EP3944635B1 - Method for operating a hearing system, hearing system, hearing aid - Google Patents
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- EP3944635B1 EP3944635B1 EP21179822.8A EP21179822A EP3944635B1 EP 3944635 B1 EP3944635 B1 EP 3944635B1 EP 21179822 A EP21179822 A EP 21179822A EP 3944635 B1 EP3944635 B1 EP 3944635B1
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- H04R25/70—Adaptation of deaf aid to hearing loss, e.g. initial electronic fitting
Definitions
- the invention relates to a method for operating a hearing system and a hearing system.
- a hearing system has a hearing aid that is worn by a user on or in the ear.
- the hearing device picks up noises from the environment using one or more microphones and thereby generates an electrical input signal, which is converted back into noise via a receiver of the hearing device and is output to the user.
- the electrical input signal is processed into an electrical output signal for the listener by means of signal processing in order to adapt the listening experience and the perception of the sounds to the personal needs of the user.
- a hearing aid is typically used to care for a hearing-impaired user, i.e. to compensate for the user's hearing deficit.
- the signal processing then processes the electrical input signals in such a way that the hearing deficit is compensated for.
- a previously determined audiogram of the user is used for this purpose, for example.
- the signal processing uses various algorithms depending on the situation when processing the input signal.
- a respective algorithm is then used for the specific modification of a part of the input signal, for example in order to emphasize or suppress it.
- the relevant part represents a signal feature in the input signal, which in this way is specifically processed by an associated algorithm.
- a signal feature is also referred to as a signal feature, or simply as a characteristic or feature for short.
- algorithms are background noise suppression, directionality, ie directivity of the microphones, frequency compression, voice emphasis and the like.
- Examples of associated signal features are noise in the case of noise reduction, a noise from a certain direction in the case of directionality, the presence of certain frequency components in the case of frequency compression and the presence of a foreign voice in the case of voice emphasis.
- the processing using the algorithms may not be optimal or at least not subjectively satisfactory for a user of the hearing device. Describing dissatisfaction with the sound output by the user himself is often difficult, especially since the user typically has no detailed knowledge of how the hearing aid works. A description by the user for the purpose of determining the underlying problem by specialist personnel or using a database is typically difficult, since the user often lacks the terms for an unambiguous and clear description.
- An electronic device is configured to transmit a service request to a server upon detection of an unsatisfactorily processed output signal. This is configured to transmit the service request and one or more initial fitting parameters of the hearing device, audiograms and/or settings of the hearing device to a computer program. This is configured to process the service request and provide a response thereto based at least in part on the one or more initial fitting parameters of the hearing aid, audiograms and/or settings of the hearing aid, and the response via the server and via the electronic device transmit the hearing aid.
- an object of the invention to improve the operation of a hearing system with a hearing device and specifically the operation of a hearing device.
- the hearing aid should be set as optimally as possible for sound output.
- an improved method is to be specified, as well as a hearing system.
- a core concept of the invention is in particular the use of undifferentiated negative feedback from a user of a hearing device for improved adjustment of the hearing device, specifically for adjusting its algorithms.
- the method is used to operate a hearing system.
- the hearing system has a hearing device which is designed to modify an input signal for sound output to a user and to use a number of algorithms with a respective effective strength for this purpose, so that a respective algorithm with a current effective strength is used in a current situation.
- the hearing device preferably has at least one microphone which picks up sound from the environment and generates an electrical input signal. This is fed to a signal processor of the hearing aid for processing, ie for modification.
- the signal processing is preferably part of a control unit of the hearing device.
- the hearing device is preferably used to supply a hearing-impaired user.
- the processing takes place in particular on the basis of an audiogram of the user, which is assigned to the hearing device, so that an individual hearing deficit of the user is compensated for.
- the audiogram is usually taken beforehand, but this is not part of the procedure described here.
- the result of the signal processing is an electrical output signal, which is then converted back into sound via a receiver of the hearing aid and is output to the user, so that sound is output.
- the hearing device is preferably a binaural hearing device, with two individual devices, each of which has at least one microphone and have a receiver and which are worn by the user on different sides of the head, namely once on or in the left ear and once on or in the right ear.
- the signal processing has several algorithms, which are preferably used depending on the current situation, i.e. situation-dependent. In principle, several algorithms can also be used simultaneously.
- a situation is also referred to as a hearing situation and is characterized in particular by background noise in the user's surroundings and at a given time. Examples of a situation are speech, conversation, voices in the background, music, noise or various other disturbing noises such as ringing, clinking, whistling and the like, silence, reverberation, or combinations thereof.
- a respective algorithm is implemented as hardware or software in the signal processing or a combination thereof.
- each algorithm has an adjustable potency for use in a particular situation.
- the strength of the effect can be switched between at least two values, e.g. on or off, but preferably within a range of values, e.g. a value from 0 to 5, with the algorithm being inactive at 0, i.e. having no effect, and with an increasing value one stronger effect.
- the level of effectiveness that is used in which situation for a particular algorithm is in particular predefined, e.g. as part of a fitting session or by standard values that have been set during production, or the like.
- One goal of the present method is in particular to find more optimal effectiveness of the algorithms, in particular by using feedback from the user, and thereby to improve the sound output for the user.
- each algorithm is assigned at least one signal feature and the current effectiveness of a respective algorithm is set depending on the situation by being set depending on a strength of the signal feature in the input signal in the current situation.
- the current potency for a given situation is in a memory of the hearing aid and is retrieved for the application of the algorithm. Accordingly, the processing by the signal processor takes place depending on the respective strength of certain signal features in the input signal.
- the hearing device then reacts to the signal features by using appropriate algorithms with a predetermined effective strength, which is then correspondingly a current effective strength in a current situation.
- the signal processing works as follows: predefined signal features are extracted from the input signal, i.e. the input signal is searched for specific parts, i.e. signal features, and if any are present, these are recognized. Examples of signal features have already been mentioned at the outset. At least one signal feature is assigned to each algorithm, so that if the signal feature is present in the input signal, the associated algorithm is applied in order to specifically process the corresponding signal feature and thereby, for example, emphasize or suppress it compared to the rest of the input signal.
- the strength of action provided for this purpose in a current situation, with which the algorithm is applied, is referred to as the current strength of action and is preferably dependent on the strength of the signal feature.
- the current potency may not be optimal.
- the control unit of the hearing aid has an extraction unit and a combination unit in addition to the signal processing.
- the input signal is routed along a main signal path to the combination unit and then to the output to the listener.
- the input signal is routed along a first secondary signal path, which branches off from the main signal path, to the extraction unit for the extraction of signal features.
- the extraction unit recognizes any signal features that may be present in the input signal and identifies them so that they can be specifically processed by the signal processing.
- the input signal is routed along a second secondary signal path, which also branches off from the main signal path, for signal processing.
- Signal processing is also connected to the extraction unit, so information with regard to the signal features are transmitted from the extraction unit to the signal processing and the signal processing can be controlled and is also controlled in such a way that the recognized signal features are processed in a targeted manner.
- the signal processing uses that algorithm which is assigned to a respective signal feature.
- the signal processing outputs a processed signal as an output signal, which is then fed to the combining unit and mixed thereby with the input signal from the main path, ie the processed signal is applied to the input signal. This then results in an overall output signal, which is then output via the earpiece.
- the hearing system is designed to repeatedly receive a message from the user in such a way that the user is dissatisfied with the sound output in the current situation.
- Receiving, ie accepting, a message takes place in particular in a first step of the method.
- the dissatisfaction does not have to be further explained or specified by the user, so that the report is undifferentiated negative feedback, ie a complaint or feedback that the current setting of the hearing aid is perceived as insufficient, without specifying why or In which way.
- a description or characterization of the alleged inadequacies in the sound output is not required from the user.
- the hearing system expediently has an input element, for example a switch, a button or a microphone for voice input.
- the input element is part of the hearing device or part of an additional device of the hearing system.
- a suitable additional device is in particular a mobile terminal device, eg a smartphone. If present, the additional device is part of the hearing system, but not part of the hearing aid.
- the hearing system also has a database, which contains a number of weights for each algorithm, for evaluating a change in the potency, i.e. for evaluating a possible change in the value of the potency.
- a respective weight therefore links two potencies with one another, more precisely two values for the potency of an algorithm, namely the current potency with a possible future potency, or in other words, an initial potency or actual potency with a target potency or potential potency.
- the number of weights is therefore dependent on the number of values for the potency. For example, an algorithm with an effective strength that can be set in steps of 1 in the range from 0 to 5 then results in 36 weights. In other words, each pair of values in the potency range is assigned a weight.
- a respective weight evaluates the change from the starting potency to one of the possible target potencies. If the target potency is equal to the base potency, the weight evaluates maintaining that value accordingly. Accordingly, for a single initial potency value, there are as many weights as there are possible potency values. These weights for a particular potency form a weight profile or vector of that potency. Several weight profiles then form a two-dimensional weight matrix.
- a respective weight is in particular a measure of the expected improvement in the sound output if the current level of effectiveness is maintained or a different level of effectiveness is used, so that the weights are suitable for evaluating a change in the level of effectiveness.
- the evaluation may show that a change makes sense or that it makes more sense to keep it. Since a respective weight thus indicates how desirable it is to use the target potency instead of the initial potency, the weights are also referred to as preferences, a weight profile as a preference profile and the weight matrix as a preference matrix.
- each of the algorithms is evaluated by determining a case-by-case relevance using the weights for each of the algorithms, to estimate the impact of a change in potency in the current situation.
- This evaluation of the algorithms takes place in a second step of the method.
- the user's message signals that the current setting, which includes the currently used potencies, is not satisfactory for the user, i.e. the user is dissatisfied with one or more of the currently selected potencies for the algorithms. Since the information content of the report does not go beyond mere dissatisfaction and the user does not have to provide any more precise information on the faulty or desired signal processing, it is initially unclear to which algorithms and effectiveness the dissatisfaction and the report refer.
- the stronger the weights recommend a different potency instead of the current potency the more the corresponding algorithm seems to be responsible for the user's dissatisfaction and the more relevant this algorithm is therefore.
- the individual case relevance is thus in particular a measure of the probability with which the associated algorithm is not set optimally for the user.
- the evaluation of the algorithms is therefore in particular an estimation of the respective relevance based on the weights.
- the individual case relevance does not necessarily have to be calculated as part of the procedure. Since the individual case relevance is preferably only dependent on the previously known weights, it is possible and advantageous to use all possible individual case relevance calculated in advance and then looked up as needed during the process. However, if the weights are updated, it makes sense to recalculate the individual case relevance as well. The updating of the weights, which is optional per se, is described in detail further below.
- the relevance values are compared with each other, on the basis of which the most relevant algorithm is selected and then an adjusted potency is used for this by adapting the current potency of the algorithm to a recommended potency , which is determined using the weights.
- this potency which is stored for a situation as the current potency, e.g. in the memory of the hearing aid, is replaced by a new, current potency.
- the relevance value is determined in particular as part of the second method step.
- the adjustment of the current potency and the use of the adjusted potency take place in a fourth step of the method.
- the recommended potency is preferably determined in the second method step mentioned above, since the weights are also used here.
- the recommended potency is determined in the fourth procedural step or in an additional, separate procedural step. How the recommended potency is specifically determined is of secondary importance for the time being. The only important thing is that it is based on the weights, since they advantageously encode a recommendation for a specific potency.
- the comparison of the various relevance values, also referred to as the overall ranking, and the selection of the most relevant algorithm take place in a third step of the method.
- a corresponding number of reports are received, because for each message, exactly one case relevance is usually determined for a respective algorithm.
- a case-by-case relevance is determined for each algorithm.
- These will be across multiple messages is collected and a relevance value is calculated for each algorithm from the individual case relevance.
- the relevance values of the various algorithms are then compared, in particular in an overall ranking, in order to find the algorithm that is most relevant and therefore appears to be the most important for the user. In this way, the algorithm that is particularly important to the user is identified without the user having to provide explicit information.
- the invention is initially based on the assumption that—as already indicated—a user would typically be overwhelmed by specifying exactly how the signal processing should work and which part of the processing is unsatisfactory, let alone how the setting of the hearing aid should be changed.
- the typical user lacks the vocabulary for this, on the other hand, the knowledge about the effects and possibilities of using certain algorithms with a certain effectiveness in certain situations.
- a new user of a hearing device in particular often lacks the ability to verbalize his or her dissatisfaction with the sound output and the resulting hearing impression in such a way that suitable measures for changing the effective strengths can be derived from this.
- even specialist staff for example a so-called hearing care professional, or HCP for short, may have to ask questions in order to arrive at a result. Finding an improved setting is therefore correspondingly difficult.
- the present method is significantly less complex and correspondingly simpler.
- the hearing system can report this to the hearing system via a simple and unspecific message, for example by simply pressing a button. It is then up to the hearing system to use a number of such messages to draw a conclusion as to what the messages probably relate to and then to determine and, in particular, to make suitable changes to the effectiveness of the algorithms. Therefore, based on several reports, i.e. based on multiple answers, the hearing system draws a suitable conclusion as to which processing of which signal characteristics is the cause of the user's dissatisfaction and which effective strength or strengths should be set in order to prevent further dissatisfaction on the part of the user in the future to avoid. By determining and in particular also using a suitable setting, the user is then better prepared for similar or identical situations in the future, and the operation of the hearing system and especially the hearing device is improved.
- the method advantageously takes into account that different signal features are typically evaluated subjectively and therefore fundamentally differently by different users in terms of their usefulness or disruptive influence, so that it is therefore subjective which algorithm is optimally used with which effectiveness.
- the method also takes into account that the user's environment is typically not constant, but that different signal features are present to different degrees in different situations in which the user makes a report. In a given situation, for example within a certain room, the immediate acoustic environment is different Users not necessarily the same.
- a single person in a fast-food restaurant would like to follow a video that is being shown on a screen with the associated sound and is disturbed by children's voices at the next table. Conversely, a father at the next table would like to hear and understand the language of his children and is more likely to be disturbed by the video.
- a group of people are seated on a park bench and all but one person are engaged in lively conversation. The individual, on the other hand, has become engrossed in a novel and does not want to take part in the conversation, but would like to be aware when someone speaks to them.
- the method advantageously also takes into account that different users sometimes also have different preferences with regard to the use of individual algorithms. This often also depends on the hearing deficit of the user, for example it has been observed that users with different degrees of hearing loss reject or accept certain algorithms depending on the severity of the hearing loss.
- the core idea of the present method is in particular, based on several reports from the user, an evaluation, also referred to as weighting or ranking, of the algorithms and thereby identifying the most relevant algorithm, ie the algorithm whose change is most likely to lead to improved operation and thus to a more satisfactory sound output.
- the individual case relevance which are determined for each message for each algorithm, combined to form a relevance value of a respective algorithm and the respective algorithm is compared with the other algorithms based on the relevance value.
- the algorithm which has the highest relevance value is preferably selected as the most relevant algorithm.
- the case-by-case relevance is, in particular, an estimate of how likely it is that a corresponding different potency would have led to a better result and thereby possibly prevented a report.
- a respective individual case relevance is preferably all the greater, the more likely it is that a different effective strength would have led to a sound output that was satisfactory for the user.
- the database is preferably designed in such a way that the strength of the signal feature, which is assigned to a respective algorithm, is taken into account when determining the individual case relevance and the recommended effectiveness.
- the strength of a signal feature is also referred to as signal strength.
- the strength of the respective signal feature is preferably measured anyway in order to control the signal processing, as already described above, and to set the strengths of the algorithms depending on the situation.
- one or more signal features are now expediently extracted from the input signal in the event of a message and their respective strength is determined in order to carry out an improved evaluation of the algorithms.
- the database suitably contains a number of weights for different strengths of the signal feature for each algorithm, in each case for evaluating a change in the effective strength in the strength determined.
- the strength is mapped to a strength range, for example from 0 to 5, where 0 means that the signal feature is not present and the strength of the signal feature increases with increasing value.
- the weight matrix for a particular algorithm is therefore not just two-dimensional, but three-dimensional, because a third dimension for the signal strength is now added to the two dimensions of the initial potency and the target potency. The number of weights is also increased accordingly.
- An individual algorithm is evaluated, ie its individual case relevance is determined now depending on the strength, which is determined in the current situation for the signal feature, which is assigned to the algorithm.
- the two-dimensional weight matrix for a strength 0 of a respective signal feature i.e. if the signal feature is not included in the input signal, is an identity matrix, so that the corresponding weights indicate that in the case of the absence of the signal feature it is recommended to keep the current potency.
- the strengths of the signal features of the current situation are conveniently measured and preferably stored. This takes place, for example, during the extraction of the signal features in the extraction unit.
- the signal characteristics and their strengths describe the current situation, especially in the temporal and spatial vicinity of the report, i.e. the signal characteristics characterize the environment at the time of the report or in a specific time window around the time of the report.
- the strength of a respective signal feature is preferably determined in a period of at most 10 s before the message until the time of the message.
- the signal features are continuously extracted and their respective strengths are temporarily stored and then used in a report to query the database.
- "Spatial proximity" means in particular "within earshot”.
- a suitable algorithm is background noise suppression for suppressing background noise, for example machine or engine noise.
- Such interference noises for example, which can be recognized on the basis of their temporal and/or spectral form, serve as a signal feature.
- Another suitable algorithm is wind noise suppression for suppressing wind noise. This works similar to noise suppression, for example.
- Microphone noise for example, serves as a signal feature.
- Another similar algorithm is feedback suppression for suppressing feedback.
- Another algorithm is a so-called sound smoothing, for suppressing impulses, ie temporally short sound signals, eg a spoon hitting a coffee cup or the clattering of crockery.
- Another algorithm is directionality, ie directivity of the hearing aid microphones, to emphasize sound from a specific direction. Depending on the current situation, a directionality offers certain advantages. If the hearing aid is to play music in a music situation, the directionality is expediently deactivated, ie omnidirectional operation of the hearing aid is set, whereas in the presence of speech, i.e. in a speech situation, the directionality is activated, so that sound signals from the front are expediently opposed to sound signals from other directions be highlighted since a relevant speaker is typically in front of the user.
- the directionality is also dynamically adjusted in order to more efficiently suppress other sound sources that are not in front but are still loud compared to the sound source in front of the user.
- Foreign language for example, is used as a signal feature, the presence of which is recognized.
- Another algorithm is a compression, more precisely a frequency compression, in which in particular high-frequency components in the input signal are shifted towards lower frequencies in order to enable a user with a hearing deficit in the high-frequency range to nevertheless perceive these frequencies. Since, for example, fricatives are strongly represented in the high-frequency range, this algorithm helps with speech understanding. Speech in general or, specifically, a high-frequency speech component, for example the presence of fricatives, serves as a signal feature.
- Another algorithm uses speech recognition, also known as voice activity detection, to emphasize speech. The typical syllable repetition frequency of 4 Hz, for example, serves as a signal feature.
- a language-relevant frequency range is in particular 250 Hz to 5 kHz.
- a respective algorithm preferably acts selectively on the associated signal feature and leaves other parts of the input signal as unchanged as possible.
- a respective signal feature is preferably amplified by the associated algorithm (e.g. speech is then amplified during speech recognition), added (e.g. during compression, more precisely frequency compression, a signal is added in the low-frequency frequency range), reduced (e.g. during noise suppression, the noise is reduced) , or eliminated (e.g. feedback suppression completely removes or prevents feedback).
- a respective weight indicates which proportion of users in a reference group prefers the associated change.
- a respective weight directly indicates a number of users or the weights are also normalized.
- a respective weight is thus generated in particular by corresponding tests and recordings in connection with other users of hearing aids. For example, a group of test subjects and/or experienced hearing aid users is observed and their behavior, for example manual switching of the effective strength in certain situations, is recorded and stored as weights.
- a respective weighting matrix then contains those proportions of users in the reference group who have switched from an initial potency to a specific target potency (or possibly have retained the initial potency), particularly given a specific strength of a specific signal feature.
- the weights thus represent empirical data and each weight is formed from one or more data points.
- a single data point represents, for example, a single change in the potency in a single situation by a single user.
- a message is looked up in the database to see which strengths of action are preferred by the reference group for a particular algorithm if the extracted signal characteristics are present and are therefore, so to speak, recommended. Based on the recorded behavior of other users, the individual case relevance and a recommended potency can be determined for another user.
- the mentioned reference group comprises only those users who are similar to the user, in particular those users for whom a similar audiogram was determined as for the user.
- weights are used that result if only the behavior of similar users is taken into account.
- data points that can be traced back to similar users are taken into account.
- the similarity of their audiograms and/or other individual characteristics, e.g. age, gender, type of hearing deficit and the like preferably serves as a benchmark for the similarity of the user with the users of the reference group and their selection. It is assumed that similar users also have similar preferences and needs with regard to the operation of the hearing device. This applies in particular to users with a similar hearing deficit, which can be checked particularly easily using the audiograms. In this way, the total amount of data in the database is reduced individually for each user in such a way that particularly relevant weights result and the assessment in connection with determining the individual case relevance is significantly more accurate.
- weights are determined by interpolation or extrapolation of weights determined in some other way.
- the weights have been set by those skilled in the art, e.g., HCPs.
- it is also suitable to start with simply estimating the weights, preferably in combination with ongoing updating.
- the problem initially arises that weights must also be available on day 0, so that a simple estimate by experts with the appropriate expertise and/or a special test series with a few, selected users, to the initial Population of the database with weights are beneficial.
- an interpolation and/or extrapolation of the weights is also advantageous.
- the recommended potency is calculated from the weights, specifically each time a report is received or once in advance.
- the previous statements on the individual case relevance also apply to the calculation of the recommended potency.
- the recommended potency is preferably calculated from the weights by means of a statistical evaluation, preferably an averaging or a median value formation.
- the weights of the weight profile for the current potency are used here. Based on a three-dimensional weight matrix, depending on the strength of the signal feature of the associated algorithm and depending on the current potency, the corresponding weight profile is selected, which contains the various weights for a selection of a respective target potency for this strength and this potency as the initial potency. These weights are then used to calculate which potency is recommended, e.g. by averaging or median value formation.
- the calculated, recommended potency can basically match the current potency, but then the associated algorithm will be of little relevance, since there is agreement, e.g. with the underlying reference group. However, if there is a difference between the recommended and current potency, it can be assumed that a switch to the recommended potency would lead to an improvement in the current situation.
- the recommended potency is a value derived from the database, which includes the experiences of other users and/or the assumptions and recommendations of experts.
- the individual case relevance is a parameter for evaluating an algorithm, ie for assessing the relevance of the algorithm in the current situation for which the report was made.
