JPWO2020217359A5 - Fitting support device, fitting support method, and program - Google Patents
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- 238000012074 hearing test Methods 0.000 claims description 22
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 4
Description
本発明は、フィッティング支援装置、フィッティング支援方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムに関する。
The present invention relates to a fitting support device and a fitting support method, and further relates to a program for realizing these.
本発明の目的の一例は、フィッティングの精度を向上させるフィッティング支援装置、フィッティング支援方法、及びプログラムを提供することにある。
An example of an object of the present invention is to provide a fitting support device, a fitting support method, and a program for improving the accuracy of fitting.
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、
コンピュータに、
（ａ）対象者に対して実施した聴力検査の結果を表す聴力検査情報と、前記対象者の属性を表す属性情報と、前記対象者の背景を表す背景情報とを取得する、ステップと、
（ｂ）取得した前記聴力検査情報と、前記属性情報と、前記背景情報とを入力して、前記対象者に補聴器を適合させるフィッティングに用いるパラメータデータを推定する、ステップと、
を実行させることを特徴とする。
Further, in order to achieve the above object, the program in one aspect of the present invention is:
On the computer
(A) A step of acquiring hearing test information representing the result of a hearing test performed on a subject, attribute information representing the attributes of the subject, and background information representing the background of the subject.
(B) A step of inputting the acquired hearing test information, the attribute information, and the background information to estimate parameter data used for fitting to fit the hearing aid to the subject.
Is characterized by executing .
（付記９）
コンピュータに、
（ａ）対象者に対して実施した聴力検査の結果を表す聴力検査情報と、前記対象者の属性を表す属性情報と、前記対象者の背景を表す背景情報とを取得する、ステップと、
（ｂ）取得した前記聴力検査情報と、前記属性情報と、前記背景情報とを入力して、前記対象者に補聴器を適合させるフィッティングに用いるパラメータデータを推定する、ステップと、
を実行させるプログラム。
(Appendix 9)
On the computer
(A) A step of acquiring hearing test information representing the result of a hearing test performed on a subject, attribute information representing the attributes of the subject, and background information representing the background of the subject.
(B) A step of inputting the acquired hearing test information, the attribute information, and the background information to estimate parameter data used for fitting to fit the hearing aid to the subject.
A program to execute.
（付記１０）
付記９に記載のプログラムであって、
前記（ｂ）のステップにおいては、過去において取得した、複数の聴力検査情報と、パラメータデータと、属性情報と、背景情報とを入力とし、機械学習により生成された、パラメータデータを推定するための学習モデルを用いる
ことを特徴とするプログラム。
(Appendix 10)
The program described in Appendix 9
In the step (b) above, a plurality of hearing test information, parameter data, attribute information, and background information acquired in the past are input, and parameter data generated by machine learning is estimated. A program characterized by using a learning model.
（付記１１）
付記１０に記載のプログラムであって、
前記学習モデルを生成するために用いる入力は、過去に適合状態と判断された前記聴力検査情報と、前記パラメータデータと、前記属性情報と、前記背景情報とを用いる
ことを特徴とするプログラム。
(Appendix 11)
The program described in Appendix 10
The input used to generate the learning model is a program characterized in that the hearing test information determined to be in a conforming state in the past, the parameter data, the attribute information, and the background information are used.
（付記１２）
付記９から１１のいずれか一つに記載のプログラムであって、
前記属性情報は、少なくとも前記対象者の年齢、性別、身体、職業、病歴、治療歴のいずれか一つ以上の情報を有し、前記背景情報は、少なくとも前記対象者の生活環境音、趣向のいずれか一つ以上の情報を有する
ことを特徴とするプログラム。
(Appendix 12)
The program described in any one of Supplementary note 9 to 11.
The attribute information has at least one or more information of any one or more of the subject's age, gender, body, occupation, medical history, and treatment history, and the background information is at least the living environment sound and taste of the subject. A program characterized by having one or more pieces of information.
Claims (10)
取得した前記聴力検査情報と、前記属性情報と、前記背景情報とを入力して、前記対象者に補聴器を適合させるフィッティングに用いるパラメータデータを推定する、推定手段と、
を有することを特徴とするフィッティング支援装置。 An acquisition means for acquiring hearing test information representing the results of a hearing test performed on a subject, attribute information representing the attributes of the subject, and background information representing the background of the subject.
An estimation means for estimating the parameter data used for fitting the hearing aid to the subject by inputting the acquired hearing test information, the attribute information, and the background information.
A fitting support device characterized by having.
前記推定手段は、過去において取得した、複数の聴力検査情報と、パラメータデータと、属性情報と、背景情報とを入力とし、機械学習により生成された、パラメータデータを推定するための学習モデルを有する
ことを特徴とするフィッティング支援装置。 The fitting support device according to claim 1.
The estimation means has a learning model for estimating parameter data generated by machine learning by inputting a plurality of hearing test information, parameter data, attribute information, and background information acquired in the past. A fitting support device characterized by this.
