：

产生反馈估算信号；

通过从所述电输入信号减去所述反馈估算信号导出误差信号；

在具有不同自适应中心频率的多个滤波器级中对所述误差信号和与反馈估算输入信号相应的参考信号进行窄带滤波；以及

基于窄带滤波误差信号和窄带滤波参考信号调适反馈估算滤波系数；

其中执行使用多个不同自适应中心频率的所述窄带滤波以最小化单一共同成本函数。

33.根据权利要求32所述的方法，其中所述窄带滤波参考信号从所述窄带滤波误差信号的梯度导出。

34.根据权利要求33所述的方法，其中使用至少局部树结构的窄带滤波器执行梯度计算。

35.根据权利要求33或34所述的方法，其中不同自适应窄带滤波器级的梯度计算被彼此独立地执行。

36.根据权利要求33到35中任一项所述的方法，其中所述窄带滤波被执行来最大化带有约束极点半径的假定谐振器的输出。

37.根据权利要求32所述的方法，其中组合梯度被计算，其中如果中心频率自适应率低于预定阈值，那么窄带梯度被计算，而如果所述中心频率自适应率高于所述预定阈值，那么更宽带梯度被计算。

38.根据权利要求32到37中任一项所述的方法，其中使用最小均方LSM算法产生所述反馈估算信号。

39.根据权利要求32到38中任一项所述的方法，其中利用所述窄带滤波误差信号与所述窄带滤波参考信号的交叉相关处理来调适所述反馈估算滤波系数。

40.根据权利要求32到39中任一项所述的方法，其中通过具有带有频率宽度r的自适应中心频率c(n)的陷波滤波器执行所述窄带滤波。

41.一种计算机程序，其包含用于执行依照权利要求32到40中任一项所述的方法的程序代码。

42.一种用于助听器的电子电路，其包含：

信号处理器(3)，用于处理来自声输入的电输入信号并产生电输出信号；

自适应估算滤波器(5)，用于产生反馈估算信号；

至少一个第一自适应窄带滤波器(8)，用于对所述信号处理器(3)的输入信号进行窄带滤波；

至少一个第二自适应窄带滤波器(9)，用于对与所述自适应估算滤波器(5)的输入信号相应的参考信号进行窄带滤波；以及

自适应机构(6)，用于基于所述第一和第二窄带滤波器的输出信号更新所述自适应估算滤波器(5)的滤波系数；

其中第一组和第二组自适应带滤波器中的每个滤波器被配置来最小化单一共同成本函数。

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