- a respective individual case relevance is calculated using the weights that are stored in the database and in which, in particular, recommendations and/or experiences of other users and/or experts are encoded.
- a respective individual case relevance is calculated as a function of a potency difference, which is the difference between the current potency and the recommended potency.
- the recommended potency is also determined, preferably as already described above. As already indicated there, it can be assumed that if there is a greater difference between the current and recommended potency, changing the potency of the associated algorithm leads to a particularly strong improvement in the sound output, since the current potency differs greatly from the potency suggested by the weights and thus from others Users and / or experts preferred, ie then also recommended potency deviates.
- the amount of the difference is formed so that, regardless of whether the recommended potency is above or below the current potency, the greater the difference, the greater the individual case relevance.
- a respective individual case relevance is calculated depending on a change recommendation, which is a measure of the sum of the weights for changing to a different potency on the one hand compared to the weight for maintaining the current potency on the other.
- the individual relevance depends on how strongly the weights recommend switching to a different potency versus staying at the current potency.
- the change recommendation is preferably standardized.
- a change recommendation a difference is formed from the sum of the weights for changing to a different potency and the weight for maintaining the current potency. The weights of the weight profile for the current situation and the current potency are used. For normalization, this difference becomes the sum of all
- a respective individual case relevance is calculated as a function of a spread for the current potency.
- the spread is in particular a spread for the target potency.
- the spread indicates how much the weights are focused on a single potency.
- the spread is a variance of the target potencies, with each target potency being considered according to its weight, because the weight indicates how often that target potency is preferred compared to the other target potencies.
- This is particularly illustrative in the case where the weights simply indicate a number of users, because then a weight for a specific data pair of initial potency and target potency simply gives the number of data points for this data pair.
- These data points are then evaluated statistically, e.g. by calculating their variance as a measure of scatter as described, with the initial potency then being the same for each data point in order to only consider a specific weight profile, namely that of the current potency.
- a combination of several calculation methods is particularly preferred, so that the individual case relevance combines diverse concepts.
- the relevance value of a respective algorithm is preferably calculated by means of a statistical evaluation, preferably a median value formation, from the individual case relevance of this algorithm, ie in particular analogously to the recommended potency described above.
- a statistical evaluation preferably a median value formation
- the relevance value is preferably recalculated for each message and is thereby advantageously continuously updated, ie in particular that the relevance value is determined iteratively overall.
- weights in the database contain the appropriately encoded information that in the case of the signal feature "sound of rattling dishes" or "impulse”, most users prefer sound smoothing, so that the effectiveness of the sound smoothing is adjusted accordingly for the guest after repeated notification, presumably in the present case elevated.
- the weights contain the information that in the case of the signal feature "noise”, which is generated by the coffee grinder, most users prefer noise suppression, so that the effectiveness of the noise suppression is adjusted accordingly for the employee after repeated reports, in this case probably increased .
- the aforementioned example is only one of many conceivable and possible constellations and serves primarily to illustrate the mode of action of the method.
- the current potency is the most relevant Algorithm only adapted to the recommended potency if the relevance value of the most relevant algorithm differs by at least a minimum value from the relevance values of the other algorithms. Accordingly, it is awaited until a differentiation defined as sufficient above the minimum value is achieved and one of the algorithms is sufficiently reliably discriminated against the other algorithms.
- the first, the second and the third method step are therefore expediently carried out several times.
- the third method step is then followed by a test step in which compliance with the minimum value is checked, and if this is positive, the fourth method step is carried out.
- the minimum value is in particular a minimum required difference between the highest relevance value and the next highest relevance value.
- the weights in the database are expediently updated depending on the adjusted potency, and this adjusted potency is thus taken into account from now on when determining an individual case relevance and a recommended potency.
- the database is thus advantageously continuously updated.
- the findings from the application of the method for a single user thus also benefit other users whose hearing systems also use the database.
- the adjusted potency as a target potency in combination with the original, current potency in the associated current situation corresponds to the coordinates of a data point in the weight matrix, whose associated weight is now increased, since after adjusting the potency for the user, this adjustment can now be assumed to be advisable and also accepted. Equivalently, the other weights can also be reduced. Further use of the database by the user's or another user's hearing system then uses the updated weights. In this respect, the database represents a continuously updated or even a learning system.
- the recommended potency is simply used as the adjusted potency.
- an intermediate value is formed, for example the mean of the current and recommended potency, in order to achieve an adjustment to the recommended potency.
- the adjusted potency is preferably used from then on as the new, current potency, so that the adjusted potency is automatically used if the current situation occurs again.
- the adjusted potency is therefore set directly by the hearing system and now represents the potency that will be used in the future if a corresponding situation arises. If a message is nevertheless sent again, the process is continued as already described in order to obtain a further adjustment of the same or a different algorithm.
- the adjusted potency is first suggested to the user in a test mode and only used as the new current potency after confirmation by the user.
- the test mode is used for listening, so to speak.
- the user is thus given the opportunity to test the adjusted potency in advance and then either accept or reject it. This is made possible via appropriate input elements, e.g. on the hearing aid or on an additional device. Only when the adjusted potency in the test mode has been accepted by the user through a corresponding input is the adjusted potency actually used and stored as the new current potency, as already described, and the weights in the database are then preferably updated.
- the weights in the database are also updated depending on the experimental potency and this is taken into account from now on when determining an individual case relevance and a recommended potency.
- the experimental potency is only used to update the weights when at least one or a minimum number of other users have also accepted the corresponding adjustment.
- the experimental potency is intentionally chosen to deviate from the recommended potency to avoid narrowing of the previous data in the database. For example, the experimental potency is higher or lower than the recommended potency, or a random value.
- the experimental potency is preferably suggested for the most relevant algorithm, but alternatively it is also advantageous to suggest an experimental potency for another algorithm, i.e. to adapt the potency for another algorithm instead of the actually most relevant algorithm. A combination is also useful.
- an experimental potency is only offered to certain users, for example those users who have explicitly declared their willingness to do so in advance. Such users are also referred to as experimental users.
- a hearing system or hearing aid according to the invention is designed to carry out a method as described above.
- the hearing system or hearing device preferably has a control unit, also referred to as a controller.
- the control unit the method is implemented in particular in terms of programming or circuitry, or a combination thereof.
- the control unit is designed as a microprocessor or as an ASIC or as a combination thereof.
- the control unit can also be used on different devices of the hearing system and is not necessarily identical to the already mentioned control unit of the hearing aid. In principle, the method steps described above can be distributed to different devices as desired.
- the hearing system includes at least one hearing aid and a database as described above.
- the hearing aid is connected to the database for data exchange via a data connection, e.g. via the Internet.
- the database is expediently part of a server, which is correspondingly part of the hearing system.
- the additional device serves as an intermediary between the hearing aid and the server and for their connection for the purpose of data exchange.
- the hearing aid and the additional device are preferably connected via a Bluetooth connection for data exchange, while the additional device and the database are preferably connected via the Internet.
- other data connections and combinations of data connections are fundamentally conceivable and also suitable.
- An embodiment is also suitable in which the database is part of the additional device or even of the hearing device, so that the hearing system can also do without a server.
- the embodiment described with an additional device and server is particularly preferred.
- the individual case relevance is preferably calculated on the server and thus advantageously centrally, so that the calculation can be updated easily, for example by the manufacturer of the hearing device, who expediently also operates the server.
- the relevance values are preferably calculated on the additional device or on the hearing aid, ie close to the user.
- the calculation of the individual case relevance initially depends only on the weights and is therefore user-dependent and can also be carried out in advance. However, the calculation of the relevance values depends on the reports by the user and is also dependent on the current situations experienced by the user and is therefore individual. By calculating the relevance values on the additional device or This individual data does not have to be transmitted to the hearing aid and not processed centrally, which would be correspondingly complex.
- a hearing system 2 which has a hearing aid 4 and an additional device 6 and a server 8 with a database 10.
- the hearing aid 4 is shown schematically in 2 shown.
- the hearing device 2 is designed to modify an input signal 12 for sound output to a user who is not explicitly shown and to use a number of algorithms 14 with a respective effective strength W for this purpose, so that in a current situation a respective algorithm 14 with a current effective strength aW is used.
- the hearing device 4 shown has at least one microphone 16 which picks up sound from the environment and generates the electrical input signal 12 . This is fed to a signal processor 18 of the hearing aid 4 for processing, ie for modification.
- the signal processing 18 is part of a control unit 20 of the hearing device 4.
- the hearing device 4 is used here to supply a hearing-impaired user.
- the processing is based on an audiogram of the user, which is assigned to the hearing aid 4, so that an individual hearing deficit of the user is compensated.
- the signal processing 18 gives an electrical result as a result Output signal 22, which is then converted back into sound via an earpiece 24 of the hearing aid 4 and is output to the user, so that sound is output.
- the hearing aid 4 shown is a binaural hearing aid 4, with two individual devices, each of which has at least one microphone 16 and a receiver 24 and which the user wears on different sides of the head. 2 only shows one of the individual devices in simplified form.
- the signal processing 18 has a number of algorithms 14 which are used depending on the current situation, i.e. depending on the situation, with a number of algorithms 14 also being able to be used at the same time.
- each algorithm 14 has an adjustable effectiveness W for use in a particular situation.
- the effectiveness W is, for example, a value from 0 to 5, with the algorithm 14 being inactive at 0, i.e. developing no effect, and developing a stronger effect as the value increases.
- Which effective strength W is used in which situation for a respective algorithm 14 is predefined.
- an attempt is now made to find more optimal effective strengths W of the algorithms 14 and to suitably adapt the predefined effective strengths W.
- At least one signal feature M is assigned to each algorithm 14 and the current effectiveness aW of a respective algorithm 14 is set as a function of the situation by being set as a function of a strength S of the signal feature M in the input signal 12 in the current situation.
- the processing by the signal processor 18 is therefore carried out depending on the respective strength S of specific signal features M in the input signal 12.
- the hearing aid 4 then reacts in a given situation to the signal features M by using appropriate algorithms 14 with a predetermined effective strength W, which in a current situation then corresponding to a current potency aW.
- a respective algorithm 14 acts selectively on the associated signal feature M and leaves other parts of the input signal 12 as unchanged as possible.
- a respective signal feature M is, for example, amplified or reduced by the associated algorithm 14 .
- algorithms 14 are available and used and which signal features M are searched for in the input signal 12 and extracted from it are of secondary importance.
- algorithms 14 are noise suppression, for suppressing noise, e.g. machine or engine noise as a signal feature M, wind noise suppression, for suppressing wind noise with microphone noise as a signal feature M, feedback suppression, sound smoothing, for suppressing impulses as a signal feature M, a Directionality, i.e. directivity of the microphones 16, to emphasize sound from a specific direction, compression, specifically frequency compression, and speech recognition, to emphasize speech.
- the signal processing 18 works as follows: predefined signal features M are extracted from the input signal 12 . If a corresponding signal feature M is present, the associated algorithm 14 is applied in order to process the corresponding signal feature M in a targeted manner and thereby, for example, emphasize or suppress it in relation to the rest of the input signal 12 .
- the effective strength W provided for this in a current situation, with which the algorithm 14 is applied, is referred to as the current effective strength aW and is dependent here on the strength S of the signal feature M.
- the current effective strength aW may not be optimal.
- the hearing device 4 shown has an extraction unit 26 and a combination unit 28 in addition to the signal processing unit 18 .
- the input signal 12 is routed along a main signal path 30 to the combination unit 28 and then for output to the earphone 24.
- the input signal 12 is routed along a first secondary signal path 32, which branches off the main signal path 30, to the extraction unit 26 , for the extraction of signal features M.
- the extraction unit 26 recognizes any signal features M present in the input signal 12 and identifies them so that they can be processed by the signal processing 18 in a targeted manner.
- the extraction unit 26 also measures the strength S of a respective signal feature M.
- the input signal 12 is routed to the signal processor 18 along a second secondary signal path 34, which also branches off from the main signal path 30, for processing.
- the signal processing 18 is also connected to the extraction unit 26, so that information regarding the signal features M is transmitted from the extraction unit 26 to the signal processing 18 and the signal processing 18 can be controlled and is also controlled in such a way that the detected signal features M are processed in a targeted manner.
- the signal processing 18 applies that algorithm 14 which is assigned to a respective signal feature M.
- the signal processor 18 outputs a processed signal 36 as an output signal, which is then fed to the combining unit 28 and mixed thereby with the input signal 12 from the main path 30, ie the processed signal 36 is applied to the input signal 12. This then results in an overall output signal 22 which is output via the receiver 24 .
- As an alternative to this in 2 shown configuration are also other configurations and interconnections conceivable and suitable.
- FIG. 3 a flowchart for an exemplary embodiment of a method according to the invention for operating the hearing system 2 is shown. The method is used effectively for improved adjustment of the hearing device 4 and in this respect also for the operation of the hearing device 4.
- the hearing system 2 is designed to repeatedly receive a message from the user in such a way that the user is dissatisfied with the sound output in the current situation. Receiving, ie accepting, a message takes place here in a first method step V1 of the method. The dissatisfaction does not have to be explained or specified further by the user, so that the report is undifferentiated negative feedback.
- the hearing system 2 has an input element 38, here on the additional device 6, alternatively or additionally at another location, eg on the hearing device 4.
- the additional device 6 shown here is a mobile terminal device, specifically a smartphone. A message can be generated by actuating the input element 38 .
- the hearing system 2 also has as in 1 a database 10 can be seen.
- this contains a number of weights G for evaluating a change in the potency W, ie for evaluating a possible change in the value of the potency W.
- Exemplary weights G are given in FIGS Figures 4 - 6 specified.
- a respective weight G therefore links two potencies W with one another, more precisely two values for the potency W of an algorithm 14, namely the current potency aW with a possible future potency, or in other words, an initial potency aW or actual potency with a target potency zW or Can potency.
- the number of weights G is therefore dependent on the number of values for the potency W.
- weights G for an algorithm 14 with a potency W that can be set in increments of 1 in the range from 0 to 5.
- a respective weight G evaluates the change from the initial potency aW to one of the possible target potencies zW. If the target potency zW is equal to the starting potency aW, the weight G evaluates the maintenance of this value accordingly. For a single value for the initial potency aW, there are accordingly as many weights G as values for the potency W are possible.
- These weights G for a specific potency W form a weight profile P or weight vector of this potency W. In 6 an exemplary weight profile P is marked.
- a number of weight profiles P then form a two-dimensional weight matrix X, as in FIGS Figures 4 - 6 is recognizable.
- a respective weight G is a measure of the improvement in the sound output to be expected if the current effective strength aW is retained or a different effective strength W is used, so that the weights G are suitable for evaluating a change in the effective strength G. The evaluation may show that a change makes sense or that it makes more sense to keep it. Since a respective weight G thus indicates how desirable it is to use the target potency zW instead of the initial potency aW, the weights G are also referred to as preferences, a weight profile P as a preference profile and the weight matrix X as a preference matrix.
- each of the algorithms 14 is evaluated by determining an individual case relevance R_e for each of the algorithms 14 on the basis of the weights G, in order to estimate the effect of a change in the effectiveness in the current situation.
- the individual case relevance R_e is determined, for example, by looking it up or calculating it.
- This evaluation of the algorithms takes place in a second method step V2 of the method.
- the user's message signals that the current setting, which includes the potency aW currently used, is not satisfactory for the user, i.e. the user is dissatisfied with one or more of the potency aW currently selected for the algorithms 14 .
- the individual case relevance R_e is thus in particular a measure of the probability with which the associated algorithm 14 is not set optimally for the user.
- the individual case relevance R_e does not necessarily have to be calculated as part of the procedure. Since the individual case relevance R_e in the present case is only dependent on the previously known weights G, it is possible to calculate all possible individual case relevance R_e in advance and then to look them up during the method as required.
- the relevance value R is determined as part of the second method step V2.
- the adjustment of the current potency aW and the use of the adjusted potency pW take place in a fourth method step V4 of the method.
- the recommended potency eW is determined here in the second method step V2, since the weights G are also used here, but a determination elsewhere is also possible and suitable.
- the comparison of the various relevance values R also referred to as the overall ranking, and the selection of the most relevant algorithm 14 take place in a third method step V3 of the method.
- a corresponding number of messages are received, because for each message for a respective algorithm 14 exactly one individual case relevance R_e is usually determined. These are collected over several reports and a relevance value R is calculated for each algorithm 14 from the individual individual case relevance R_e.
- the relevance values R of the various algorithms 14 are then compared in an overall ranking in order to find the algorithm 14 which is most relevant and therefore appears to be the most important for the user. In the present case, the algorithm 14 that has the highest relevance value R is selected as the most relevant algorithm 14 .
- the algorithm 14 that is particularly important to the user is identified without the user having to provide explicit information on this.
- a recommendation for a new potency can also be derived from the weights G, ie a recommended potency eW.
- the database 10 in 1 is designed in such a way that the strength S of the signal feature M, which is assigned to a respective algorithm 14, is taken into account when determining the individual case relevance R_e and the recommended effective strength eW.
- the strength S of the respective signal feature M is measured in any case, for example in the extraction unit 26, in order to control the signal processing 18 as already described above and to set the effective strengths W of the algorithms 14 depending on the situation.
- one or more signal features M are now extracted from the input signal 12 and their respective strength S is determined.
- the database 10 contains several weights G for different strengths S of the signal feature M for each algorithm 14, each for evaluating a change from the effective strength W to the determined strength S.
- the strength S is mapped to a strength range, for example from 0 to 5, where 0 means that the signal feature M is not present and the strength S of the signal feature M increases with increasing value.
- the weighting matrix X for a respective algorithm 14 is therefore not only two-dimensional, but three-dimensional, since a third dimension for the strength S is now added to the two dimensions of the starting strength aW and the target strength zW. Accordingly, the number of weights G is increased.
- An individual algorithm 14 is evaluated, ie its individual case relevance R_e is determined as a function of the strength S which is determined in the current situation for that signal feature M which is assigned to the algorithm 14 .
- FIG. 5 and 6 is a section of the three-dimensional weight matrix X 4 shown. So shows figure 5 the two-dimensional weight matrix X for a strength S of 5, ie a very strong signal feature M, and 6 shows the two-dimensional weight matrix X for a strength S of 3, ie a signal feature M of medium strength.
- the values shown for the weights G are example values which, however, illustrate the tendency to switch to a greater potency W at a greater strength S.
- the two-dimensional weight matrix X for a strength S of 0, i.e. when the signal feature M is not contained in the input signal 12 is an identity matrix, so that the corresponding weights G indicate that in the event that the signal feature M is not present, recommended will maintain the current potency aW.
- FIG. 4 - 6 gives a respective weight G, which proportion of users of a reference group prefers the associated change.
- a respective weight G is generated by corresponding tests and recordings in connection with other users of hearing aids 4 .
- a respective weighting matrix X then contains those proportions of users of the reference group who have changed at a specific strength S of a specific signal feature M and starting from an initial potency aW to a specific target potency zW (or possibly have retained the initial potency aW).
- the weights G of a respective weight profile P are normalized in such a way that their sum is 100.
- the database 10 is now looked up to determine which effective strengths W are preferred by the reference group for a particular algorithm 14 when the extracted signal features M are present and are therefore, so to speak, recommended.
- the individual case relevance R_e and a recommended potency eW can be determined for another user.
- the reference group mentioned includes, for example, only those users who are similar to the user, in particular those users for whom a similar audiogram was determined as for the user.
- the similarity of their audiograms and/or other individual ones serves as a benchmark for the similarity of the user with the users of the reference group and their selection Characteristics, e.g. age, gender, type of hearing impairment and the like. It is assumed that similar users also have similar preferences and needs with regard to the operation of the hearing device.
- the recommended potency eW is calculated from the weights G when a message is received or once in advance and, if necessary, again when the weights G are updated calculated from the weights G.
- the weights G of the weight profile P are used for the current potency aW.
- the corresponding weight profile P is selected, which for this strength S and this strength W as the starting strength aW the various weights G for a selection of a respective target strength zW contains.
- the strength S is 3, so the two-dimensional weight matrix X is off 6 is used.
- the current potency aW is also 3, so in 6 the marked weight profile P is selected. From its six weights G in connection with the possible potency W, it is then calculated which potency W is recommended, eg by averaging or median value formation. For example, a respective target potency zW is multiplied by the associated weight G and thereby weighted, the target potencies zW weighted in this way are then added and divided by the sum of the weights G, here 100. In the example, the potency W is then 3.42, which, for example, is additionally rounded to a recommended potency eW of 3.
- the calculated, recommended potency eW can basically match the current potency aW, but then the associated algorithm 14 will be of little relevance since there is a match, for example, with the underlying reference group. However, if there is a difference between the recommended potency eW and the current potency aW, it can be assumed that a change to the recommended potency eW would lead to an improvement in the current situation. This is the case, for example, if in 6 the current potency aW is 0. As recommended The potency eW is again 3, which then deviates from the starting potency aW 0.
- the individual case relevance R_e is a parameter for evaluating an algorithm 14 in the current situation for which the report was made. The following applies: the greater the individual relevance R_e of a first algorithm 14 compared to the individual relevance R_e of a second algorithm 14, the more relevant the first algorithm 14 appears to the user in the current situation compared to the second algorithm14. The same also applies to the relevance value R, which is derived from the individual case relevance R_e.
- a respective individual case relevance R_e is calculated using the weights G, which are stored in the database 10 and in which, in particular, recommendations and/or experiences of other users and/or experts are encoded. In principle, various calculation methods are possible and suitable, either individually or in combination.
- a respective individual case relevance R_e is calculated as a function of a potency difference, which is the difference between the current potency aW and the recommended potency eW.
- the amount of the difference is also formed, so that regardless of whether the recommended potency eW is above or below the current potency aW, the greater the difference, the higher the individual case relevance R_e.
- the recommended potency eW is simply used as the adjusted potency pW.
- an intermediate value is formed, for example the mean value from the current potency aW and the recommended potency eW, in order to achieve an adjustment to the recommended potency eW.
- a respective individual case relevance R_e is calculated depending on a change recommendation, which is a measure of the sum of the weights G for changing to a different potency W on the one hand compared to the weight G for maintaining the current potency aW on the other.
- a normalized difference is formed as a change recommendation from the sum of the weights G for changing to a different potency W and the weight G for maintaining the current potency aW.
- the weights G of the weight profile P for the current situation and the current potency aW are used. This difference is divided by the sum of all weights G of this weight profile P for normalization.
- a respective individual case relevance R_e is calculated as a function of a spread of the target potency zW for the current potency aW.
- the spread indicates how much the weights G are focused on a single potency W.