前記学習モデルを生成するために用いる入力は、過去に適合状態と判断された前記聴力検査情報と、前記パラメータデータと、前記属性情報と、前記背景情報とを用いる
ことを特徴とするフィッティング支援装置。 The fitting support device according to claim 2.
The input used to generate the learning model is a fitting support device characterized by using the hearing test information, the parameter data, the attribute information, and the background information, which have been determined to be in conformity in the past. ..
前記属性情報は、少なくとも前記対象者の年齢、性別、身体、職業、病歴、治療歴のいずれか一つ以上の情報を有し、前記背景情報は、少なくとも前記対象者の生活環境音、趣向のいずれか一つ以上の情報を有する
ことを特徴とするフィッティング支援装置。 The fitting support device according to any one of claims 1 to 3.
The attribute information has at least one or more information of any one or more of the subject's age, gender, body, occupation, medical history, and treatment history, and the background information is at least the living environment sound and taste of the subject. A fitting support device characterized by having one or more pieces of information.
（ｂ）取得した前記聴力検査情報と、前記属性情報と、前記背景情報とを入力して、前記対象者に補聴器を適合させるフィッティングに用いるパラメータデータを推定する
ことを特徴とするフィッティング支援方法。 (A) Hearing test information representing the result of the hearing test performed on the subject, attribute information representing the attributes of the subject, and background information representing the background of the subject are acquired.
(B) A fitting support method comprising inputting the acquired hearing test information, the attribute information, and the background information to estimate parameter data used for fitting to fit the hearing aid to the subject.
前記（ｂ）の処理においては、過去において取得した、複数の聴力検査情報と、パラメータデータと、属性情報と、背景情報とを入力とし、機械学習により生成された、パラメータデータを推定するための学習モデルを用いる
ことを特徴とするフィッティング支援方法。 The fitting support method according to claim 5.
In the process (b), a plurality of hearing test information, parameter data, attribute information, and background information acquired in the past are input, and parameter data generated by machine learning is estimated. A fitting support method characterized by using a learning model.
前記学習モデルを生成するために用いる入力は、過去に適合状態と判断された前記聴力検査情報と、前記パラメータデータと、前記属性情報と、前記背景情報とを用いる
ことを特徴とするフィッティング支援方法。 The fitting support method according to claim 6.
The input used to generate the learning model is a fitting support method characterized in that the hearing test information determined to be in a conforming state in the past, the parameter data, the attribute information, and the background information are used. ..
前記属性情報は、少なくとも前記対象者の年齢、性別、身体、職業、病歴、治療歴のいずれか一つ以上の情報を有し、前記背景情報は、少なくとも前記対象者の生活環境音、趣向のいずれか一つ以上の情報を有する
ことを特徴とするフィッティング支援方法。 The fitting support method according to any one of claims 5 to 7.
The attribute information has at least one or more information of any one or more of the subject's age, gender, body, occupation, medical history, and treatment history, and the background information is at least the living environment sound and taste of the subject. A fitting support method characterized by having one or more pieces of information.
（ａ）対象者に対して実施した聴力検査の結果を表す聴力検査情報と、前記対象者の属性を表す属性情報と、前記対象者の背景を表す背景情報とを取得する、ステップと、
（ｂ）取得した前記聴力検査情報と、前記属性情報と、前記背景情報とを入力して、前記対象者に補聴器を適合させるフィッティングに用いるパラメータデータを推定する、ステップと、
を実行させるプログラム。 On the computer
(A) A step of acquiring hearing test information representing the result of a hearing test performed on a subject, attribute information representing the attributes of the subject, and background information representing the background of the subject.
(B) A step of inputting the acquired hearing test information, the attribute information, and the background information to estimate parameter data used for fitting to fit the hearing aid to the subject.
A program to execute.
前記（ｂ）のステップにおいては、過去において取得した、複数の聴力検査情報と、パラメータデータと、属性情報と、背景情報とを入力とし、機械学習により生成された、パラメータデータを推定するための学習モデルを用いる
ことを特徴とするプログラム。
The program according to claim 9.
In the step (b) above, a plurality of hearing test information, parameter data, attribute information, and background information acquired in the past are input, and parameter data generated by machine learning is estimated. A program characterized by using a learning model.
Applications Claiming Priority (1)
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|---|---|---|---|
| PCT/JP2019/017507 WO2020217359A1 (en) | 2019-04-24 | 2019-04-24 | Fitting assistance device, fitting assistance method, and computer-readable recording medium |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPWO2020217359A1 JPWO2020217359A1 (en) | 2020-10-29 |
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| JP7272425B2 JP7272425B2 (en) | 2023-05-12 |
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Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2021515389A Active JP7272425B2 (en) | 2019-04-24 | 2019-04-24 | FITTING ASSIST DEVICE, FITTING ASSIST METHOD, AND PROGRAM |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP7272425B2 (en) |
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| WO1999019779A1 (en) | 1997-10-15 | 1999-04-22 | Beltone Electronics Corporation | A neurofuzzy based device for programmable hearing aids |
| WO2009001559A1 (en) * | 2007-06-28 | 2008-12-31 | Panasonic Corporation | Environment adaptive type hearing aid |
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