- the spread is, for example, a variance of the target potencies zW.
- a weight G for a specific data pair consisting of initial potency aW and target potency zW simply results in the number of data points for this data pair. These data points are then statistically evaluated.
- the spread shows how strongly a certain potency W is recommended or whether several potencies W are possible, in other words how pronounced the recommendation based on database 10 is.
- M(x) is the mean value of the potencies W and is then 2.5.
- V 1.05
- f3 1.43
- the relevance value R of a respective algorithm 14 is also calculated from the individual case relevance R_e of this algorithm 14 by means of a statistical evaluation, for example a median value formation. Typically, higher individual case relevance R_e also results in a higher relevance value R.
- the current effectiveness aW of the most relevant algorithm 14 is only adapted to the recommended effectiveness eW when the relevance value R of the most relevant algorithm 14 differs from the relevance values R of the other algorithms 14 by at least a minimum value dR. Accordingly, it is awaited until a differentiation defined as sufficient via the minimum value dR is achieved and one of the algorithms 14 is discriminated against the other algorithms 14 with sufficient certainty.
- the minimum value dR is, for example, a minimum required difference between the highest relevance value R and the next highest relevance value R.
- weights G in the database 10 are optionally updated depending on the adjusted potency aW and this adjusted potency aW is thereby taken into account from now on when determining an individual case relevance R_e and a recommended potency eW.
- the database 10 is thus continuously updated.
- the adjusted potency pW is now used as the new, current potency aW, so that if the current situation occurs again, the adjusted potency pW is automatically used.
- the adjusted effective strength pW is thus set directly by the hearing system 2 and now represents that effective strength W which will be used in the future when a corresponding situation arises. Should a message then nevertheless occur again, the method is continued as already described in order to obtain a further adaptation of the same or a different algorithm 14 .
- this is first suggested to the user in a test mode and only used as the new current potency aW after confirmation by the user.
- the test mode is therefore used as a kind of test listening and the user is given the opportunity to test the adjusted potency pW in advance and then either accept or reject it. This is made possible via corresponding input elements 38, for example on the hearing aid 4 or on the additional device 6.
- a different, experimental potency W is optionally suggested in the test mode instead of an adjusted potency pW, so the user is not offered the potency pW adapted according to the method, but intentionally one different and possibly less optimal potency W. If the experimental potency W is then still satisfactory for the user, the user will accept the experimental potency W, so that it will henceforth be used by the hearing system 2 as the new current potency aW.
- the weights G in the database 10 are also updated as a function of the experimental potency W and this is then taken into account when determining an individual case relevance R_e and a recommended potency eW.
- the experimental potency W is selected, for example, higher or lower than the recommended potency eW or is a random value.
- the hearing system 2 comprises at least one hearing aid 4 and a database 10 as described above.
- the hearing device 4 is connected to the database 10 for data exchange via a data connection 40, for example via the Internet.
- the database 10 is part of the server 8 here, which is part of the hearing system 2 accordingly.
- the hearing system 2 in the exemplary embodiment shown here also includes the additional device 6, which serves as an intermediary between the hearing device 4 and the server 8 and for their connection for the purpose of data exchange.
- the hearing aid 4 and the additional device 6 are connected via a Bluetooth connection for data exchange, for example, while the additional device 6 and the database 10 are connected, for example, as in FIG 1 shown over the unspecified internet.
- the individual case relevance R_e is calculated on the server 8 in the exemplary embodiment shown, but this is not mandatory. In contrast, the relevance values R are calculated here on the additional device 6, which, however, is also not mandatory.
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Description
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betrieb eines Hörsystems und ein Hörsystem.The invention relates to a method for operating a hearing system and a hearing system.
Ein Hörsystem weist ein Hörgerät auf, welches von einem Nutzer am oder im Ohr getragen wird. Im Betrieb nimmt das Hörgerät Geräusche aus der Umgebung mittels eines oder mehrerer Mikrofone auf und erzeugt dabei ein elektrisches Eingangssignal, welches über einen Hörer des Hörgeräts wieder in Geräusche umgewandelt und an den Nutzer ausgegeben wird. Das elektrische Eingangssignal wird mittels einer Signalverarbeitung zu einem elektrischen Ausgangssignal für den Hörer verarbeitet, um das Hörerlebnis und die Wahrnehmung der Geräusche an die persönlichen Bedürfnisse des Nutzers anzupassen. Typischerweise dient ein Hörgerät zur Versorgung eines hörgeschädigten Nutzers, d.h. zum Ausgleich eines Hördefizits des Nutzers. Die Signalverarbeitung verarbeitet die elektrischen Eingangssignale dann derart, dass das Hördefizit ausgeglichen wird. Hierzu wird beispielsweise ein zuvor ermitteltes Audiogramm des Nutzers verwendet.A hearing system has a hearing aid that is worn by a user on or in the ear. During operation, the hearing device picks up noises from the environment using one or more microphones and thereby generates an electrical input signal, which is converted back into noise via a receiver of the hearing device and is output to the user. The electrical input signal is processed into an electrical output signal for the listener by means of signal processing in order to adapt the listening experience and the perception of the sounds to the personal needs of the user. A hearing aid is typically used to care for a hearing-impaired user, i.e. to compensate for the user's hearing deficit. The signal processing then processes the electrical input signals in such a way that the hearing deficit is compensated for. A previously determined audiogram of the user is used for this purpose, for example.
Denkbar ist, dass die Signalverarbeitung bei der Verarbeitung des Eingangssignals situationsabhängig diverse Algorithmen anwendet. Ein jeweiliger Algorithmus dient dann zur gezielten Modifikation eines Teils des Eingangssignals, z.B. um diesen hervorzuheben oder zu unterdrücken. Der betreffende Teil stellt ein Signalmerkmal im Eingangssignal dar, welches auf diese Weise durch einen zugeordneten Algorithmus gezielt verarbeitet wird. Ein Signalmerkmal wird auch als Signalfeature bezeichnet, oder kurz lediglich als Merkmal oder Feature. Beispiele für Algorithmen sind eine Störgeräuschunterdrückung, eine Direktionalität, d.h. Richtwirkung der Mikrofone, eine Frequenzkompression, eine Stimmenhervorhebung und dergleichen. Beispielhafte zugehörige Signalmerkmale sind Rauschen im Falle der Störgeräuschunterdrückung, ein Geräusch aus einer bestimmten Richtung im Falle der Direktionalität, das Vorhandensein bestimmter Frequenzanteile im Falle der Frequenzkompression und das Vorhandensein einer fremden Stimme im Falle der Stimmenhervorhebung.It is conceivable that the signal processing uses various algorithms depending on the situation when processing the input signal. A respective algorithm is then used for the specific modification of a part of the input signal, for example in order to emphasize or suppress it. The relevant part represents a signal feature in the input signal, which in this way is specifically processed by an associated algorithm. A signal feature is also referred to as a signal feature, or simply as a characteristic or feature for short. Examples of algorithms are background noise suppression, directionality, ie directivity of the microphones, frequency compression, voice emphasis and the like. Examples of associated signal features are noise in the case of noise reduction, a noise from a certain direction in the case of directionality, the presence of certain frequency components in the case of frequency compression and the presence of a foreign voice in the case of voice emphasis.
Die Verarbeitung mittels der Algorithmen ist möglicherweise nicht optimal oder zumindest für einen Nutzer des Hörgeräts subjektiv nicht zufriedenstellend. Die Beschreibung einer Unzufriedenheit mit der Schallausgabe durch den Nutzer selbst ist oftmals schwierig, zumal der Nutzer typischerweise keine detaillierte Kenntnis von der Funktionsweise des Hörgeräts hat. Auch eine Beschreibung durch den Nutzer zwecks Bestimmung der zugrunde liegenden Problematik durch Fachpersonal oder mittels einer Datenbank ist typischerweise schwierig, da dem Nutzer oftmals die Begriffe zur eindeutigen und klaren Beschreibung fehlen.The processing using the algorithms may not be optimal or at least not subjectively satisfactory for a user of the hearing device. Describing dissatisfaction with the sound output by the user himself is often difficult, especially since the user typically has no detailed knowledge of how the hearing aid works. A description by the user for the purpose of determining the underlying problem by specialist personnel or using a database is typically difficult, since the user often lacks the terms for an unambiguous and clear description.
In der
Weitere Hörsysteme sind beschrieben in
Vor diesem Hintergrund ist es eine Aufgabe der Erfindung, den Betrieb eines Hörsystems mit einem Hörgerät und speziell den Betrieb eines Hörgeräts zu verbessern. Dabei soll das Hörgerät zur Schallausgabe möglichst optimal eingestellt werden. Hierzu sollen ein verbessertes Verfahren angegeben werden sowie ein Hörsystem.Against this background, it is an object of the invention to improve the operation of a hearing system with a hearing device and specifically the operation of a hearing device. The hearing aid should be set as optimally as possible for sound output. To this end, an improved method is to be specified, as well as a hearing system.
Die Aufgabe wird erfindungsgemäß gelöst durch ein Verfahren mit den Merkmalen gemäß Anspruch 1 sowie durch ein Hörsystem mit den Merkmalen gemäß Anspruch 15. Vorteilhafte Ausgestaltungen, Weiterbildungen und Varianten sind Gegenstand der Unteransprüche. Die Ausführungen im Zusammenhang mit dem Verfahren gelten sinngemäß auch für das Hörsystem sowie speziell auch für ein Hörgerät und umgekehrt. Sofern nachfolgend Verfahrensschritte des Verfahrens beschrieben werden, ergeben sich vorteilhafte Ausgestaltungen für das Hörsystem und das Hörgerät insbesondere dadurch, dass dieses ausgebildet ist, einen oder mehrere dieser Verfahrensschritte auszuführen.The object is achieved according to the invention by a method with the features according to
Ein Kerngedanke der Erfindung ist insbesondere die Nutzung von undifferenziertem Negativ-Feedback eines Nutzers eines Hörgeräts zur verbesserten Einstellung des Hörgeräts, speziell zur Einstellung von dessen Algorithmen.A core concept of the invention is in particular the use of undifferentiated negative feedback from a user of a hearing device for improved adjustment of the hearing device, specifically for adjusting its algorithms.
Das Verfahren dient zum Betrieb eines Hörsystems. Das Hörsystem weist ein Hörgerät auf, welches ausgebildet ist, zur Schallausgabe an einen Nutzer ein Eingangssignal zu modifizieren und hierzu mehrere Algorithmen mit einer jeweiligen Wirkstärke anzuwenden, sodass in einer aktuellen Situation ein jeweiliger Algorithmus mit einer aktuellen Wirkstärke angewendet wird. Vorzugsweise weist das Hörgerät zumindest ein Mikrofon auf, welches Schall aus der Umgebung aufnimmt und ein elektrisches Eingangssignal erzeugt. Dieses wird einer Signalverarbeitung des Hörgeräts zugeführt, zur Verarbeitung, d.h. zur Modifikation. Die Signalverarbeitung ist vorzugsweise ein Teil einer Steuereinheit des Hörgeräts. Das Hörgerät dient vorzugsweise zur Versorgung eines hörgeschädigten Nutzers. Die Verarbeitung erfolgt hierzu insbesondere anhand eines Audiogramms des Nutzers, welcher dem Hörgerät zugeordnet ist, sodass ein individuelles Hördefizit des Nutzers ausgeglichen wird. Das Audiogramm wird üblicherweise zuvor ermittelt, dies ist aber nicht Teil des hier beschriebenen Verfahrens. Die Signalverarbeitung gibt als Ergebnis ein elektrisches Ausgangssignal aus, welches dann über einen Hörer des Hörgeräts wieder in Schall umgewandelt wird und an den Nutzer ausgegeben wird, sodass eine Schallausgabe erfolgt. Vorzugsweise ist das Hörgerät ein binaurales Hörgerät, mit zwei Einzelgeräten, welche jeweils zumindest ein Mikrofon und einen Hörer aufweisen und welche vom Nutzer auf unterschiedlichen Seiten des Kopfs getragen werden, nämlich einmal am oder im linken Ohr und einmal am oder im rechten Ohr.The method is used to operate a hearing system. The hearing system has a hearing device which is designed to modify an input signal for sound output to a user and to use a number of algorithms with a respective effective strength for this purpose, so that a respective algorithm with a current effective strength is used in a current situation. The hearing device preferably has at least one microphone which picks up sound from the environment and generates an electrical input signal. This is fed to a signal processor of the hearing aid for processing, ie for modification. The signal processing is preferably part of a control unit of the hearing device. The hearing device is preferably used to supply a hearing-impaired user. For this purpose, the processing takes place in particular on the basis of an audiogram of the user, which is assigned to the hearing device, so that an individual hearing deficit of the user is compensated for. The audiogram is usually taken beforehand, but this is not part of the procedure described here. The result of the signal processing is an electrical output signal, which is then converted back into sound via a receiver of the hearing aid and is output to the user, so that sound is output. The hearing device is preferably a binaural hearing device, with two individual devices, each of which has at least one microphone and have a receiver and which are worn by the user on different sides of the head, namely once on or in the left ear and once on or in the right ear.
Die Signalverarbeitung weist mehrere Algorithmen auf, welche vorzugsweise je nach aktueller Situation, d.h. situationsabhängig, angewendet werden. Grundsätzlich sind mehrere Algorithmen auch gleichzeitig anwendbar. Eine Situation wird auch als Hörsituation bezeichnet und ist insbesondere charakterisiert durch eine Geräuschkulisse in der Umgebung des Nutzers und zu einer gegebenen Zeit. Beispiele für eine Situation sind Sprache, Gespräch, Stimmen im Hintergrund, Musik, Rauschen oder verschiedene andere Störgeräusche, wie Klingeln, Klirren, Pfeifen und dergleichen, Ruhe, Hall, oder Kombinationen hiervon. Ein jeweiliger Algorithmus ist als Hardware oder Software in der Signalverarbeitung implementiert oder eine Kombination hiervon.The signal processing has several algorithms, which are preferably used depending on the current situation, i.e. situation-dependent. In principle, several algorithms can also be used simultaneously. A situation is also referred to as a hearing situation and is characterized in particular by background noise in the user's surroundings and at a given time. Examples of a situation are speech, conversation, voices in the background, music, noise or various other disturbing noises such as ringing, clinking, whistling and the like, silence, reverberation, or combinations thereof. A respective algorithm is implemented as hardware or software in the signal processing or a combination thereof.
Zur Anwendung in einer jeweiligen Situation weist jeder Algorithmus insbesondere eine einstellbare Wirkstärke auf. Die Wirkstärke ist wenigstens zwischen zwei Werten umschaltbar, z.B. ein oder aus, vorzugsweise jedoch innerhalb eines Wertebereichs auf verschiedene Werte einstellbar, z.B. einen Wert von 0 bis 5, wobei bei 0 der Algorithmus inaktiv ist, d.h. keine Wirkung entfaltet, und mit aufsteigendem Wert eine stärkere Wirkung entfaltet. Welche Wirkstärke in welcher Situation für einen jeweiligen Algorithmus verwendet wird, ist insbesondere vordefiniert, z.B. im Rahmen einer fitting session oder durch Standardwerte, welche bei der Fertigung eingestellt worden sind, oder ähnliches. Ein Ziel des vorliegenden Verfahrens ist insbesondere, optimalere Wirkstärken der Algorithmen zu finden, insbesondere durch Nutzung von Rückmeldungen des Nutzers, und dadurch für diesen die Schallausgabe zu verbessern.In particular, each algorithm has an adjustable potency for use in a particular situation. The strength of the effect can be switched between at least two values, e.g. on or off, but preferably within a range of values, e.g. a value from 0 to 5, with the algorithm being inactive at 0, i.e. having no effect, and with an increasing value one stronger effect. The level of effectiveness that is used in which situation for a particular algorithm is in particular predefined, e.g. as part of a fitting session or by standard values that have been set during production, or the like. One goal of the present method is in particular to find more optimal effectiveness of the algorithms, in particular by using feedback from the user, and thereby to improve the sound output for the user.
In einer zweckmäßigen Ausgestaltung ist jedem Algorithmus zumindest ein Signalmerkmal zugeordnet und die aktuelle Wirkstärke eines jeweiligen Algorithmus wird situationsabhängig eingestellt, indem diese abhängig von einer Stärke des Signalmerkmals in dem Eingangssignal in der aktuellen Situation eingestellt wird. Beispielsweise ist die aktuelle Wirkstärke für eine jeweilige Situation in einem Speicher des Hörgeräts gespeichert und wird zur Anwendung des Algorithmus abgerufen. Die Verarbeitung durch die Signalverarbeitung erfolgt demnach abhängig von der jeweiligen Stärke bestimmter Signalmerkmale im Eingangssignal. Das Hörgerät reagiert dann in einer jeweiligen Situation auf die Signalmerkmale durch Anwendung entsprechender Algorithmen mit vorgegebener Wirkstärke, welche in einer aktuellen Situation dann entsprechend eine aktuelle Wirkstärke ist.In an expedient refinement, each algorithm is assigned at least one signal feature and the current effectiveness of a respective algorithm is set depending on the situation by being set depending on a strength of the signal feature in the input signal in the current situation. For example, the current potency for a given situation is in a memory of the hearing aid and is retrieved for the application of the algorithm. Accordingly, the processing by the signal processor takes place depending on the respective strength of certain signal features in the input signal. In a given situation, the hearing device then reacts to the signal features by using appropriate algorithms with a predetermined effective strength, which is then correspondingly a current effective strength in a current situation.
Die Signalverarbeitung arbeitet in einer geeigneten Ausgestaltung wie folgt: aus dem Eingangssignal werden vordefinierte Signalmerkmale extrahiert, d.h. das Eingangssignal wird auf bestimmte Teile, d.h. Signalmerkmale, abgesucht und sofern solche vorhanden sind, werden diese erkannt. Beispiele für Signalmerkmale wurden eingangs bereits genannt. Jedem Algorithmus ist zumindest ein Signalmerkmal zugeordnet, sodass bei Vorliegen des Signalmerkmals in dem Eingangssignal der zugehörige Algorithmus angewendet wird, um das entsprechende Signalmerkmal gezielt zu verarbeiten und dadurch beispielsweise gegenüber dem übrigen Eingangssignal hervorzuheben oder zu unterdrücken. Die in einer aktuellen Situation hierfür vorgesehene Wirkstärke, mit welcher der Algorithmus angewendet wird, wird als aktuelle Wirkstärke bezeichnet und ist vorzugsweise abhängig von der Stärke des Signalmerkmals. Die aktuelle Wirkstärke ist unter Umständen nicht optimal.In a suitable embodiment, the signal processing works as follows: predefined signal features are extracted from the input signal, i.e. the input signal is searched for specific parts, i.e. signal features, and if any are present, these are recognized. Examples of signal features have already been mentioned at the outset. At least one signal feature is assigned to each algorithm, so that if the signal feature is present in the input signal, the associated algorithm is applied in order to specifically process the corresponding signal feature and thereby, for example, emphasize or suppress it compared to the rest of the input signal. The strength of action provided for this purpose in a current situation, with which the algorithm is applied, is referred to as the current strength of action and is preferably dependent on the strength of the signal feature. The current potency may not be optimal.
In einer geeigneten Ausgestaltung weist die Steuereinheit des Hörgeräts zusätzlich zur Signalverarbeitung eine Extraktionseinheit und eine Kombinationseinheit auf. Ausgehend vom Mikrofon des Hörgeräts wird das Eingangssignal entlang eines Hauptsignalpfads zur Kombinationseinheit geführt und nach dieser zur Ausgabe an den Hörer. Zugleich wird das Eingangssignal entlang eines ersten Nebensignalpfads, welcher vom Hauptsignalpfad abzweigt, zur Extraktionseinheit geführt, zur Extraktion von Signalmerkmalen. Die Extraktionseinheit erkennt eventuell vorhandene Signalmerkmale im Eingangssignal und identifiziert diese, sodass diese gezielt von der Signalverarbeitung verarbeitbar sind. Außerdem wird das Eingangssignal entlang eines zweiten Nebensignalpfads, welcher ebenfalls vom Hauptsignalpfad abzweigt, zur Signalverarbeitung geführt, zur Verarbeitung. Die Signalverarbeitung ist auch mit der Extraktionseinheit verbunden, sodass Informationen hinsichtlich der Signalmerkmale von der Extraktionseinheit an die Signalverarbeitung übermittelt werden und die Signalverarbeitung derart steuerbar ist und auch gesteuert wird, dass gezielt die erkannten Signalmerkmale verarbeitet werden. Hierzu wendet die Signalverarbeitung denjenigen Algorithmus an, welcher einem jeweiligen Signalmerkmal zugeordnet ist. Als Ergebnis gibt die Signalverarbeitung ein verarbeitetes Signal als ein Ausgangssignal aus, welches dann der Kombinationseinheit zugeführt wird und von dieser mit dem Eingangssignal vom Hauptpfad gemischt wird, d.h. das verarbeitete Signal wird auf das Eingangssignal angewendet. Daraus ergibt sich dann insgesamt ein Ausgangssignal, welches über den Hörer dann ausgegeben wird. Alternativ zur vorgenannten Ausgestaltung sind auch andere Ausgestaltungen und Verschaltungen denkbar und geeignet, welche zum gleichen Ergebnis führen, nämlich zur Erzeugung eines Ausgangssignals, welches aus einer Modifikation eines Eingangssignals resultiert, wobei die Modifikation abhängig von denjenigen Signalmerkmalen erfolgt, welche in dem Eingangssignal vorhanden sind, und wobei die Modifikation mittels Algorithmen erfolgt, zur gezielten Verarbeitung dieser Signalmerkmale.In a suitable embodiment, the control unit of the hearing aid has an extraction unit and a combination unit in addition to the signal processing. Starting from the microphone of the hearing device, the input signal is routed along a main signal path to the combination unit and then to the output to the listener. At the same time, the input signal is routed along a first secondary signal path, which branches off from the main signal path, to the extraction unit for the extraction of signal features. The extraction unit recognizes any signal features that may be present in the input signal and identifies them so that they can be specifically processed by the signal processing. In addition, the input signal is routed along a second secondary signal path, which also branches off from the main signal path, for signal processing. Signal processing is also connected to the extraction unit, so information with regard to the signal features are transmitted from the extraction unit to the signal processing and the signal processing can be controlled and is also controlled in such a way that the recognized signal features are processed in a targeted manner. For this purpose, the signal processing uses that algorithm which is assigned to a respective signal feature. As a result, the signal processing outputs a processed signal as an output signal, which is then fed to the combining unit and mixed thereby with the input signal from the main path, ie the processed signal is applied to the input signal. This then results in an overall output signal, which is then output via the earpiece. As an alternative to the aforementioned configuration, other configurations and interconnections are also conceivable and suitable which lead to the same result, namely the generation of an output signal which results from a modification of an input signal, the modification taking place depending on those signal features which are present in the input signal and wherein the modification is carried out using algorithms for the purposeful processing of these signal features.
Das Hörsystem ist ausgebildet, von dem Nutzer wiederkehrend eine Meldung derart zu empfangen, dass der Nutzer in der aktuellen Situation mit der Schallausgabe unzufrieden ist. Das Empfangen, d.h. das Entgegennehmen einer Meldung erfolgt insbesondere in einem ersten Verfahrensschritt des Verfahrens. Die Unzufriedenheit muss vom Nutzer vorteilhaft nicht weiter erläutert oder spezifiziert werden, sodass es sich bei der Meldung um undifferenziertes Negativ-Feedback handelt, d.h. eine Beschwerde oder eine Rückmeldung, dass die aktuelle Einstellung des Hörgeräts als ungenügend wahrgenommen wird, ohne genauer anzugeben, warum oder in welcher Weise. Eine Beschreibung oder Charakterisierung der vermeintlichen Unzulänglichkeiten bei der Schallausgabe wird vom Nutzer nicht verlangt. Um eine Meldung vom Nutzer zu empfangen weist das Hörsystem zweckmäßigerweise ein Eingabeelement auf, z.B. einen Schalter, einen Knopf oder ein Mikrofon zur Spracheingabe. Das Eingabeelement ist Teil des Hörgeräts oder Teil eines Zusatzgeräts des Hörsystems. Ein geeignetes Zusatzgerät ist insbesondere ein mobiles Endgerät, z.B. ein Smartphone. Sofern vorhanden, ist das Zusatzgerät ein Teil des Hörsystems, nicht aber ein Teil des Hörgeräts. Durch Betätigen des Eingabeelements ist eine Meldung erzeugbar. Dabei reicht es wie bereits beschrieben aus, dass überhaupt eine Meldung erfolgt.The hearing system is designed to repeatedly receive a message from the user in such a way that the user is dissatisfied with the sound output in the current situation. Receiving, ie accepting, a message takes place in particular in a first step of the method. Advantageously, the dissatisfaction does not have to be further explained or specified by the user, so that the report is undifferentiated negative feedback, ie a complaint or feedback that the current setting of the hearing aid is perceived as insufficient, without specifying why or In which way. A description or characterization of the alleged inadequacies in the sound output is not required from the user. In order to receive a message from the user, the hearing system expediently has an input element, for example a switch, a button or a microphone for voice input. The input element is part of the hearing device or part of an additional device of the hearing system. A suitable additional device is in particular a mobile terminal device, eg a smartphone. If present, the additional device is part of the hearing system, but not part of the hearing aid. By pressing of the input element, a message can be generated. As already described, it is sufficient for a message to be sent at all.
Weiter weist das Hörsystem eine Datenbank auf, welche für jeden Algorithmus mehrere Gewichte enthält, zur Bewertung eines Wechsels der Wirkstärke, d.h. zur Bewertung einer möglichen Änderung des Wertes der Wirkstärke. Ein jeweiliges Gewicht verknüpft demnach zwei Wirkstärken miteinander, genauer gesagt zwei Werte für die Wirkstärke eines Algorithmus, nämlich die aktuelle Wirkstärke mit einer möglichen zukünftigen Wirkstärke, oder anders ausgedrückt, eine Ausgangswirkstärke oder Ist-Wirkstärke mit einer Zielwirkstärke oder Kann-Wirkstärke. Die Anzahl der Gewichte ist demnach abhängig von der Anzahl an Werten für die Wirkstärke. Beispielsweise ergeben sich für einen Algorithmus mit einer in 1 er-Schritten einstellbaren Wirkstärke im Bereich von 0 bis 5 dann 36 Gewichte. Mit anderen Worten: jedem Wertepaar aus dem Bereich für die Wirkstärke ist ein Gewicht zugeordnet. Ein jeweiliges Gewicht bewertet den Wechsel von der Ausgangswirkstärke zu einer der möglichen Zielwirkstärken. Sofern die Zielwirkstärke gleich der Ausgangswirkstärke ist, bewertet das Gewicht entsprechend die Beibehaltung dieses Wertes. Für einen einzelnen Wert für die Ausgangswirkstärke ergeben sich entsprechend so viele Gewichte, wie Werte für die Wirkstärke möglich sind. Diese Gewichte für eine bestimmte Wirkstärke bilden ein Gewichtsprofil oder -vektor dieser Wirkstärke. Mehrere Gewichtsprofile bilden dann eine zweidimensionale Gewichtsmatrix.The hearing system also has a database, which contains a number of weights for each algorithm, for evaluating a change in the potency, i.e. for evaluating a possible change in the value of the potency. A respective weight therefore links two potencies with one another, more precisely two values for the potency of an algorithm, namely the current potency with a possible future potency, or in other words, an initial potency or actual potency with a target potency or potential potency. The number of weights is therefore dependent on the number of values for the potency. For example, an algorithm with an effective strength that can be set in steps of 1 in the range from 0 to 5 then results in 36 weights. In other words, each pair of values in the potency range is assigned a weight. A respective weight evaluates the change from the starting potency to one of the possible target potencies. If the target potency is equal to the base potency, the weight evaluates maintaining that value accordingly. Accordingly, for a single initial potency value, there are as many weights as there are possible potency values. These weights for a particular potency form a weight profile or vector of that potency. Several weight profiles then form a two-dimensional weight matrix.
Ein jeweiliges Gewicht ist insbesondere ein Maß für die zu erwartende Verbesserung der Schallausgabe, falls die aktuelle Wirkstärke beibehalten wird oder eine andere Wirkstärke verwendet wird, sodass insofern die Gewichte zur Bewertung eines Wechsels der Wirkstärke geeignet sind. Gegebenenfalls ergibt sich bei der Bewertung, dass ein Wechsel sinnvoll ist oder dass eine Beibehaltung sinnvoller ist. Da ein jeweiliges Gewicht somit angibt, wie erstrebenswert die Verwendung der Zielwirkstärke anstelle der Ausgangswirkstärke ist, werden die Gewichte auch als Präferenzen bezeichnet, ein Gewichtsprofil als Präferenzprofil und die Gewichtsmatrix als Präferenzmatrix.A respective weight is in particular a measure of the expected improvement in the sound output if the current level of effectiveness is maintained or a different level of effectiveness is used, so that the weights are suitable for evaluating a change in the level of effectiveness. The evaluation may show that a change makes sense or that it makes more sense to keep it. Since a respective weight thus indicates how desirable it is to use the target potency instead of the initial potency, the weights are also referred to as preferences, a weight profile as a preference profile and the weight matrix as a preference matrix.
Falls eine Meldung empfangen wird, wird jeder der Algorithmen bewertet, indem anhand der Gewichte für jeden der Algorithmen eine Einzelfallrelevanz ermittelt wird, zur Abschätzung der Auswirkung eines Wechsels der Wirkstärke in der aktuellen Situation. Diese Bewertung der Algorithmen erfolgt in einem zweiten Verfahrensschritt des Verfahrens. Die Meldung des Nutzers signalisiert, dass die aktuelle Einstellung, welche die aktuell verwendeten Wirkstärken umfasst, für den Nutzer nicht zufriedenstellend ist, d.h. der Nutzer ist mit einer oder mehrerer der aktuell gewählten Wirkstärken für die Algorithmen unzufrieden. Da der Informationsgehalt der Meldung über die bloße Unzufriedenheit nicht hinausgeht und der Nutzer gerade keine genaueren Angaben zur bemängelten oder gewünschten Signalverarbeitung machen muss, ist zunächst unklar, auf welche Algorithmen und Wirkstärken sich die Unzufriedenheit und die Meldung beziehen. Mit anderen Worten: es ist zunächst unklar, welche Signalmerkmale, also welche Teile des Eingangssignals, für den Nutzer nicht zufriedenstellend verarbeitet werden. Diese Unklarheit wird vorliegend vorteilhaft durch eine Bewertung der Algorithmen, mit deren aktuellen Wirkstärken in der aktuellen Situation, anhand der Gewichte reduziert. Für einen jeweiligen Algorithmus wird insbesondere zunächst festgestellt, welche aktuelle Wirkstärke in der aktuellen Situation verwendet wird und hierzu insbesondere hinterlegt ist, z.B. im Speicher des Hörgeräts. Anhand der Gewichtsmatrix, genauer anhand des entsprechenden Gewichtsprofils und dessen Gewichten, wird dann ermittelt, wie relevant dieser Algorithmus für die Unzufriedenheit ist, welche der Meldung zugrunde liegt. Dabei gilt grundsätzlich: je stärker die Gewichte eine andere Wirkstärke anstelle der aktuellen Wirkstärke empfehlen, desto mehr scheint der entsprechende Algorithmus für die Unzufriedenheit des Nutzers verantwortlich zu sein und umso relevanter ist dieser Algorithmus daher. Die Einzelfallrelevanz ist somit insbesondere ein Maß für die Wahrscheinlichkeit, mit welcher der zugehörige Algorithmus für den Nutzer nicht-optimal eingestellt ist. Insgesamt handelt es sich bei der Bewertung der Algorithmen demnach insbesondere um eine Abschätzung der jeweiligen Relevanz anhand der Gewichte.If a message is received, each of the algorithms is evaluated by determining a case-by-case relevance using the weights for each of the algorithms, to estimate the impact of a change in potency in the current situation. This evaluation of the algorithms takes place in a second step of the method. The user's message signals that the current setting, which includes the currently used potencies, is not satisfactory for the user, i.e. the user is dissatisfied with one or more of the currently selected potencies for the algorithms. Since the information content of the report does not go beyond mere dissatisfaction and the user does not have to provide any more precise information on the faulty or desired signal processing, it is initially unclear to which algorithms and effectiveness the dissatisfaction and the report refer. In other words: it is initially unclear which signal characteristics, i.e. which parts of the input signal, are not processed satisfactorily for the user. In the present case, this lack of clarity is advantageously reduced by an evaluation of the algorithms, with their current effectiveness in the current situation, based on the weights. For a particular algorithm, it is first determined in particular which current strength of action is being used in the current situation and is in particular stored for this purpose, e.g. in the memory of the hearing aid. Using the weight matrix, more precisely using the corresponding weight profile and its weights, it is then determined how relevant this algorithm is for the dissatisfaction on which the report is based. Basically, the following applies: the stronger the weights recommend a different potency instead of the current potency, the more the corresponding algorithm seems to be responsible for the user's dissatisfaction and the more relevant this algorithm is therefore. The individual case relevance is thus in particular a measure of the probability with which the associated algorithm is not set optimally for the user. Overall, the evaluation of the algorithms is therefore in particular an estimation of the respective relevance based on the weights.
Die Einzelfallrelevanz muss nicht zwingend als Teil des Verfahrens berechnet werden. Da die Einzelfallrelevanz vorzugsweise lediglich von den vorbekannten Gewichten abhängig ist, ist es möglich und vorteilhaft, alle möglichen Einzelfallrelevanzen im Vorfeld zu berechnen und dann während des Verfahrens je nach Bedarf nachzuschlagen. Sofern jedoch eine Aktualisierung der Gewichte erfolgt, werden sinnvollerweise auch die Einzelfallrelevanzen neu berechnet. Die an sich optionale Aktualisierung der Gewichte wird weiter unten noch im Detail beschrieben.The individual case relevance does not necessarily have to be calculated as part of the procedure. Since the individual case relevance is preferably only dependent on the previously known weights, it is possible and advantageous to use all possible individual case relevance calculated in advance and then looked up as needed during the process. However, if the weights are updated, it makes sense to recalculate the individual case relevance as well. The updating of the weights, which is optional per se, is described in detail further below.
Im Rahmen des Verfahren werden für jeden Algorithmus mehrere Einzelfallrelevanzen zu einem Relevanzwert zusammengefasst, die Relevanzwerte werden miteinander verglichen, anhand dessen wird der relevanteste Algorithmus ausgewählt und dann wird für diesen eine angepasste Wirkstärke verwendet, indem die aktuelle Wirkstärke des Algorithmus an eine empfohlene Wirkstärke angepasst wird, welche anhand der Gewichte bestimmt wird. Insbesondere wird zur Anpassung der aktuellen Wirkstärke, diese Wirkstärke, welche ja für eine Situation als aktuelle Wirkstärke z.B. im Speicher des Hörgeräts hinterlegt ist, durch eine neue, aktuelle Wirkstärke ersetzt. Die Ermittlung des Relevanzwerts erfolgt insbesondere noch als Teil des zweiten Verfahrensschritts. Die Anpassung der aktuellen Wirkstärke und die Verwendung der angepassten Wirkstärke erfolgen in einem vierten Verfahrensschritt des Verfahrens. Die Bestimmung der empfohlenen Wirkstärke erfolgt vorzugsweise im oben genannten zweiten Verfahrensschritt, da auch hierbei die Gewichte verwendet werden. Alternativ erfolgt die Bestimmung der empfohlenen Wirkstärke im vierten Verfahrensschritt oder in einem zusätzlichen, separaten Verfahrensschritt. Wie die empfohlene Wirkstärke konkret bestimmt wird, ist vorerst von untergeordneter Bedeutung, einzig wichtig ist zunächst, dass dem die Gewichte zugrunde liegen, da in diesen ja vorteilhafterweise eine Empfehlung für eine bestimmte Wirkstärke kodiert ist.As part of the procedure, several individual case relevance are combined into a relevance value for each algorithm, the relevance values are compared with each other, on the basis of which the most relevant algorithm is selected and then an adjusted potency is used for this by adapting the current potency of the algorithm to a recommended potency , which is determined using the weights. In particular, to adjust the current potency, this potency, which is stored for a situation as the current potency, e.g. in the memory of the hearing aid, is replaced by a new, current potency. The relevance value is determined in particular as part of the second method step. The adjustment of the current potency and the use of the adjusted potency take place in a fourth step of the method. The recommended potency is preferably determined in the second method step mentioned above, since the weights are also used here. Alternatively, the recommended potency is determined in the fourth procedural step or in an additional, separate procedural step. How the recommended potency is specifically determined is of secondary importance for the time being. The only important thing is that it is based on the weights, since they advantageously encode a recommendation for a specific potency.
Der Vergleich der diversen Relevanzwerte, auch als Gesamtranking bezeichnet, und die Auswahl des relevantesten Algorithmus erfolgen in einem dritten Verfahrensschritt des Verfahrens. Um mehrere Einzelfallrelevanzen zusammenzufassen, werden entsprechend viele Meldungen entgegengenommen, denn bei jeder Meldung wird für einen jeweiligen Algorithmus üblicherweise genau eine Einzelfallrelevanz ermittelt. Bei einer einzelnen Meldung wird somit für jeden Algorithmus eine Einzelfallrelevanz ermittelt. Diese werden über mehrere Meldungen hinweg gesammelt und für jeden Algorithmus wird aus den einzelnen Einzelfallrelevanzen ein Relevanzwert errechnet. Die Relevanzwerte der verschiedenen Algorithmen werden dann insbesondere in einem Gesamtranking verglichen, um denjenigen Algorithmus zu finden, welcher am relevantesten ist und somit für den Nutzer am Wichtigsten erscheint. Auf diese Weise wird derjenige Algorithmus identifiziert, auf welchen es für den Nutzer besonders ankommt, ohne dass dieser hierzu explizit Angaben machen muss. Das Zusammenfassen mehrerer Einzelfallrelevanzen, d.h. die Nutzung mehrerer Meldungen, stellt insbesondere sicher, dass möglichst der korrekte Algorithmus ausgewählt und dessen Wirkstärke angepasst wird. Je mehr Meldungen entgegengenommen und verwertet werden, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Einstellung des Hörgeräts für den Nutzer zufriedenstellend anpassbar ist und vorteilhaft auch angepasst wird. Da die Gewichte bereits eine Bewertung für die verschiedenen möglichen Wechsel auf eine andere Wirkstärke oder die Beibehaltung der aktuellen Wirkstärke darstellen, lässt sich aus den Gewichten auch vorteilhaft eine Empfehlung für eine neue Wirkstärke ableiten, d.h. eine empfohlene Wirkstärke.The comparison of the various relevance values, also referred to as the overall ranking, and the selection of the most relevant algorithm take place in a third step of the method. In order to summarize several individual case relevance, a corresponding number of reports are received, because for each message, exactly one case relevance is usually determined for a respective algorithm. In the case of a single report, a case-by-case relevance is determined for each algorithm. These will be across multiple messages is collected and a relevance value is calculated for each algorithm from the individual case relevance. The relevance values of the various algorithms are then compared, in particular in an overall ranking, in order to find the algorithm that is most relevant and therefore appears to be the most important for the user. In this way, the algorithm that is particularly important to the user is identified without the user having to provide explicit information. The summarizing of several individual case relevances, ie the use of several reports, ensures in particular that the correct algorithm is selected and its effectiveness is adjusted. The more reports are received and evaluated, the higher the probability that the setting of the hearing device can be adjusted satisfactorily for the user and is advantageously also adjusted. Since the weights already represent an evaluation for the various possible changes to a different potency or the retention of the current potency, a recommendation for a new potency can also advantageously be derived from the weights, ie a recommended potency.
Die Erfindung geht zunächst davon aus, dass - wie bereits angedeutet - ein Nutzer typischerweise damit überfordert wäre anzugeben, wie die Signalverarbeitung genau arbeiten soll und welcher Teil der Verarbeitung nicht zufriedenstellend ist, geschweige denn wie die Einstellung des Hörgeräts zu ändern ist. Zum einen fehlt dem typischen Nutzer das Vokabular hierfür, zum anderen auch das Wissen um die Auswirkungen und Möglichkeiten, bestimmte Algorithmen mit bestimmter Wirkstärke in bestimmten Situationen einzusetzen. Auch wurde beobachtet, dass vor allem einem neuen Nutzer eines Hörgeräts oft die Ausdrucksfähigkeit fehlt, seine oder ihre Unzufriedenheit mit der Schallausgabe und dem daraus folgenden Höreindruck derart zu verbalisieren, dass sich daraus geeignete Maßnahmen zur Änderung der Wirkstärken ableiten lassen. Bei undifferenzierten Aussagen des Nutzers muss selbst Fachpersonal, z.B. ein sogenannter hearing care professional, kurz HCP, unter Umständen Rückfragen stellen, um zu einem Ergebnis zu gelangen. Das Auffinden einer verbesserten Einstellung ist somit entsprechend schwierig.The invention is initially based on the assumption that—as already indicated—a user would typically be overwhelmed by specifying exactly how the signal processing should work and which part of the processing is unsatisfactory, let alone how the setting of the hearing aid should be changed. On the one hand, the typical user lacks the vocabulary for this, on the other hand, the knowledge about the effects and possibilities of using certain algorithms with a certain effectiveness in certain situations. It was also observed that a new user of a hearing device in particular often lacks the ability to verbalize his or her dissatisfaction with the sound output and the resulting hearing impression in such a way that suitable measures for changing the effective strengths can be derived from this. In the case of undifferentiated statements by the user, even specialist staff, for example a so-called hearing care professional, or HCP for short, may have to ask questions in order to arrive at a result. Finding an improved setting is therefore correspondingly difficult.
Grundsätzlich ist es denkbar, dem Nutzer einen Fragebogen, auch als Questionnaire bezeichnet, vorzulegen, und den Nutzer bei einer Unzufriedenheit mit der Schallausgabe aufzufordern, diesen Fragebogen durchzuarbeiten, um dann aus den Antworten des Nutzers geeignete Maßnahmen abzuleiten. Alternativ oder zusätzlich ist es denkbar, dem Nutzer eine Freitexteingabe anzubieten und diese dann zu analysieren. Das Problem des unzureichenden Vokabulars und Wissens um die Möglichkeiten der Signalverarbeitung bleibt dabei jedoch ungelöst.In principle, it is conceivable to present the user with a questionnaire, also referred to as a questionnaire, and to ask the user, if he is dissatisfied with the sound output, to work through this questionnaire in order to then derive suitable measures from the user's answers. Alternatively or additionally, it is conceivable to offer the user free text input and then to analyze it. However, the problem of insufficient vocabulary and knowledge about the possibilities of signal processing remains unsolved.
Das vorliegende Verfahren ist demgegenüber deutlich weniger aufwändig und entsprechend einfacher. Sobald der Nutzer unzufrieden ist, kann er oder sie dies über eine einfache und unspezifische Meldung, beispielsweise einen einfachen Knopfdruck, dem Hörsystem mitteilen. Dem Hörsystem bleibt es dann überlassen, anhand mehrerer solcher Meldungen eine Schlussfolgerung zu ziehen, worauf sich die Meldungen wahrscheinlich beziehen und dann geeignete Änderungen der Wirkstärken der Algorithmen hiergegen zu ermitteln und insbesondere auch vorzunehmen. Daher wird vorliegend auf Basis von mehreren Meldungen, d.h. basierend auf Mehrfachnennungen, vom Hörsystem eine geeignete Schlussfolgerung gezogen, welche Verarbeitung welcher Signalmerkmale der Anlass der Unzufriedenheit des Nutzers ist und welche Wirkstärke oder Wirkstärken einzustellen ist bzw. sind, um zukünftig eine weitere Unzufriedenheit des Nutzers zu vermeiden. Durch Ermittlung und insbesondere auch Verwendung einer geeigneten Einstellung, ist der Nutzer dann zukünftig besser für ähnliche oder gleiche Situationen aufgestellt, der Betrieb des Hörsystems und speziell des Hörgeräts ist verbessert.In contrast, the present method is significantly less complex and correspondingly simpler. As soon as the user is dissatisfied, he or she can report this to the hearing system via a simple and unspecific message, for example by simply pressing a button. It is then up to the hearing system to use a number of such messages to draw a conclusion as to what the messages probably relate to and then to determine and, in particular, to make suitable changes to the effectiveness of the algorithms. Therefore, based on several reports, i.e. based on multiple answers, the hearing system draws a suitable conclusion as to which processing of which signal characteristics is the cause of the user's dissatisfaction and which effective strength or strengths should be set in order to prevent further dissatisfaction on the part of the user in the future to avoid. By determining and in particular also using a suitable setting, the user is then better prepared for similar or identical situations in the future, and the operation of the hearing system and especially the hearing device is improved.
Das Verfahren berücksichtigt vorteilhaft, dass verschiedene Signalmerkmale in deren Nützlichkeit oder störendem Einfluss von unterschiedlichen Nutzern typischerweise subjektiv und damit grundsätzlich unterschiedlich bewertet werden, dass also subjektiv ist, welcher Algorithmus optimalerweise mit welcher Wirkstärke angewendet wird. Vorzugsweise berücksichtigt das Verfahren auch, dass die Umgebung des Nutzers typischerweise nicht konstant ist, sondern dass verschiedene Signalmerkmale in verschiedenen Situationen, in welchen der Nutzer eine Meldung macht, unterschiedlich stark präsent sind. In einer gegebenen Situation z.B. innerhalb eines bestimmten Raumes ist die nähere akustische Umgebung verschiedener Nutzer nicht zwingend gleich. Beispielsweise ist in einer Cafeteria ein Angestellter wiederholt einem Mahlgeräusch einer Kaffeemühle, also einem Störgeräusch, ausgesetzt, wohingegen ein Gast in derselben Cafeteria nur einmal dem Mahlgeräusch ausgesetzt ist, nämlich wenn er sich am Tresen anstellt, um einen Cappuccino zu kaufen, und ansonsten eher wiederholt dem Geräusch von aneinanderschlagendem Geschirr an einem Tisch ausgesetzt ist, also einem anderen Störgeräusch. Für den Angestellten ist eine Anwendung einer Störgeräuschunterdrückung sinnvoll, für den Gast hingegen eher eine Anwendung eines sound smoothing, allgemein also eine Anwendung unterschiedlicher Algorithmen. Entsprechend wird davon ausgegangen und bei dem Verfahren auch vorteilhaft berücksichtigt, dass die Intention, was ein Nutzer hören möchte und ob und wie er dies hören möchte, mitunter sehr individuell ist. Beispielsweise möchte ein Single in einem Schnellrestaurant einem Video, welches auf einem Bildschirm dargeboten wird, mit zugehörigem Ton folgen und fühlt sich durch Kinderstimmen am Nachbartisch gestört. Umgekehrt möchte ein Familienvater am Nebentisch gerade die Sprache seiner Kinder hören und verstehen und sieht sich eher durch das Video gestört. Bei einem anderen Beispiel sitzt eine Personengruppe auf einer Parkbank und alle bis auf eine Person sind in ein lebhaftes Gespräch verwickelt. Die einzelne Person hat sich dagegen in einen Roman vertieft und möchte an dem Gespräch nicht teilnehmen, möchte aber mitbekommen, wenn sie angesprochen wird. Schließlich berücksichtigt das Verfahren vorteilhaft auch, dass unterschiedliche Nutzer mitunter auch unterschiedliche Vorlieben haben bezüglich der Anwendung einzelner Algorithmen. Dies ist häufig auch abhängig vom Hördefizit des Nutzers, beispielsweise wurde beobachtet, dass Nutzer mit unterschiedlich schwerem Hörverlust bestimmte Algorithmen abhängig von der Schwere des Hörverlusts ablehnen oder akzeptieren.The method advantageously takes into account that different signal features are typically evaluated subjectively and therefore fundamentally differently by different users in terms of their usefulness or disruptive influence, so that it is therefore subjective which algorithm is optimally used with which effectiveness. Preferably, the method also takes into account that the user's environment is typically not constant, but that different signal features are present to different degrees in different situations in which the user makes a report. In a given situation, for example within a certain room, the immediate acoustic environment is different Users not necessarily the same. For example, in a cafeteria, an employee is repeatedly exposed to the grinding noise of a coffee grinder, i.e., a background noise, whereas a customer in the same cafeteria is exposed to the grinding noise only once, when queuing at the counter to buy a cappuccino, and more frequently otherwise is exposed to the sound of crockery clashing at a table, a different kind of noise. For employees, it makes sense to use background noise suppression, for guests, on the other hand, it makes more sense to use sound smoothing, i.e. in general to use different algorithms. Accordingly, it is assumed and also advantageously taken into account in the method that the intention of what a user wants to hear and whether and how he wants to hear it is sometimes very individual. For example, a single person in a fast-food restaurant would like to follow a video that is being shown on a screen with the associated sound and is disturbed by children's voices at the next table. Conversely, a father at the next table would like to hear and understand the language of his children and is more likely to be disturbed by the video. In another example, a group of people are seated on a park bench and all but one person are engaged in lively conversation. The individual, on the other hand, has become engrossed in a novel and does not want to take part in the conversation, but would like to be aware when someone speaks to them. Finally, the method advantageously also takes into account that different users sometimes also have different preferences with regard to the use of individual algorithms. This often also depends on the hearing deficit of the user, for example it has been observed that users with different degrees of hearing loss reject or accept certain algorithms depending on the severity of the hearing loss.
Der Kerngedanke des vorliegenden Verfahrens ist insbesondere, basierend auf mehreren Meldungen des Nutzers eine Bewertung, auch als Gewichtung oder Ranking bezeichnet, der Algorithmen vorzunehmen und dadurch den relevantesten Algorithmus zu identifizieren, d.h. denjenigen Algorithmus, dessen Änderung am wahrscheinlichsten zu einem verbesserten Betrieb führt und somit zu einer zufriedenstellenderen Schallausgabe. Hierzu werden die Einzelfallrelevanzen, welche zu jeder Meldung für jeden Algorithmus ermittelt werden, zu einem Relevanzwert eines jeweiligen Algorithmus zusammengefasst und anhand des Relevanzwerts wird der jeweilige Algorithmus mit den anderen Algorithmen verglichen. Vorzugsweise wird derjenige Algorithmus als relevantester Algorithmus ausgewählt, welcher den höchsten Relevanzwert aufweist. Die Einzelfallrelevanzen sind jeweils insbesondere Abschätzungen dafür, mit welcher Wahrscheinlichkeit eine entsprechende andere Wirkstärke voraussichtlich zu einem besseren Ergebnis geführt hätte und dadurch möglicherweise eine Meldung verhindert hätte. Eine jeweilige Einzelfallrelevanz ist dabei vorzugsweise umso größer, je wahrscheinlicher eine andere Wirkstärke zu einer für den Nutzer zufriedenstellenden Schallausgabe geführt hätte.The core idea of the present method is in particular, based on several reports from the user, an evaluation, also referred to as weighting or ranking, of the algorithms and thereby identifying the most relevant algorithm, ie the algorithm whose change is most likely to lead to improved operation and thus to a more satisfactory sound output. For this purpose, the individual case relevance, which are determined for each message for each algorithm, combined to form a relevance value of a respective algorithm and the respective algorithm is compared with the other algorithms based on the relevance value. The algorithm which has the highest relevance value is preferably selected as the most relevant algorithm. The case-by-case relevance is, in particular, an estimate of how likely it is that a corresponding different potency would have led to a better result and thereby possibly prevented a report. A respective individual case relevance is preferably all the greater, the more likely it is that a different effective strength would have led to a sound output that was satisfactory for the user.
Bevorzugterweise ist die Datenbank derart ausgebildet, dass die Stärke des Signalmerkmals, welches einem jeweiligen Algorithmus zugeordnet ist, bei der Ermittlung der Einzelfallrelevanz und der empfohlenen Wirkstärke berücksichtigt wird. Die Stärke eines Signalmerkmals wird auch als Signalstärke bezeichnet. Die Stärke des jeweiligen Signalmerkmals wird vorzugsweise ohnehin gemessen, um wie oben bereits beschrieben die Signalverarbeitung zu steuern und situationsabhängig die Wirkstärken der Algorithmen einzustellen. Zusätzlich werden nun zweckmäßigerweise im Falle einer Meldung aus dem Eingangssignal ein oder mehrere Signalmerkmale extrahiert und deren jeweilige Stärke bestimmt, um eine verbesserte Bewertung der Algorithmen vorzunehmen. Zur Berücksichtigung der Stärke eines Signalmerkmals enthält die Datenbank geeigneterweise für unterschiedliche Stärken des Signalmerkmals jeweils für jeden Algorithmus mehrere Gewichte, jeweils zur Bewertung eines Wechsels von der Wirkstärke bei der ermittelten Stärke. Die Stärke ist insbesondere auf einen Stärkebereich abgebildet, z.B. von 0 bis 5, wobei 0 bedeutet, dass das Signalmerkmal nicht vorhanden ist und mit aufsteigendem Wert die Stärke des Signalmerkmals zunimmt. Die Gewichtsmatrix für einen jeweiligen Algorithmus ist somit nicht lediglich zweidimensional, sondern dreidimensional, denn zu den beiden Dimensionen der Ausgangswirkstärke und der Zielwirkstärke kommt nun noch eine dritte Dimension für die Signalstärke hinzu. Entsprechend ist auch die Anzahl der Gewichte erhöht. Die Bewertung eines einzelnen Algorithmus, d.h. die Ermittlung von dessen Einzelfallrelevanz erfolgt nun abhängig von der Stärke, welche in der aktuellen Situation ermittelt wird für das Signalmerkmal, welches dem Algorithmus zugeordnet ist.The database is preferably designed in such a way that the strength of the signal feature, which is assigned to a respective algorithm, is taken into account when determining the individual case relevance and the recommended effectiveness. The strength of a signal feature is also referred to as signal strength. The strength of the respective signal feature is preferably measured anyway in order to control the signal processing, as already described above, and to set the strengths of the algorithms depending on the situation. In addition, one or more signal features are now expediently extracted from the input signal in the event of a message and their respective strength is determined in order to carry out an improved evaluation of the algorithms. In order to take into account the strength of a signal feature, the database suitably contains a number of weights for different strengths of the signal feature for each algorithm, in each case for evaluating a change in the effective strength in the strength determined. In particular, the strength is mapped to a strength range, for example from 0 to 5, where 0 means that the signal feature is not present and the strength of the signal feature increases with increasing value. The weight matrix for a particular algorithm is therefore not just two-dimensional, but three-dimensional, because a third dimension for the signal strength is now added to the two dimensions of the initial potency and the target potency. The number of weights is also increased accordingly. An individual algorithm is evaluated, ie its individual case relevance is determined now depending on the strength, which is determined in the current situation for the signal feature, which is assigned to the algorithm.
Vorzugsweise ist die zweidimensionale Gewichtsmatrix für eine Stärke 0 eines jeweiligen Signalmerkmals, d.h. wenn das Signalmerkmal nicht im Eingangssignal enthalten ist, eine Identitätsmatrix, sodass die entsprechenden Gewichte anzeigen, dass im Falle eines Nicht-Vorhandenseins des Signalmerkmals empfohlen wird, die aktuelle Wirkstärke beizubehalten.Preferably, the two-dimensional weight matrix for a
Sobald das Hörsystem eine Meldung empfängt, werden die Stärken der Signalmerkmale der aktuellen Situation zweckmäßigerweise gemessen und vorzugsweise gespeichert. Dies erfolgt beispielsweise bei der Extraktion der Signalmerkmale in der Extraktionseinheit. Die Signalmerkmale und deren Stärken beschreiben die aktuelle Situation insbesondere in zeitlicher und räumlicher Nähe der Meldung, d.h. die Signalmerkmale kennzeichnen die Umgebung zum Zeitpunkt der Meldung oder in einem bestimmten Zeitfenster um den Zeitpunkt der Meldung herum. Die Stärke eines jeweiligen Signalmerkmals wird vorzugsweise in einem Zeitraum von höchstens 10 s vor der Meldung bis zum Zeitpunkt der Meldung bestimmt. Beispielsweise werden die Signalmerkmale fortlaufend extrahiert und deren jeweilige Stärke zwischengespeichert und dann bei einer Meldung zur Abfrage der Datenbank verwendet. Unter "räumlicher Nähe" wird insbesondere "in Hörweite" verstanden.As soon as the hearing system receives a message, the strengths of the signal features of the current situation are conveniently measured and preferably stored. This takes place, for example, during the extraction of the signal features in the extraction unit. The signal characteristics and their strengths describe the current situation, especially in the temporal and spatial vicinity of the report, i.e. the signal characteristics characterize the environment at the time of the report or in a specific time window around the time of the report. The strength of a respective signal feature is preferably determined in a period of at most 10 s before the message until the time of the message. For example, the signal features are continuously extracted and their respective strengths are temporarily stored and then used in a report to query the database. "Spatial proximity" means in particular "within earshot".
Welche Algorithmen vorliegend zur Verfügung stehen und verwendet werden und welche Signalmerkmale in dem Eingangssignal gesucht und daraus extrahiert werden, ist vorliegend von untergeordneter Bedeutung. Nachfolgend werden jedoch einige geeignete Beispiele aufgeführt. Ein geeigneter Algorithmus ist eine Störgeräuschunterdrückung, zur Unterdrückung von Störgeräuschen, z.B. Maschinen- oder Motorgeräusche. Als Signalmerkmal dienen beispielsweise solche Störgeräusche, welche anhand von deren zeitlichen und/oder spektralen Form erkennbar sind. Ein weiterer geeigneter Algorithmus ist eine Windgeräuschunterdrückung, zur Unterdrückung von Windgeräuschen. Dies funktioniert z.B. ähnlich einer Störgeräuschunterdrückung. Als Signalmerkmal dient z.B. Mikrofonrauschen. Ein weiterer, ähnlicher Algorithmus ist eine Feedbackunterdrückung zur Unterdrückung von Feedback. Ein weiterer Algorithmus ist ein sogenanntes sound smoothing, zur Unterdrückung von Impulsen, d.h. zeitlich kurzer Schallsignale, z.B. eines Schlagens eines Löffels an einer Kaffeetasse oder das Klappern von Geschirr. Ein weiterer Algorithmus ist eine Direktionalität, d.h. eine Richtwirkung der Mikrofone des Hörgeräts, zur Hervorhebung von Schall aus einer bestimmten Richtung. Je nach aktueller Situation bietet eine Direktionalität bestimmte Vorteile. Falls das Hörgerät in einer Musiksituation Musik wiedergeben soll, wird die Direktionalität zweckmäßigerweise deaktiviert, d.h. ein omnidirektionaler Betrieb des Hörgeräts eingestellt, wohingegen bei Vorhandensein von Sprache, also in einer Sprachsituation, die Direktionalität aktiviert wird, sodass zweckmäßigerweise Schallsignale von vorn gegenüber Schallsignalen aus anderen Richtungen hervorgehoben werden, da ein relevanter Sprecher sich typischerweise vor dem Nutzer aufhält. Zweckmäßigerweise wird die Direktionalität zusätzlich dynamisch angepasst, um weitere Schallquellen, welche nicht vorn liegen aber dennoch laut sind im Vergleich zur Schallquelle vor dem Nutzer effizienter zu unterdrücken. Als Signalmerkmal dient z.B. fremde Sprache, deren Vorhandensein erkannt wird. Ein weiterer Algorithmus ist eine Kompression, genauer eine Frequenzkompression, bei welcher insbesondere hochfrequente Frequenzanteile im Eingangssignal zu niedrigeren Frequenzen hin verschoben werden, um einem Nutzer mit einem Hördefizit im hochfrequenten Frequenzbereich dennoch eine Wahrnehmung dieser Frequenzen zu ermöglichen. Da z.B. Frikative im hochfrequenten Frequenzbereich stark vertreten sind, hilft dieser Algorithmus beim Sprachverstehen. Als Signalmerkmal dient beispielsweise allgemein Sprache oder speziell ein hochfrequenter Sprachanteil, z.B. das Vorhandensein von Frikativen. Ein weiterer Algorithmus eine Spracherkennung, auch als voice activity detection bezeichnet, zur Hervorhebung von Sprache. Als Signalmerkmal dient z.B. die typische Silbenwiderholfrequenz von 4 Hz, bei deren Vorhandensein dann ein sprachrelevanter Frequenzbereich gegenüber anderen Frequenzbereichen hervorgehoben werden. Ein sprachrelevanter Frequenzbereich ist insbesondere 250 HZ bis 5 kHz.Which algorithms are available and used in the present case and which signal features are searched for in the input signal and extracted from it is of secondary importance in the present case. However, some suitable examples are given below. A suitable algorithm is background noise suppression for suppressing background noise, for example machine or engine noise. Such interference noises, for example, which can be recognized on the basis of their temporal and/or spectral form, serve as a signal feature. Another suitable algorithm is wind noise suppression for suppressing wind noise. This works similar to noise suppression, for example. Microphone noise, for example, serves as a signal feature. Another similar algorithm is feedback suppression for suppressing feedback. Another algorithm is a so-called sound smoothing, for suppressing impulses, ie temporally short sound signals, eg a spoon hitting a coffee cup or the clattering of crockery. Another algorithm is directionality, ie directivity of the hearing aid microphones, to emphasize sound from a specific direction. Depending on the current situation, a directionality offers certain advantages. If the hearing aid is to play music in a music situation, the directionality is expediently deactivated, ie omnidirectional operation of the hearing aid is set, whereas in the presence of speech, i.e. in a speech situation, the directionality is activated, so that sound signals from the front are expediently opposed to sound signals from other directions be highlighted since a relevant speaker is typically in front of the user. Appropriately, the directionality is also dynamically adjusted in order to more efficiently suppress other sound sources that are not in front but are still loud compared to the sound source in front of the user. Foreign language, for example, is used as a signal feature, the presence of which is recognized. Another algorithm is a compression, more precisely a frequency compression, in which in particular high-frequency components in the input signal are shifted towards lower frequencies in order to enable a user with a hearing deficit in the high-frequency range to nevertheless perceive these frequencies. Since, for example, fricatives are strongly represented in the high-frequency range, this algorithm helps with speech understanding. Speech in general or, specifically, a high-frequency speech component, for example the presence of fricatives, serves as a signal feature. Another algorithm uses speech recognition, also known as voice activity detection, to emphasize speech. The typical syllable repetition frequency of 4 Hz, for example, serves as a signal feature. A language-relevant frequency range is in particular 250 Hz to 5 kHz.
Ein jeweiliger Algorithmus wirkt vorzugsweise selektiv auf das zugehörige Signalmerkmal und lässt andere Teile des Eingangssignals möglichst unverändert. Ein jeweiliges Signalmerkmal wird durch den zugehörigen Algorithmus vorzugsweise verstärkt (z.B. wird bei der Spracherkennung dann Sprache verstärkt), hinzugefügt (z.B. wird bei der Kompression, genauer Frequenzkompression, im niederfrequenten Frequenzbereich ein Signal hinzugefügt), reduziert (z.B. wird bei der Störgeräuschunterdrückung das Störgeräusch reduziert), oder eliminiert (z.B. wird bei einer Feedbackunterdrückung das Feedback vollständig entfernt oder verhindert).A respective algorithm preferably acts selectively on the associated signal feature and leaves other parts of the input signal as unchanged as possible. A respective signal feature is preferably amplified by the associated algorithm (e.g. speech is then amplified during speech recognition), added (e.g. during compression, more precisely frequency compression, a signal is added in the low-frequency frequency range), reduced (e.g. during noise suppression, the noise is reduced) , or eliminated (e.g. feedback suppression completely removes or prevents feedback).
In einer bevorzugten Ausgestaltung gibt ein jeweiliges Gewicht an, welcher Anteil an Nutzern einer Referenzgruppe den zugehörigen Wechsel bevorzugt. Beispielsweise gibt ein jeweiliges Gewicht direkt eine Anzahl an Nutzern an oder die Gewichte sind zusätzlich normiert. Ein jeweiliges Gewicht ist somit insbesondere durch entsprechende Versuche und Aufzeichnungen in Verbindung mit anderen Nutzern von Hörgeräten erzeugt. Beispielsweise wird eine Gruppe von Testpersonen und/oder erfahrenen Hörgerätenutzern betrachtet und deren Verhalten, z.B. manuelles Umschalten der Wirkstärke in bestimmten Situationen, aufgezeichnet und als Gewichte gespeichert. Eine jeweilige Gewichtsmatrix enthält dann diejenigen Anteile an Nutzern der Referenzgruppe, welche jeweils ausgehend von einer Ausgangswirkstärke auf eine bestimmte Zielwirkstärke gewechselt haben (oder ggf. die Ausgangswirkstärke beibehalten haben), insbesondere bei einer bestimmten Stärke eines bestimmten Signalmerkmals. Die Gewichte stellen somit empirische Daten dar und jedes Gewicht ist aus einem oder mehreren Datenpunkten gebildet. Ein einzelner Datenpunkt stellt beispielsweise einen einzelnen Wechsel der Wirkstärke in einer einzelnen Situation durch einen einzelnen Nutzer dar. Grundsätzlich ist es möglich und geeignet, dass ein einzelner Nutzer mehrere Datenpunkte erzeugt. Um für einen anderen Nutzer nun eine optimale Einstellung zu finden, wird bei einer Meldung in der Datenbank nachgeschlagen, welche Wirkstärken für einen jeweiligen Algorithmus bei Vorliegen der extrahierten Signalmerkmale von der Referenzgruppe bevorzugt und somit sozusagen empfohlen werden. Auf Basis des aufgezeichneten Verhaltens anderer Nutzer lassen sich somit für einen anderen Nutzer die Einzelfallrelevanzen und eine empfohlene Wirkstärke ermitteln.In a preferred embodiment, a respective weight indicates which proportion of users in a reference group prefers the associated change. For example, a respective weight directly indicates a number of users or the weights are also normalized. A respective weight is thus generated in particular by corresponding tests and recordings in connection with other users of hearing aids. For example, a group of test subjects and/or experienced hearing aid users is observed and their behavior, for example manual switching of the effective strength in certain situations, is recorded and stored as weights. A respective weighting matrix then contains those proportions of users in the reference group who have switched from an initial potency to a specific target potency (or possibly have retained the initial potency), particularly given a specific strength of a specific signal feature. The weights thus represent empirical data and each weight is formed from one or more data points. A single data point represents, for example, a single change in the potency in a single situation by a single user. In principle, it is possible and suitable for a single user to generate multiple data points. In order to find an optimal setting for another user, a message is looked up in the database to see which strengths of action are preferred by the reference group for a particular algorithm if the extracted signal characteristics are present and are therefore, so to speak, recommended. Based on the recorded behavior of other users, the individual case relevance and a recommended potency can be determined for another user.
Die genannte Referenzgruppe umfasst in einer vorteilhaften Ausgestaltung lediglich solche Nutzer, welche dem Nutzer ähnlich sind, insbesondere solche Nutzer, für welche ein ähnliches Audiogram wie für den Nutzer ermittelt wurde. Mit anderen Worten: es werden solche Gewichte verwendet, welche sich ergeben, wenn lediglich das Verhalten ähnlicher Nutzer berücksichtigt wird. Zweckmäßigerweise werden demnach lediglich solche Datenpunkte berücksichtigt, welche auf ähnliche Nutzer zurückzuführen sind. Als Maßstab für die Ähnlichkeit des Nutzers mit den Nutzern der Referenzgruppe und deren Selektion dient vorzugsweise die Ähnlichkeit von deren Audiogrammen und/oder anderer individueller Merkmale, z.B. Alter, Geschlecht, Art des Hördefizits und dergleichen. Dabei wird angenommen, dass ähnliche Nutzer auch ähnliche Vorlieben und Bedürfnisse bezüglich des Betriebs des Hörgeräts aufweisen. Dies gilt speziell für Nutzer mit ähnlichem Hördefizit, was sich besonders einfach anhand der Audiogramme überprüfen lässt. Auf diese Weise wird die gesamte Datenmenge in der Datenbank für jeden Nutzer individuell derart reduziert, dass sich besonders relevante Gewichte ergeben und die Abschätzung im Zusammenhang mit der Ermittlung der Einzelfallrelevanzen deutlich genauer wird.In an advantageous embodiment, the mentioned reference group comprises only those users who are similar to the user, in particular those users for whom a similar audiogram was determined as for the user. In other words: such weights are used that result if only the behavior of similar users is taken into account. Appropriately, only data points that can be traced back to similar users are taken into account. The similarity of their audiograms and/or other individual characteristics, e.g. age, gender, type of hearing deficit and the like preferably serves as a benchmark for the similarity of the user with the users of the reference group and their selection. It is assumed that similar users also have similar preferences and needs with regard to the operation of the hearing device. This applies in particular to users with a similar hearing deficit, which can be checked particularly easily using the audiograms. In this way, the total amount of data in the database is reduced individually for each user in such a way that particularly relevant weights result and the assessment in connection with determining the individual case relevance is significantly more accurate.
Geeignet ist auch eine Ausgestaltung, bei welcher ein oder mehrere Gewichte durch eine Interpolation oder Extrapolation von anderweitig ermittelten Gewichten ermittelt werden. Alternativ oder zusätzlich sind die Gewichte durch Fachleute festgelegt worden, z.B. HCPs. Geeignet ist grundsätzlich zunächst auch einfach eine Schätzung der Gewichte, vorzugsweise in Kombination mit einer laufenden Aktualisierung. Speziell im Falle einer Aktualisierung und der Verwendung einer Referenzgruppe ergibt sich initial das Problem, dass auch am Tag 0 Gewichte zur Verfügung stehen müssen, sodass eine einfache Schätzung durch Fachleute mit entsprechendem Sachverstand und/oder eine spezielle Testserie mit wenigen, ausgewählten Nutzern, zur anfänglichen Bevölkerung der Datenbank mit Gewichten vorteilhaft sind. In diesem Zusammenhang ist auch eine Interpolation und/oder Extrapolation der Gewichte vorteilhaft.Also suitable is an embodiment in which one or more weights are determined by interpolation or extrapolation of weights determined in some other way. Alternatively or additionally, the weights have been set by those skilled in the art, e.g., HCPs. In principle, it is also suitable to start with simply estimating the weights, preferably in combination with ongoing updating. Especially in the case of an update and the use of a reference group, the problem initially arises that weights must also be available on
Die empfohlene Wirkstärke wird aus den Gewichten errechnet, insbesondere jedes Mal, wenn eine Meldung entgegengenommen wird oder einmalig im Voraus.The recommended potency is calculated from the weights, specifically each time a report is received or once in advance.
Die bisherigen Ausführungen zur Einzelfallrelevanz gelten analog auch für die Berechnung der empfohlenen Wirkstärke. Bevorzugterweise wird die empfohlene Wirkstärke mittels einer statistischen Auswertung, vorzugsweise einer Mittelwertbildung oder einer Medianwertbildung, aus den Gewichten errechnet. Insbesondere werden hierbei die Gewichte des Gewichtsprofils zur aktuellen Wirkstärke verwendet. Ausgehend von einer dreidimensionalen Gewichtsmatrix wird demnach abhängig von der Stärke des Signalmerkmals des zugehörigen Algorithmus und abhängig von der aktuellen Wirkstärke das entsprechende Gewichtsprofil ausgewählt, welcher für diese Stärke und diese Wirkstärke als Ausgangswirkstärke die diversen Gewichte für eine Auswahl einer jeweiligen Zielwirkstärke enthält. Aus diesen Gewichten wird dann errechnet, welche Wirkstärke empfohlen ist, z.B. durch Mittelwert- oder Medianwertbildung. Die errechnete, empfohlene Wirkstärke kann grundsätzlich mit der aktuellen Wirkstärke übereinstimmen, dann wird der zugehörige Algorithmus jedoch wenig relevant sein, da ja eine Übereinstimmung z.B. mit der zugrunde liegenden Referenzgruppe herrscht. Bei einem Unterschied zwischen empfohlener und aktueller Wirkstärke ist jedoch davon auszugehen, dass ein Wechsel auf die empfohlene Wirkstärke in der aktuellen Situation zu einer Verbesserung führen würde. Insgesamt ist die empfohlene Wirkstärke eine aus der Datenbank abgeleitete Größe, in welche entsprechend die Erfahrungen anderer Nutzer und/oder die Annahmen und Empfehlungen von Fachleuten eingegangen sind.The previous statements on the individual case relevance also apply to the calculation of the recommended potency. The recommended potency is preferably calculated from the weights by means of a statistical evaluation, preferably an averaging or a median value formation. In particular, the weights of the weight profile for the current potency are used here. Based on a three-dimensional weight matrix, depending on the strength of the signal feature of the associated algorithm and depending on the current potency, the corresponding weight profile is selected, which contains the various weights for a selection of a respective target potency for this strength and this potency as the initial potency. These weights are then used to calculate which potency is recommended, e.g. by averaging or median value formation. The calculated, recommended potency can basically match the current potency, but then the associated algorithm will be of little relevance, since there is agreement, e.g. with the underlying reference group. However, if there is a difference between the recommended and current potency, it can be assumed that a switch to the recommended potency would lead to an improvement in the current situation. Overall, the recommended potency is a value derived from the database, which includes the experiences of other users and/or the assumptions and recommendations of experts.
Die Einzelfallrelevanz ist eine Kenngröße für die Bewertung eines Algorithmus, d.h. zur Einschätzung der Relevanz des Algorithmus in der aktuellen Situation, zu der die Meldung erfolgt ist. Dabei gilt insbesondere: je größer die Einzelfallrelevanz eines ersten Algorithmus im Vergleich zur Einzelfallrelevanz eines zweiten Algorithmus, desto relevanter erscheint der erste Algorithmus für den Nutzer in der aktuellen Situation gegenüber dem zweiten Algorithmus. Gleiches gilt insbesondere auch für den Relevanzwert, welcher ja von der Einzelfallrelevanz abgeleitet ist. Eine jeweilige Einzelfallrelevanz wird anhand der Gewichte errechnet, welche in der Datenbank hinterlegt sind und in welchen insbesondere Empfehlungen und/oder Erfahrungen anderer Nutzer und/oder von Fachleuten kodiert sind.The individual case relevance is a parameter for evaluating an algorithm, ie for assessing the relevance of the algorithm in the current situation for which the report was made. The following applies in particular: the greater the individual case relevance of a first algorithm compared to the individual case relevance of a second algorithm, the more relevant the first algorithm appears to the user in the current situation compared to the second algorithm. The same applies in particular to the relevance value, which is derived from the individual case relevance. A respective individual case relevance is calculated using the weights that are stored in the database and in which, in particular, recommendations and/or experiences of other users and/or experts are encoded.
Grundsätzlich sind verschiedene Berechnungsmethoden vorteilhaft. Nachfolgend werden drei besonders bevorzugte Berechnungsmethoden beschrieben.In principle, different calculation methods are advantageous. Three particularly preferred calculation methods are described below.
Bei einer ersten, bevorzugten Berechnungsmethode wird eine jeweilige Einzelfallrelevanz abhängig von einer Wirkstärkedifferenz errechnet, welche die Differenz zwischen der aktuellen Wirkstärke und der empfohlenen Wirkstärke ist. Hierzu ist es entsprechend erforderlich, dass ebenfalls die empfohlene Wirkstärke ermittelt wird, vorzugsweise wie oben bereits beschrieben. Wie dort bereits angedeutet, ist anzunehmen, dass bei größerem Unterschied zwischen aktueller und empfohlener Wirkstärke eine Änderung der Wirkstärke des zugehörigen Algorithmus zu einer besonders starken Verbesserung der Schallausgabe führt, da ja die aktuelle Wirkstärke stark von der durch die Gewichte nahegelegten Wirkstärke und somit von anderen Nutzern und/oder Fachleuten bevorzugten, d.h. dann auch empfohlenen Wirkstärke abweicht. Zweckmäßigerweise wird der Betrag der Differenz gebildet, sodass sich unabhängig davon, ob die empfohlene Wirkstärke ober- oder unterhalb der aktuellen Wirkstärke liegt, bei größerem Abstand eine höhere Einzelfallrelevanz ergibt. Als Formel ausgedrückt ergibt die erste Berechnungsmethode dann einen Parameter f1 wie folgt:
Die Einzelfallrelevanz ist dann insbesondere proportional zum Parameter f1.The individual case relevance is then particularly proportional to the parameter f1.
Bei einer zweiten, bevorzugten Berechnungsmethode wird eine jeweilige Einzelfallrelevanz abhängig von einer Änderungsempfehlung errechnet, welche ein Maß ist für die Summe der Gewichte zum Wechsel auf eine andere Wirkstärke einerseits im Vergleich zum Gewicht zur Beibehaltung der aktuellen Wirkstärke andererseits. Mit anderen Worten: die Einzelfallrelevanz ist abhängig davon, wie stark die Gewichte einen Wechsel auf eine andere Wirkstärke empfehlen gegenüber einem Beibehalten der aktuellen Wirkstärke. Die Änderungsempfehlung ist vorzugsweise normiert. Geeigneterweise wird als Änderungsempfehlung eine Differenz gebildet aus der Summe der Gewichte zum Wechsel auf eine andere Wirkstärke und dem Gewicht zur Beibehaltung der aktuellen Wirkstärke. Dabei werden die Gewichte des Gewichtsprofils für die aktuelle Situation und die aktuelle Wirkstärke verwendet. Zur Normierung wird diese Differenz durch die Summe allerIn a second, preferred calculation method, a respective individual case relevance is calculated depending on a change recommendation, which is a measure of the sum of the weights for changing to a different potency on the one hand compared to the weight for maintaining the current potency on the other. In other words, the individual relevance depends on how strongly the weights recommend switching to a different potency versus staying at the current potency. The change recommendation is preferably standardized. Appropriately, as a change recommendation, a difference is formed from the sum of the weights for changing to a different potency and the weight for maintaining the current potency. The weights of the weight profile for the current situation and the current potency are used. For normalization, this difference becomes the sum of all
Gewichte dieses Gewichtsprofils geteilt. Als Formel ausgedrückt ergibt die zweite Berechnungsmethode dann einen Parameter f2 wie folgt:
Die Einzelfallrelevanz ist insbesondere proportional zum Parameter f2. Alternativ ist anstelle der Bildung der Differenz auch eine Verhältnisbildung grundsätzlich denkbar und geeignet.The individual case relevance is particularly proportional to the parameter f2. Alternatively, instead of forming the difference, forming a ratio is fundamentally conceivable and suitable.
Bei einer dritten, bevorzugten Berechnungsmethode wird eine jeweilige Einzelfallrelevanz abhängig von einem Streumaß für die aktuelle Wirkstärke errechnet. Das Streumaß ist insbesondere ein Streumaß für die Zielwirkstärke. Das Streumaß gibt insbesondere an, wie sehr die Gewichte auf eine einzelne Wirkstärke fokussiert sind. Das Streumaß ist insbesondere eine Varianz der Zielwirkstärken, wobei jede Zielwirkstärke entsprechend des jeweiligen Gewichts berücksichtigt wird, denn das Gewicht gibt an, wie oft diese Zielwirkstärke im Vergleich zu den andere Zielwirkstärken bevorzugt ist. Besonders illustrativ ist dies für den Fall, dass die Gewichte einfach jeweils eine Anzahl an Nutzern angeben, denn dann ergibt ein Gewicht zu einem bestimmten Datenpaar aus Ausgangswirkstärke und Zielwirkstärke einfach die Anzahl an Datenpunkten zu diesem Datenpaar. Diese Datenpunkte werden dann statistisch ausgewertet, z.B. indem wie beschrieben deren Varianz als Streumaß errechnet wird, wobei die Ausgangswirkstärke dann für jeden Datenpunkt gleich ist, um lediglich ein bestimmtes Gewichtsprofil zu betrachten, nämlich das der aktuellen Wirkstärke.In a third, preferred calculation method, a respective individual case relevance is calculated as a function of a spread for the current potency. The spread is in particular a spread for the target potency. In particular, the spread indicates how much the weights are focused on a single potency. In particular, the spread is a variance of the target potencies, with each target potency being considered according to its weight, because the weight indicates how often that target potency is preferred compared to the other target potencies. This is particularly illustrative in the case where the weights simply indicate a number of users, because then a weight for a specific data pair of initial potency and target potency simply gives the number of data points for this data pair. These data points are then evaluated statistically, e.g. by calculating their variance as a measure of scatter as described, with the initial potency then being the same for each data point in order to only consider a specific weight profile, namely that of the current potency.
Entsprechend lässt sich am Streumaß ablesen, wie stark eine bestimmte Wirkstärke empfohlen wird oder ob eher mehrere Wirkstärken infrage kommen, im Ergebnis also, wie ausgeprägt die Empfehlung auf Basis der Datenbank ist. Je höher ein jeweiliges Gewicht, desto mehr Datenpunkte empfehlen die zugeordnete Zielwirkstärke. Ein jeweiliger Datenpunkt entspricht z.B. einem Nutzer oder, speziell bei normierten Gewichten, einer bestimmten Anzahl an Nutzern. Das Streumaß ist zweckmäßigerweise invertiert, sodass ein geringes Streumaß eine hohe Einzelfallrelevanz ergibt und daher einen Algorithmus umso relevanter erscheinen lässt. Eine geeignete Formel für die dritte Berechnungsmethode, welche dann einen Parameter f3 ergibt, lautet wie folgt:
Besonders bevorzugt ist eine Kombination mehrerer Berechnungsmethoden, sodass die Einzelfallrelevanz diverse Konzepte vereint. Besonders bevorzugt ist eine Ausgestaltung, bei welcher alle drei der oben genannten Berechnungsmethoden kombiniert werden und eine jeweilige Einzelfallrelevanz R_e proportional zum Produkt der genannten drei Parameter f1, f2, f3 ist und z.B. diesem Produkt entspricht, sodass
Der Relevanzwert eines jeweiligen Algorithmus wird bevorzugterweise mittels einer statistischen Auswertung, vorzugsweise einer Medianwertbildung, aus den Einzelfallrelevanzen dieses Algorithmus errechnet, d.h. insbesondere analog wie oben zur empfohlenen Wirkstärke beschrieben. Auf diese Weise werden mehrere Einzelfallrelevanzen eines einzelnen Algorithmus zusammengefasst, um dessen Relevanz im Gesamtranking mit anderen Algorithmen effektiv zu beurteilen. Typischerweise ergeben höhere Einzelfallrelevanzen auch einen höheren Relevanzwert. Bevorzugterweise wird der Relevanzwert für jede Meldung neu errechnet und dadurch vorteilhaft fortlaufend aktualisiert, d.h. insbesondere, dass der Relevanzwert insgesamt iterativ ermittelt wird.The relevance value of a respective algorithm is preferably calculated by means of a statistical evaluation, preferably a median value formation, from the individual case relevance of this algorithm, ie in particular analogously to the recommended potency described above. In this way, several individual case relevance of a single algorithm are summarized in order to effectively assess its relevance in the overall ranking with other algorithms. Typically, higher individual case relevance results in a higher relevance value. The relevance value is preferably recalculated for each message and is thereby advantageously continuously updated, ie in particular that the relevance value is determined iteratively overall.
Die mit dem Verfahren prinzipiell erzielbare und insbesondere auch erzielte Wirkung sei nachfolgend anhand eines Beispiels erläutert, wobei auf die diversen beschriebenen Algorithmen sowie auf die obigen Ausführungen mit zwei unterschiedlichen Nutzern von Hörgeräten in einer Cafeteria zurückgegriffen wird. Der Nutzer, welcher Angestellter ist und wiederholt von der Kaffeemühle gestört wird, wird wiederholt beim Geräusch der Kaffeemühle das Eingabeelement betätigen und damit eine Meldung erzeugen, wohingegen der Gast, am Tisch sitzend, wiederholt beim Geräusch von klapperndem Geschirr eine Meldung erzeugen wird. Entsprechend wird in ersterem Fall mit der Zeit der Algorithmus der Störgeräuschunterdrückung einen höheren Relevanzwert erzielen, um das Geräusch der Kaffeemühle zu unterdrücken. Dies scheint für den entsprechenden Nutzer am relevantesten zu sein. Andersherum wird bei dem Gast mit der Zeit ein der Algorithmus des sound smoothing als relevantester Algorithmus erkannt, um das Geschirrklirren zu unterdrücken. Dasselbe Verfahren führt somit individuell zu einer optimalen Einstellung. Voraussetzung ist die entsprechende Hinterlegung von Gewichten in der Datenbank. Diese enthalten entsprechend kodiert die Information, dass im Falle des Signalmerkmals "Geräusch von klapperndem Geschirr" oder "Impuls" von den meisten Nutzern das sound smoothing bevorzugt wird, sodass für den Gast nach wiederholter Meldung entsprechend die Wirkstärke des sound smoothing angepasst wird, vorliegend vermutlich erhöht. Weiter enthalten die Gewichte die Information, dass im Falle des Signalmerkmals "Störgeräusch", welches von der Kaffeemühle erzeugt wird, von den meisten Nutzern die Störgeräuschunterdrückung bevorzugt wird, sodass für den Angestellten nach wiederholter Meldung entsprechend die Wirkstärke der Störgeräuschunterdrückung angepasst, vorliegend vermutlich erhöht wird. Das vorgenannte Beispiel ist lediglich eine von vielen denkbaren und möglichen Konstellationen und dient vorrangig zur Illustration der Wirkweise des Verfahrens.The effect that can in principle be achieved and in particular also achieved with the method is explained below using an example, with reference being made to the various algorithms described and to the above statements with two different users of hearing aids in a cafeteria. The user, who is an employee and is repeatedly disturbed by the coffee grinder, will repeatedly activate the input element at the sound of the coffee grinder and thus generate a message, whereas the guest, sitting at the table, will repeatedly generate a message at the sound of rattling dishes. Accordingly, in the first case, the noise suppression algorithm will achieve a higher relevance value over time in order to suppress the noise of the coffee grinder. This seems to be the most relevant for the corresponding user. Conversely, over time, the guest will recognize the sound smoothing algorithm as the most relevant algorithm for suppressing the clinking of dishes. The same procedure thus leads individually to an optimal setting. Prerequisite is the corresponding storage of weights in the database. These contain the appropriately encoded information that in the case of the signal feature "sound of rattling dishes" or "impulse", most users prefer sound smoothing, so that the effectiveness of the sound smoothing is adjusted accordingly for the guest after repeated notification, presumably in the present case elevated. Furthermore, the weights contain the information that in the case of the signal feature "noise", which is generated by the coffee grinder, most users prefer noise suppression, so that the effectiveness of the noise suppression is adjusted accordingly for the employee after repeated reports, in this case probably increased . The aforementioned example is only one of many conceivable and possible constellations and serves primarily to illustrate the mode of action of the method.
Aus dem bisher Gesagten wird auch deutlich, dass typischerweise eine einzelne Meldung nicht ausreicht, um mit zufriedenstellender Wahrscheinlichkeit einen der Algorithmen als relevantesten Algorithmus zu identifizieren und anzupassen. In einer bevorzugten Ausgestaltung wird die aktuelle Wirkstärke des relevantesten Algorithmus erst dann an die empfohlene Wirkstärke angepasst, wenn der Relevanzwert des relevantesten Algorithmus sich wenigstens um einen Mindestwert von den Relevanzwerten der übrigen Algorithmen unterscheidet. Es wird demnach abgewartet, bis eine über den Mindestwert als ausreichend definierte Differenzierung erreicht ist und einer der Algorithmen hinreichend sicher gegenüber den anderen Algorithmen diskriminiert ist. Zweckmäßigerweise werden daher der erste, der zweite und der dritte Verfahrensschritt mehrfach durchgeführt. An den dritten Verfahrensschritt schließt sich dann ein Prüfschritt an, in welchem eine Einhaltung des Mindestwerts geprüft wird, und falls diese positiv ausfällt wird der vierte Verfahrensschritt durchgeführt. Der Mindestwert ist insbesondere eine mindestens erforderliche Differenz des höchsten Relevanzwertes zum nächsthöchsten Relevanzwert. Damit erfolgt eine zusätzliche Signifikanzprüfung, d.h. zusätzlich zur Prüfung, welcher Algorithmus den höchsten Relevanzwert aufweist, kommt eine weitere Prüfung hinzu, ob dieser Relevanzwert sich von den anderen Relevanzwerten auch hinreichend unterscheidet.From what has been said so far, it is also clear that typically a single message is not sufficient to identify and adapt one of the algorithms as the most relevant algorithm with a satisfactory probability. In a preferred embodiment, the current potency is the most relevant Algorithm only adapted to the recommended potency if the relevance value of the most relevant algorithm differs by at least a minimum value from the relevance values of the other algorithms. Accordingly, it is awaited until a differentiation defined as sufficient above the minimum value is achieved and one of the algorithms is sufficiently reliably discriminated against the other algorithms. The first, the second and the third method step are therefore expediently carried out several times. The third method step is then followed by a test step in which compliance with the minimum value is checked, and if this is positive, the fourth method step is carried out. The minimum value is in particular a minimum required difference between the highest relevance value and the next highest relevance value. An additional significance check is thus carried out, ie in addition to the check as to which algorithm has the highest relevance value, there is also a further check as to whether this relevance value also differs sufficiently from the other relevance values.
Zweckmäßigerweise werden die Gewichte in der Datenbank abhängig von der angepassten Wirkstärke aktualisiert und diese angepasste Wirkstärke wird dadurch fortan bei der Ermittlung einer Einzelfallrelevanz und einer empfohlenen Wirkstärke berücksichtigt. Die Datenbank wird damit vorteilhaft fortlaufend aktualisiert. Die Erkenntnisse aus der Anwendung des Verfahrens bei einem einzelnen Nutzer kommen somit auch anderen Nutzern zugute, deren Hörsysteme ebenfalls die Datenbank verwenden. Die angepasste Wirkstärke als Zielwirkstärke in Kombination mit der ursprünglichen, aktuellen Wirkstärke in der zugehörigen aktuellen Situation entsprechen den Koordinaten eines Datenpunkts in der Gewichtsmatrix, dessen zugehöriges Gewicht nun erhöht wird, da nach Anpassung der Wirkstärke für den Nutzer diese Anpassung nunmehr als empfehlenswert angenommen werden kann und auch angenommen wird. Äquivalent können auch die übrigen Gewichte reduziert werden. Bei weiterer Verwendung der Datenbank durch das Hörsystem des Nutzers oder eines anderen Nutzers werden dann die aktualisierten Gewichte verwendet. Insofern stellt die Datenbank ein fortlaufend aktualisiertes oder sogar ein lernendes System dar.The weights in the database are expediently updated depending on the adjusted potency, and this adjusted potency is thus taken into account from now on when determining an individual case relevance and a recommended potency. The database is thus advantageously continuously updated. The findings from the application of the method for a single user thus also benefit other users whose hearing systems also use the database. The adjusted potency as a target potency in combination with the original, current potency in the associated current situation corresponds to the coordinates of a data point in the weight matrix, whose associated weight is now increased, since after adjusting the potency for the user, this adjustment can now be assumed to be advisable and also accepted. Equivalently, the other weights can also be reduced. Further use of the database by the user's or another user's hearing system then uses the updated weights. In this respect, the database represents a continuously updated or even a learning system.
Als angepasste Wirkstärke wird in einer geeigneten Ausgestaltung einfach die empfohlene Wirkstärke verwendet. Alternativ wird ein Zwischenwert gebildet, beispielsweise der Mittelwert aus aktueller und empfohlener Wirkstärke, um eine Anpassung an die empfohlene Wirkstärke zu erzielen.In a suitable embodiment, the recommended potency is simply used as the adjusted potency. Alternatively, an intermediate value is formed, for example the mean of the current and recommended potency, in order to achieve an adjustment to the recommended potency.
Vorzugsweise wird die angepasste Wirkstärke fortan als neue, aktuelle Wirkstärke verwendet, sodass bei erneutem Auftreten der aktuellen Situation automatisch die angepasste Wirkstärke verwendet wird. Die angepasste Wirkstärke wird also direkt vom Hörsystem eingestellt und stellt nunmehr diejenige Wirkstärke dar, welche zukünftig bei Auftreten einer entsprechenden Situation verwendet wird. Sollte dann trotzdem erneut eine Meldung erfolgen, wird das Verfahren wie bereits beschrieben weitergeführt, um eine weitere Anpassung desselben oder eines anderen Algorithmus zu erhalten.The adjusted potency is preferably used from then on as the new, current potency, so that the adjusted potency is automatically used if the current situation occurs again. The adjusted potency is therefore set directly by the hearing system and now represents the potency that will be used in the future if a corresponding situation arises. If a message is nevertheless sent again, the process is continued as already described in order to obtain a further adjustment of the same or a different algorithm.
Alternativ zur zuvor beschriebenen, direkten Anwendung der angepassten Wirkstärke, wird in einer geeigneten Ausgestaltung die angepasste Wirkstärke dem Nutzer zunächst in einem Testmodus vorgeschlagen und erst nach einer Bestätigung durch den Nutzer als neue aktuelle Wirkstärke verwendet. Der Testmodus dient somit sozusagen zum Probehören. Dem Nutzer wird somit Gelegenheit gegeben, die angepasste Wirkstärke vorab zu testen und dann entweder zu akzeptieren oder zu verwerfen. Dies wird über entsprechende Eingabeelemente z.B. am Hörgerät oder an einem Zusatzgerät ermöglicht. Erst wenn die angepasste Wirkstärke im Testmodus vom Nutzer durch eine entsprechende Eingabe akzeptiert wurde, wird die angepasste Wirkstärke dann wie bereits beschrieben tatsächlich als neue aktuelle Wirkstärke verwendet und gespeichert und vorzugsweise auch erst dann eine Aktualisierung der Gewichte in der Datenbank vorgenommen.As an alternative to the previously described direct application of the adjusted potency, in a suitable embodiment the adjusted potency is first suggested to the user in a test mode and only used as the new current potency after confirmation by the user. The test mode is used for listening, so to speak. The user is thus given the opportunity to test the adjusted potency in advance and then either accept or reject it. This is made possible via appropriate input elements, e.g. on the hearing aid or on an additional device. Only when the adjusted potency in the test mode has been accepted by the user through a corresponding input is the adjusted potency actually used and stored as the new current potency, as already described, and the weights in the database are then preferably updated.
Grundsätzlich ist es möglich, dass durch die Aktualisierung der Gewichte eine Verengung der Daten in der Datenbank erfolgt, da die jeweilige Aktualisierung ja auf Basis der bisherigen Gewichte erfolgt. Insofern ergibt sich unter Umständen eine Neigung, dass die bestehenden Gewichte tendenziell bestätigt werden. Ein zuvor hohes Gewicht wird weiter erhöht. Um dies zu verhindern, wird in einer vorteilhaften Ausgestaltung in dem Testmodus gelegentlich anstelle einer angepassten Wirkstärke eine andere, experimentelle Wirkstärke vorgeschlagen. Unter "gelegentlich" wird beispielsweise verstanden "in 1 bis 10 von 100 Fällen". Dem Nutzer wird also gezielt nicht die gemäß dem Verfahren angepasste Wirkstärke angeboten, sondern absichtlich eine andere und möglicherweise weniger optimale Wirkstärke. Falls die experimentelle Wirkstärke dann für den Nutzer trotzdem zufriedenstellend ist, wird dieser die experimentelle Wirkstärke akzeptieren, sodass diese vom Hörsystem fortan als neue aktuelle Wirkstärke verwendet wird. Auch werden die Gewichte in der Datenbank abhängig von der experimentellen Wirkstärke aktualisiert und diese dadurch fortan bei der Ermittlung einer Einzelfallrelevanz und einer empfohlenen Wirkstärke berücksichtigt. In einer vorteilhaften Variante wird die experimentelle Wirkstärke erst dann zur Aktualisierung der Gewichte verwendet, wenn wenigstens ein oder eine Mindestanzahl an weiteren Nutzern die entsprechende Anpassung ebenfalls akzeptiert haben. Die experimentelle Wirkstärke wird absichtlich abweichend von der empfohlenen Wirkstärke gewählt, sodass eine Verengung der bisherigen Daten der Datenbank vermieden wird. Die experimentelle Wirkstärke ist beispielsweise höher oder niedriger als die empfohlene Wirkstärke gewählt oder ein Zufallswert. Die experimentelle Wirkstärke wird vorzugsweise für den relevantesten Algorithmus vorgeschlagen, alternativ ist es aber auch vorteilhaft, für einen anderen Algorithmus eine experimentelle Wirkstärke vorzugschlagen, also statt des eigentlich relevantesten Algorithmus die Wirkstärke für einen anderen Algorithmus anzupassen. Zweckmäßig ist auch eine Kombination. Vorzugsweise wird eine experimentelle Wirkstärke lediglich bestimmten Nutzern angeboten, z.B. solchen Nutzern, welche sich im Vorfeld hierzu explizit bereit erklärt haben. Solche Nutzer werden auch als experimentierfreudige Nutzer bezeichnet.In principle, it is possible that updating the weights results in a narrowing of the data in the database, since the respective update is based on the previous weights. In this respect, there may be a tendency for the existing weights to be confirmed. A previously high weight is further increased. In order to prevent this, in an advantageous embodiment in the test mode occasionally instead of an adapted Potency Another experimental potency proposed. By "occasionally" is meant, for example, "in 1 to 10 cases out of 100". The user is therefore not offered the effective strength adjusted according to the method, but a different and possibly less optimal effective strength on purpose. If the experimental potency is then still satisfactory for the user, the user will accept the experimental potency, so that the hearing aid will use it as the new current potency from now on. The weights in the database are also updated depending on the experimental potency and this is taken into account from now on when determining an individual case relevance and a recommended potency. In an advantageous variant, the experimental potency is only used to update the weights when at least one or a minimum number of other users have also accepted the corresponding adjustment. The experimental potency is intentionally chosen to deviate from the recommended potency to avoid narrowing of the previous data in the database. For example, the experimental potency is higher or lower than the recommended potency, or a random value. The experimental potency is preferably suggested for the most relevant algorithm, but alternatively it is also advantageous to suggest an experimental potency for another algorithm, i.e. to adapt the potency for another algorithm instead of the actually most relevant algorithm. A combination is also useful. Preferably, an experimental potency is only offered to certain users, for example those users who have explicitly declared their willingness to do so in advance. Such users are also referred to as experimental users.
Ein erfindungsgemäßes Hörsystem oder Hörgerät ist zur Durchführung eines Verfahrens wie oben beschrieben ausgebildet. Vorzugsweise weist das Hörsystem oder Hörgerät hierzu eine Steuereinheit auf, auch als Controller bezeichnet. In der Steuereinheit ist das Verfahren insbesondere programmtechnisch oder schaltungstechnisch realisiert oder eine Kombination hiervon. Beispielsweise ist die Steuereinheit hierfür als ein Mikroprozessor oder als ein ASIC ausgebildet oder als eine Kombination hiervon. Die Steuereinheit kann auch auf verschiedene Gerate des Hörsystems aufgeteilt sein und ist nicht zwingend identisch mit der bereits erwähnten Steuereinheit des Hörgeräts. Grundsätzlich lassen sich die oben beschriebenen Verfahrensschritte weitgehend beliebig auf verschiedene Geräte aufteilen.A hearing system or hearing aid according to the invention is designed to carry out a method as described above. For this purpose, the hearing system or hearing device preferably has a control unit, also referred to as a controller. In the control unit, the method is implemented in particular in terms of programming or circuitry, or a combination thereof. For example, the control unit is designed as a microprocessor or as an ASIC or as a combination thereof. The control unit can also be used on different devices of the hearing system and is not necessarily identical to the already mentioned control unit of the hearing aid. In principle, the method steps described above can be distributed to different devices as desired.
Das Hörsystem umfasst zumindest ein Hörgerät und eine Datenbank wie oben beschrieben. Das Hörgerät ist mit der Datenbank zum Datenaustausch über eine Datenverbindung verbunden, z.B. über das Internet. Die Datenbank ist zweckmäßigerweise ein Teil eines Servers, welcher entsprechend ein Teil des Hörsystems ist. Besonders zweckmäßig ist eine Ausgestaltung, bei welcher das Hörsystem noch ein Zusatzgerät umfasst, insbesondere ein mobiles Endgerät, welches individuell dem einzelnen Nutzer zugeordnet ist, vorzugsweise ein Smartphone. Das Zusatzgerät dient als Vermittler zwischen dem Hörgerät und dem Server und zu deren Verbindung zwecks Datenaustausch. Das Hörgerät und das Zusatzgerät sind vorzugsweise über eine Bluetooth-Verbindung zum Datenaustausch verbunden, das Zusatzgerät und die Datenbank dagegen vorzugsweise über das Internet. Andere Datenverbindungen und Kombinationen von Datenverbindungen sind aber grundsätzlich denkbar und ebenfalls geeignet. Geeignet ist auch eine Ausgestaltung, bei welcher die Datenbank ein Teil des Zusatzgeräts ist oder sogar des Hörgeräts, sodass das Hörsystem auch ohne Server auskommt. Besonders bevorzugt ist aber die beschriebene Ausgestaltung mit Zusatzgerät und Server.The hearing system includes at least one hearing aid and a database as described above. The hearing aid is connected to the database for data exchange via a data connection, e.g. via the Internet. The database is expediently part of a server, which is correspondingly part of the hearing system. An embodiment in which the hearing system also includes an additional device, in particular a mobile terminal device, which is assigned individually to the individual user, preferably a smartphone, is particularly expedient. The additional device serves as an intermediary between the hearing aid and the server and for their connection for the purpose of data exchange. The hearing aid and the additional device are preferably connected via a Bluetooth connection for data exchange, while the additional device and the database are preferably connected via the Internet. However, other data connections and combinations of data connections are fundamentally conceivable and also suitable. An embodiment is also suitable in which the database is part of the additional device or even of the hearing device, so that the hearing system can also do without a server. However, the embodiment described with an additional device and server is particularly preferred.
Die Berechnung der Einzelfallrelevanzen erfolgt vorzugsweise auf dem Server und somit vorteilhaft zentral, sodass die Berechnung auf einfache Weise aktualisierbar ist, z.B. vom Hersteller des Hörgeräts, welcher zweckmäßigerweise auch den Server betreibt. Die Berechnung der Relevanzwerte erfolgt dagegen vorzugsweise auf dem Zusatzgerät oder auf dem Hörgerät, also nutzernah. Die Berechnung der Einzelfallrelevanzen hängt zunächst grundsätzlich nur von den Gewichten ab und ist insofern nutzerabhängig und auch im Vorfeld durchführbar. Die Berechnung der Relevanzwerte hängt jedoch von den Meldungen durch den Nutzer ab und ist auch abhängig, von den vom Nutzer erlebten aktuellen Situationen und insofern individuell. Durch eine Berechnung der Relevanzwerte auf dem Zusatzgerät oder auf dem Hörgerät müssen also diese individuellen Daten nicht übermittelt werden und nicht zentral verarbeitet werden, was entsprechend aufwändig wäre.The individual case relevance is preferably calculated on the server and thus advantageously centrally, so that the calculation can be updated easily, for example by the manufacturer of the hearing device, who expediently also operates the server. In contrast, the relevance values are preferably calculated on the additional device or on the hearing aid, ie close to the user. The calculation of the individual case relevance initially depends only on the weights and is therefore user-dependent and can also be carried out in advance. However, the calculation of the relevance values depends on the reports by the user and is also dependent on the current situations experienced by the user and is therefore individual. By calculating the relevance values on the additional device or This individual data does not have to be transmitted to the hearing aid and not processed centrally, which would be correspondingly complex.
Nachfolgend werden Ausführungsbeispiele der Erfindung anhand einer Zeichnung näher erläutert. Darin zeigen jeweils schematisch:
- Fig. 1
- ein Hörsystem,
- Fig. 2
- ein Hörgerät,
- Fig. 3
- ein Verfahren,
- Fig. 4
- eine dreidimensionale Gewichtsmatrix,
- Fig. 5
- einen Ausschnitt der Gewichtsmatrix aus
Fig. 4 , - Fig. 6
- einen weiteren Ausschnitt der Gewichtsmatrix aus
Fig. 4 .
- 1
- a hearing aid,
- 2
- a hearing aid,
- 3
- a procedure,
- 4
- a three-dimensional weight matrix,
- figure 5
- a section of the
weight matrix 4 , - 6
- another section of the
weight matrix 4 .
In
Die Signalverarbeitung 18 weist mehrere Algorithmen 14 auf, welche je nach aktueller Situation, d.h. situationsabhängig, angewendet werden, wobei mehrere Algorithmen 14 auch gleichzeitig anwendbar sind. Zur Anwendung in einer jeweiligen Situation weist jeder Algorithmus 14 wie bereits oben angedeutet eine einstellbare Wirkstärke W auf. Die Wirkstärke W ist z.B. ein Wert von 0 bis 5, wobei bei 0 der Algorithmus 14 inaktiv ist, d.h. keine Wirkung entfaltet, und mit aufsteigendem Wert eine stärkere Wirkung entfaltet. Welche Wirkstärke W in welcher Situation für einen jeweiligen Algorithmus 14 verwendet wird, ist vordefiniert. Im Rahmen des Verfahrens wir nun versucht, optimalere Wirkstärken W der Algorithmen 14 zu finden und die vordefinierten Wirkstärken W geeignet anzupassen.The
Jedem Algorithmus 14 ist zumindest ein Signalmerkmal M zugeordnet und die aktuelle Wirkstärke aW eines jeweiligen Algorithmus 14 wird situationsabhängig eingestellt, indem diese abhängig von einer Stärke S des Signalmerkmals M in dem Eingangssignal 12 in der aktuellen Situation eingestellt wird. Die Verarbeitung durch die Signalverarbeitung 18 erfolgt demnach abhängig von der jeweiligen Stärke S bestimmter Signalmerkmale M im Eingangssignal 12. Das Hörgerät 4 reagiert dann in einer jeweiligen Situation auf die Signalmerkmale M durch Anwendung entsprechender Algorithmen 14 mit vorgegebener Wirkstärke W, welche in einer aktuellen Situation dann entsprechend eine aktuelle Wirkstärke aW ist. Ein jeweiliger Algorithmus 14 wirkt vorliegend selektiv auf das zugehörige Signalmerkmal M und lässt andere Teile des Eingangssignals 12 möglichst unverändert. Ein jeweiliges Signalmerkmal M wird durch den zugehörigen Algorithmus 14 beispielsweise verstärkt oder reduziert.At least one signal feature M is assigned to each
Welche Algorithmen 14 zur Verfügung stehen und verwendet werden und welche Signalmerkmale M in dem Eingangssignal 12 gesucht und daraus extrahiert werden, ist von untergeordneter Bedeutung. Beispiele für Algorithmen 14 sind eine Störgeräuschunterdrückung, zur Unterdrückung von Störgeräuschen, z.B. Maschinen- oder Motorgeräusche als Signalmerkmal M, eine Windgeräuschunterdrückung, zur Unterdrückung von Windgeräusch mit Mikrofonrauschen als Signalmerkmal M, eine Feedbackunterdrückung ein sound smoothing, zur Unterdrückung von Impulsen als Signalmerkmal M, eine Direktionalität, d.h. eine Richtwirkung der Mikrofone 16, zur Hervorhebung von Schall aus einer bestimmten Richtung, eine Kompression, speziell Frequenzkompression, und eine Spracherkennung, zur Hervorhebung von Sprache.Which
Die Signalverarbeitung 18 gemäß dem Ausführungsbeispiel der
Das gezeigte Hörgerät 4 weist zusätzlich zur Signalverarbeitung 18 eine Extraktionseinheit 26 und eine Kombinationseinheit 28 auf. Ausgehend vom Mikrofon 16 des Hörgeräts 4 wird das Eingangssignal 12 entlang eines Hauptsignalpfads 30 zur Kombinationseinheit 28 geführt und nach dieser zur Ausgabe an den Hörer 24. Zugleich wird das Eingangssignal 12 entlang eines ersten Nebensignalpfads 32, welcher vom Hauptsignalpfad 30 abzweigt, zur Extraktionseinheit 26 geführt, zur Extraktion von Signalmerkmalen M. Die Extraktionseinheit 26 erkennt eventuell vorhandene Signalmerkmale M im Eingangssignal 12 und identifiziert diese, sodass diese gezielt von der Signalverarbeitung 18 verarbeitbar sind. Die Extraktionseinheit 26 misst hier auch die Stärke S eines jeweiligen Signalmerkmals M.The
Außerdem wird das Eingangssignal 12 entlang eines zweiten Nebensignalpfads 34, welcher ebenfalls vom Hauptsignalpfad 30 abzweigt, zur Signalverarbeitung 18 geführt, zur Verarbeitung. Die Signalverarbeitung 18 ist auch mit der Extraktionseinheit 26 verbunden, sodass Informationen hinsichtlich der Signalmerkmale M von der Extraktionseinheit 26 an die Signalverarbeitung 18 übermittelt werden und die Signalverarbeitung 18 derart steuerbar ist und auch gesteuert wird, dass gezielt die erkannten Signalmerkmale M verarbeitet werden. Hierzu wendet die Signalverarbeitung 18 denjenigen Algorithmus 14 an, welcher einem jeweiligen Signalmerkmal M zugeordnet ist. Als Ergebnis gibt die Signalverarbeitung 18 ein verarbeitetes Signal 36 als ein Ausgangssignal aus, welches dann der Kombinationseinheit 28 zugeführt wird und von dieser mit dem Eingangssignal 12 vom Hauptpfad 30 gemischt wird, d.h. das verarbeitete Signal 36 wird auf das Eingangssignal 12 angewendet. Daraus ergibt sich dann insgesamt ein Ausgangssignal 22, welches über den Hörer 24 ausgegeben wird. Alternativ zu dieser in
In
Das Hörsystem 2 ist ausgebildet, von dem Nutzer wiederkehrend eine Meldung derart zu empfangen, dass der Nutzer in der aktuellen Situation mit der Schallausgabe unzufrieden ist. Das Empfangen, d.h. das Entgegennehmen einer Meldung erfolgt hier in einem ersten Verfahrensschritt V1 des Verfahrens. Die Unzufriedenheit muss vom Nutzer nicht weiter erläutert oder spezifiziert werden, sodass es sich bei der Meldung um undifferenziertes Negativ-Feedback handelt. Um eine Meldung vom Nutzer zu empfangen weist das Hörsystem 2 ein Eingabeelement 38 auf, hier am Zusatzgerät 6, alternativ oder zusätzlich an anderer Stelle, z.B. am Hörgerät 4. Das hier gezeigte Zusatzgerät 6 ist ein mobiles Endgerät, speziell ein Smartphone. Durch Betätigen des Eingabeelements 38 ist eine Meldung erzeugbar.The
Weiter weist das Hörsystem 2 wie in
Falls eine Meldung empfangen wird, wird jeder der Algorithmen 14 bewertet, indem anhand der Gewichte G für jeden der Algorithmen 14 eine Einzelfallrelevanz R_e ermittelt wird, zur Abschätzung der Auswirkung eines Wechsels der Wirkstärke in der aktuellen Situation. Die Einzelfallrelevanz R_e wird beispielsweise ermittelt, indem diese nachgeschlagen oder berechnet wird. Diese Bewertung der Algorithmen erfolgt in einem zweiten Verfahrensschritt V2 des Verfahrens. Die Meldung des Nutzers signalisiert, dass die aktuelle Einstellung, welche die aktuell verwendeten Wirkstärken aW umfasst, für den Nutzer nicht zufriedenstellend ist, d.h. der Nutzer ist mit einer oder mehrerer der aktuell gewählten Wirkstärken aW für die Algorithmen 14 unzufrieden. Da der Informationsgehalt der Meldung über die bloße Unzufriedenheit nicht hinausgeht und der Nutzer gerade keine genaueren Angaben zur bemängelten oder gewünschten Verarbeitung machen muss, bleibt unklar, auf welche Algorithmen 14 und Wirkstärken W sich die Unzufriedenheit und die Meldung beziehen. Für einen jeweiligen Algorithmus 14 wird zunächst festgestellt, welche aktuelle Wirkstärke aW in der aktuellen Situation vorliegt. Anhand der Gewichtsmatrix X, genauer anhand des entsprechenden Gewichtsprofils P und dessen Gewichten G, wird dann ermittelt, wie relevant dieser Algorithmus 14 für die Unzufriedenheit ist, welche der Meldung zugrunde liegt. Dabei gilt grundsätzlich: je stärker die Gewichte G eine andere Wirkstärke W anstelle der aktuellen Wirkstärke aW empfehlen, desto mehr scheint der entsprechende Algorithmus 14 für die Unzufriedenheit des Nutzers verantwortlich zu sein und umso relevanter ist dieser Algorithmus 14 daher. Die Einzelfallrelevanz R_e ist somit insbesondere ein Maß für die Wahrscheinlichkeit, mit welcher der zugehörige Algorithmus 14 für den Nutzer nicht-optimal eingestellt ist. Die Einzelfallrelevanz R_e muss nicht zwingend als Teil des Verfahrens berechnet werden. Da die Einzelfallrelevanz R_e vorliegend lediglich von den vorbekannten Gewichten G abhängig ist, ist es möglich, alle möglichen Einzelfallrelevanzen R_e im Vorfeld zu berechnen und dann während des Verfahrens je nach Bedarf nachzuschlagen.If a message is received, each of the
Im Rahmen des Verfahren werden für jeden Algorithmus 14 mehrere Einzelfallrelevanzen R_e zu einem Relevanzwert R zusammengefasst, die Relevanzwerte R werden miteinander verglichen, anhand dessen wird der relevanteste Algorithmus 14 ausgewählt und dann wird für diesen eine angepasste Wirkstärke pW verwendet, indem die aktuelle Wirkstärke aW des Algorithmus 14 an eine empfohlene Wirkstärke eW angepasst wird, welche anhand der Gewichte G bestimmt wird. Die Einzelfallrelevanzen R_e sind jeweils Abschätzungen dafür, mit welcher Wahrscheinlichkeit eine entsprechende andere Wirkstärke W voraussichtlich zu einem besseren Ergebnis geführt hätte und dadurch möglicherweise eine Meldung verhindert hätte. Eine jeweilige Einzelfallrelevanz R_e ist vorliegend umso größer, je wahrscheinlicher eine andere Wirkstärke W zu einer für den Nutzer zufriedenstellenden Schallausgabe geführt hätte. Die Ermittlung des Relevanzwerts R erfolgt noch als Teil des zweiten Verfahrensschritts V2. Die Anpassung der aktuellen Wirkstärke aW und die Verwendung der angepassten Wirkstärke pW erfolgen in einem vierten Verfahrensschritt V4 des Verfahrens. Die Bestimmung der empfohlenen Wirkstärke eW erfolgt hier im zweiten Verfahrensschritt V2, da auch hierbei die Gewichte G verwendet werden, eine Bestimmung an anderer Stelle ist aber ebenso möglich und geeignet.Within the framework of the method, several individual case relevance R_e are combined into a relevance value R for each
Der Vergleich der diversen Relevanzwerte R, auch als Gesamtranking bezeichnet, und die Auswahl des relevantesten Algorithmus 14 erfolgen in einem dritten Verfahrensschritt V3 des Verfahrens. Um mehrere Einzelfallrelevanzen R_e zusammenzufassen, werden entsprechend viele Meldungen entgegengenommen, denn bei jeder Meldung wird für einen jeweiligen Algorithmus 14 üblicherweise genau eine Einzelfallrelevanz R_e ermittelt. Diese werden über mehrere Meldungen hinweg gesammelt und für jeden Algorithmus 14 wird aus den einzelnen Einzelfallrelevanzen R_e ein Relevanzwert R errechnet. Die Relevanzwerte R der verschiedenen Algorithmen 14 werden dann in einem Gesamtranking verglichen, um denjenigen Algorithmus 14 zu finden, welcher am relevantesten ist und somit für den Nutzer am Wichtigsten erscheint. Vorliegend wird derjenige Algorithmus 14 als relevantester Algorithmus 14 ausgewählt, welcher den höchsten Relevanzwert R aufweist. Auf diese Weise wird derjenige Algorithmus 14 identifiziert, auf welchen es für den Nutzer besonders ankommt, ohne dass dieser hierzu explizit Angaben machen muss. Je mehr Meldungen entgegengenommen und verwertet werden, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Einstellung des Hörgeräts 4 für den Nutzer zufriedenstellend anpassbar ist und dann beispielsweise auch direkt angepasst wird. Da die Gewichte G bereits eine Bewertung für die verschiedenen möglichen Wechsel auf eine andere Wirkstärke W oder die Beibehaltung der aktuellen Wirkstärke aW darstellen, lässt sich aus den Gewichten G auch eine Empfehlung für eine neue Wirkstärke ableiten, d.h. eine empfohlene Wirkstärke eW.The comparison of the various relevance values R, also referred to as the overall ranking, and the selection of the most
Die Datenbank 10 in
In den
Im gezeigten Ausführungsbeispiel der
Die genannte Referenzgruppe umfasst beispielsweise lediglich solche Nutzer, welche dem Nutzer ähnlich sind, insbesondere solche Nutzer, für welche ein ähnliches Audiogram wie für den Nutzer ermittelt wurde. Als Maßstab für die Ähnlichkeit des Nutzers mit den Nutzern der Referenzgruppe und deren Selektion dient beispielsweise die Ähnlichkeit von deren Audiogrammen und/oder anderer individueller Merkmale, z.B. Alter, Geschlecht, Art des Hördefizits und dergleichen. Dabei wird angenommen, dass ähnliche Nutzer auch ähnliche Vorlieben und Bedürfnisse bezüglich des Betriebs des Hörgeräts aufweisen.The reference group mentioned includes, for example, only those users who are similar to the user, in particular those users for whom a similar audiogram was determined as for the user. The similarity of their audiograms and/or other individual ones serves as a benchmark for the similarity of the user with the users of the reference group and their selection Characteristics, e.g. age, gender, type of hearing impairment and the like. It is assumed that similar users also have similar preferences and needs with regard to the operation of the hearing device.
Die empfohlene Wirkstärke eW wird aus den Gewichten G errechnet, wenn eine Meldung entgegengenommen wird oder einmalig im Voraus und ggf. erneut bei einer Aktualisierung der Gewichte G. Vorliegend wird die empfohlene Wirkstärke eW mittels einer statistischen Auswertung, z.B. einer Mittelwertbildung oder einer Medianwertbildung, aus den Gewichten G errechnet. Dabei werden die Gewichte G des Gewichtsprofils P zur aktuellen Wirkstärke aW verwendet. Ausgehend von einer dreidimensionalen Gewichtsmatrix X, z.B. wie in
Die Einzelfallrelevanz R_e ist eine Kenngröße für die Bewertung eines Algorithmus 14 in der aktuellen Situation, zu welcher die Meldung erfolgt ist. Dabei gilt: je größer die Einzelfallrelevanz R_e eines ersten Algorithmus 14 im Vergleich zur Einzelfallrelevanz R_e eines zweiten Algorithmus 14, desto relevanter erscheint der erste Algorithmus 14 für den Nutzer in der aktuellen Situation gegenüber dem zweiten Algorithmus14. Gleiches gilt auch für den Relevanzwert R, welcher von der Einzelfallrelevanz R_e abgeleitet ist. Eine jeweilige Einzelfallrelevanz R_e wird anhand der Gewichte G errechnet, welche in der Datenbank 10 hinterlegt sind und in welchen insbesondere Empfehlungen und/oder Erfahrungen anderer Nutzer und/oder von Fachleuten kodiert sind. Grundsätzlich sind verschiedene Berechnungsmethoden einzelweise oder in Kombination möglich und geeignet.The individual case relevance R_e is a parameter for evaluating an
Bei einer ersten Berechnungsmethode wird eine jeweilige Einzelfallrelevanz R_e abhängig von einer Wirkstärkedifferenz errechnet, welche die Differenz zwischen der aktuellen Wirkstärke aW und der empfohlenen Wirkstärke eW ist. Vorliegend wird zudem der Betrag der Differenz gebildet, sodass sich unabhängig davon, ob die empfohlene Wirkstärke eW ober- oder unterhalb der aktuellen Wirkstärke aW liegt, bei größerem Abstand eine höhere Einzelfallrelevanz R_e ergibt. Als Formel ausgedrückt ergibt die erste Berechnungsmethode dann einen Parameter f1 wie folgt:
Für das oben genannte Beispiel mit aktueller Wirkstärke aW von 3 in
Als angepasste Wirkstärke pW wird beispielsweise einfach die empfohlene Wirkstärke eW verwendet. Alternativ wird beispielsweise ein Zwischenwert gebildet, z.B. der Mittelwert aus aktueller Wirkstärke aW und empfohlener Wirkstärke eW, um eine Anpassung an die empfohlene Wirkstärke eW zu erzielen.For example, the recommended potency eW is simply used as the adjusted potency pW. Alternatively, for example, an intermediate value is formed, for example the mean value from the current potency aW and the recommended potency eW, in order to achieve an adjustment to the recommended potency eW.
Bei einer zweiten Berechnungsmethode wird eine jeweilige Einzelfallrelevanz R_e abhängig von einer Änderungsempfehlung errechnet, welche ein Maß ist für die Summe der Gewichte G zum Wechsel auf eine andere Wirkstärke W einerseits im Vergleich zum Gewicht G zur Beibehaltung der aktuellen Wirkstärke aW andererseits. Vorliegend wird als Änderungsempfehlung eine normierte Differenz gebildet aus der Summe der Gewichte G zum Wechsel auf eine andere Wirkstärke W und dem Gewicht G zur Beibehaltung der aktuellen Wirkstärke aW. Dabei werden die Gewichte G des Gewichtsprofils P für die aktuelle Situation und die aktuelle Wirkstärke aW verwendet. Zur Normierung wird diese Differenz durch die Summe aller Gewichte G dieses Gewichtsprofils P geteilt. Als Formel ausgedrückt ergibt die zweite Berechnungsmethode dann einen Parameter f2 wie folgt:
Beispielhaft auf das in
Bei einer dritten Berechnungsmethode wird eine jeweilige Einzelfallrelevanz R_e abhängig von einem Streumaß der Zielwirkstärke zW für die aktuelle Wirkstärke aW errechnet. Das Streumaß gibt an, wie sehr die Gewichte G auf eine einzelne Wirkstärke W fokussiert sind. Das Streumaß ist beispielsweise eine Varianz der Zielwirkstärken zW. Für den Fall, dass die Gewichte G einfach jeweils eine Anzahl an Nutzern angeben, ergibt ein Gewicht G zu einem bestimmten Datenpaar aus Ausgangswirkstärke aW und Zielwirkstärke zW einfach die Anzahl an Datenpunkten zu diesem Datenpaar. Diese Datenpunkte werden dann statistisch ausgewertet. Am Streumaß ist ablesbar, wie stark eine bestimmte Wirkstärke W empfohlen wird oder ob mehrere Wirkstärken W infrage kommen, im Ergebnis also, wie ausgeprägt die Empfehlung auf Basis der Datenbank 10 ist. Je höher ein jeweiliges Gewicht G, desto mehr Datenpunkte empfehlen die zugeordnete Zielwirkstärke zW. Das Streumaß ist vorliegend invertiert, sodass ein geringes Streumaß eine hohe Einzelfallrelevanz R_e ergibt und daher einen Algorithmus 14 umso relevanter erscheinen lässt. Eine geeignete Formel für die dritte Berechnungsmethode, welche dann einen Parameter f3 ergibt, lautet wie folgt:
Vorliegend werden die drei vorgenannten Berechnungsmethoden kombiniert, indem die Parameter f1, f2, f3 miteinander multipliziert werden, um die Einzelfallrelevanz R_e zu erhalten:
Dies wird für jeden der Algorithmen 14 durchgeführt, sodass zu jedem Algorithmus 14 für die aktuelle Situation eine Einzelfallrelevanz R_e ermittelt wird.This is carried out for each of the
Der Relevanzwert R eines jeweiligen Algorithmus 14 wird ebenfalls mittels einer statistischen Auswertung, z.B. einer Medianwertbildung, aus den Einzelfallrelevanzen R_e dieses Algorithmus 14 errechnet. Typischerweise ergeben höhere Einzelfallrelevanzen R_e auch einen höheren Relevanzwert R.The relevance value R of a
Aus dem bisher Gesagten wird deutlich, dass typischerweise eine einzelne Meldung nicht ausreicht, um mit zufriedenstellender Wahrscheinlichkeit einen der Algorithmen 14 als relevantesten Algorithmus 14 zu identifizieren und anzupassen. Daher wird in einer Ausgestaltung die aktuelle Wirkstärke aW des relevantesten Algorithmus 14 erst dann an die empfohlene Wirkstärke eW angepasst, wenn der Relevanzwert R des relevantesten Algorithmus 14 sich wenigstens um einen Mindestwert dR von den Relevanzwerten R der übrigen Algorithmen 14 unterscheidet. Es wird demnach abgewartet, bis eine über den Mindestwert dR als ausreichend definierte Differenzierung erreicht ist und einer der Algorithmen 14 hinreichend sicher gegenüber den anderen Algorithmen 14 diskriminiert ist. Der Mindestwert dR ist beispielsweise eine mindestens erforderliche Differenz des höchsten Relevanzwertes R zum nächsthöchsten Relevanzwert R.It is clear from what has been said so far that typically a single message is not sufficient to identify and adapt one of the
Außerdem werden optional die Gewichte G in der Datenbank 10 abhängig von der angepassten Wirkstärke aW aktualisiert und diese angepasste Wirkstärke aW wird dadurch fortan bei der Ermittlung einer Einzelfallrelevanz R_e und einer empfohlenen Wirkstärke eW berücksichtigt. Die Datenbank 10 wird damit fortlaufend aktualisiert.In addition, the weights G in the
Die angepasste Wirkstärke pW wird fortan als neue, aktuelle Wirkstärke aW verwendet, sodass bei erneutem Auftreten der aktuellen Situation automatisch die angepasste Wirkstärke pW verwendet wird. Die angepasste Wirkstärke pW wird also direkt vom Hörsystem 2 eingestellt und stellt nunmehr diejenige Wirkstärke W dar, welche zukünftig bei Auftreten einer entsprechenden Situation verwendet wird. Sollte dann trotzdem erneut eine Meldung erfolgen, wird das Verfahren wie bereits beschrieben weitergeführt, um eine weitere Anpassung desselben oder eines anderen Algorithmus 14 zu erhalten. Alternativ zur direkten Anwendung der angepassten Wirkstärke pW, wird diese dem Nutzer zunächst in einem Testmodus vorgeschlagen und erst nach einer Bestätigung durch den Nutzer als neue aktuelle Wirkstärke aW verwendet. Der Testmodus dient somit sozusagen zum Probehören und dem Nutzer wird Gelegenheit gegeben, die angepasste Wirkstärke pW vorab zu testen und dann entweder zu akzeptieren oder zu verwerfen. Dies wird über entsprechende Eingabeelemente 38 z.B. am Hörgerät 4 oder am Zusatzgerät 6 ermöglicht.The adjusted potency pW is now used as the new, current potency aW, so that if the current situation occurs again, the adjusted potency pW is automatically used. The adjusted effective strength pW is thus set directly by the
Um eine mögliche Verengung der Daten in der Datenbank 10 zu verhindern, wird optional in dem Testmodus gelegentlich anstelle einer angepassten Wirkstärke pW eine andere, experimentelle Wirkstärke W vorgeschlagen, dem Nutzer wird also gezielt nicht die gemäß dem Verfahren angepasste Wirkstärke pW angeboten, sondern absichtlich eine andere und möglicherweise weniger optimale Wirkstärke W. Falls die experimentelle Wirkstärke W dann für den Nutzer trotzdem zufriedenstellend ist, wird dieser die experimentelle Wirkstärke W akzeptieren, sodass diese vom Hörsystem 2 fortan als neue aktuelle Wirkstärke aW verwendet wird. Auch werden die Gewichte G in der Datenbank 10 abhängig von der experimentellen Wirkstärke W aktualisiert und diese dadurch fortan bei der Ermittlung einer Einzelfallrelevanz R_e und einer empfohlenen Wirkstärke eW berücksichtigt. Die experimentelle Wirkstärke W ist beispielsweise höher oder niedriger als die empfohlene Wirkstärke eW gewählt oder ein Zufallswert.In order to prevent a possible narrowing of the data in the
Wie in
Die Berechnung der Einzelfallrelevanzen R_e erfolgt im gezeigten Ausführungsbeispiel auf dem Server 8, dies ist jedoch nicht zwingend. Die Berechnung der Relevanzwerte R erfolgt dagegen hier auf dem Zusatzgerät 6, was jedoch ebenfalls nicht zwingend ist.The individual case relevance R_e is calculated on the server 8 in the exemplary embodiment shown, but this is not mandatory. In contrast, the relevance values R are calculated here on the
- 22
- Hörsystemhearing aid
- 44
- Hörgeräthearing aid
- 66
- Zusatzgerätauxiliary device
- 88th
- Serverserver
- 1010
- DatenbankDatabase
- 1212
- Eingangssignalinput signal
- 1414
- Algorithmusalgorithm
- 1616
- Mikrofonmicrophone
- 1818
- Signalverarbeitungsignal processing
- 2020
- Steuereinheitcontrol unit
- 2222
- Ausgangssignaloutput signal
- 2424
- Hörerlistener
- 2626
- Extraktionseinheitextraction unit
- 2828
- Kombinationseinheitcombination unit
- 3030
- Hauptsignalpfadmain signal path
- 3232
- erster Nebensignalpfadfirst secondary signal path
- 3434
- zweiter Nebensignalpfadsecond secondary signal path
- 3636
- verarbeitetes Signalprocessed signal
- 3838
- Eingabeelementinput element
- 4040
- DatenverbindungData Connection
- aWaw
- aktuelle Wirkstärke, Ausgangswirkstärkecurrent potency, initial potency
- dRdr
- Mindestwertminimum value
- eWew
- empfohlene Wirkstärkerecommended potency
- GG
- GewichtWeight
- MM
- Signalmerkmalsignal feature
- PP
- Gewichtsprofilweight profile
- pWpW
- angepasste Wirkstärkeadjusted potency
- R_eRe
- Einzelfallrelevanzcase-by-case relevance
- SS
- Stärke des SignalmerkmalsStrength of signal feature
- V1V1
- erster Verfahrensschrittfirst step in the process
- V2v2
- zweiter Verfahrensschrittsecond process step
- V3V3
- dritter Verfahrensschrittthird step
- V4V4
- vierter Verfahrensschrittfourth step
- WW
- Wirkstärkepotency
- XX
- Gewichtsmatrixweight matrix
- zWe.g
- Zielwirkstärketarget potency
Claims (15)
- Method for operating a hearing system (2),- wherein the hearing system (2) has a hearing device (4) designed to modify an input signal (12) for the purpose of sound output to a user and, to that end, to apply multiple algorithms (14) with a respective potency (W), as a result of which a respective algorithm (14) is applied with a present potency (aW) in a present situation,- wherein the hearing system (2) has an input element (38) in order to receive a report from the user,- wherein the hearing system (2) is designed to recurrently receive a report from the user indicating that the user is dissatisfied with the sound output in the present situation,- wherein the hearing system (2) has a database (10), containing multiple weights (G) for each algorithm (14), in order to rate a change of the potency (W),- wherein, if a report is received, each of the algorithms (14) is rated by using the weights (G) to ascertain an individual-case relevance (R_e) for each of the algorithms (14), in order to assess the effect of a change of the potency (W) in the present situation,- wherein multiple individual-case relevances (R_e) are combined to form a relevance value (R) for each algorithm (14), the relevance values (R) are compared with one another, this is taken as a basis for selecting the most relevant algorithm (14), and then an adapted potency (pW) is used for the latter by adapting the present potency (aW) of the algorithm (14) for a recommended potency (eW) determined on the basis of the weights (G).
- Method according to Claim 1,
wherein each algorithm (14) has at least one assigned signal feature (M) and the present potency (aW) of a respective algorithm (14) is set depending on the situation by setting said present potency on the basis of a strength (S) of the signal feature (M) in the input signal (12) in the present situation. - Method according to Claim 2,
wherein the database (10) is in a form such that the strength (S) of the signal feature (M) is taken into consideration for ascertaining the individual-case relevance (R_e) and the recommended potency (eW). - Method according to one of Claims 1 to 3,
wherein a respective weight (G) indicates what proportion of users in a reference group prefers the associated change. - Method according to Claim 4,
wherein the reference group comprises only users who are similar to the user, in particular users for whom a similar audiogram to that for the user was ascertained. - Method according to one of Claims 1 to 5,
wherein the recommended potency (eW) is calculated from the weights (G) by means of a statistical evaluation, preferably a mean value formation or a median value formation. - Method according to one of Claims 1 to 6,
wherein a respective individual-case relevance (R_e) is calculated on the basis of a potency difference, which is the difference between the present potency (aW) and the recommended potency (eW). - Method according to one of Claims 1 to 7,
wherein a respective individual-case relevance (R_e) is calculated on the basis of a change recommendation, which is a measure of the sum of the weights (G) for changing to a different potency (W), on the one hand, compared with the weight (G) for retaining the present potency (aW), on the other. - Method according to one of Claims 1 to 8,
wherein a respective individual-case relevance (R_e) is calculated on the basis of a measure of scatter for the present potency (aW). - Method according to one of Claims 1 to 9,
wherein the relevance value (R) of a respective algorithm (14) is calculated from the individual-case relevances (R_e) of this algorithm (14) by means of a statistical evaluation, preferably a median value formation. - Method according to one of Claims 1 to 10,
wherein the present potency (aW) of the most relevant algorithm (14) is adapted for the recommended potency (eW) only when the relevance value (R) of the most relevant algorithm (14) differs from the relevance values (R) of the other algorithms (14) by at least a minimum value (dR) . - Method according to one of Claims 1 to 11,
wherein the weights (G) in the database (10) are updated on the basis of the adapted potency (pW) and the latter is therefore taken into consideration from then on for ascertaining an individual-case relevance (R_e) and a recommended potency (eW). - Method according to one of Claims 1 to 12,
wherein the adapted potency (pW) is proposed to the user in a test mode and is used as the new present potency (aW) only after a confirmation by the user. - Method according to Claim 13,
wherein a different, experimental potency (W) is occasionally proposed in the test mode instead of an adapted potency (pW). - Hearing system (2) designed to carry out a method according to one of Claims 1 to 14.
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