[发明专利]基于大数据和云空间的数字助听器参数调整方法和装置

说明书

本申请涉及一种基于大数据和云空间的数字助听器参数调整方法和装置。所述方法包括：获取数字助听器发送的音频数据；将音频数据发送至服务器上的云空间；在云空间中，对音频数据采用预设的场景标签进行标记，得到音频数据样本；提取音频数据样本的样本特征，根据样本特征及其对应的场景标签，对预先设置的分类模型进行训练；根据位置信息和所述时间信息，对音频数据进行分组，建立位置信息和时间信息与场景标签的对应关系；接收发送的实时音频数据；根据对应关系，确定对应的场景标签，根据预先设置的场景标签对应的调节参数，对数字助听器进行参数调整。采用本方法能够提高参数调整的准确性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种基于大数据和云空间的数字助听器参数调整方法和装置。

背景技术

随着全球人口老龄化的形式日趋严峻和社会环境的不断变化，由先天因素和环境因素的综合影响，使听力障碍患者人数在不断快速地增加。由于现阶段医疗水平与医疗条件的限制，佩戴助听器仍然是补偿听力损失，解决听力障碍这一难题最有效、最重要的办法。

助听器是一种供听力障碍人士使用的、补偿听力损失的小型扩音设备，它通过一个微型麦克风进行声音采集，然后将弱的声音信号变得强大，并通过一个扬声器送到人耳，以帮助患有听力损失的病人重新感知语音。助听器的发展历史可以按照七个时代划分：从手掌集音时代开始，历经炭精、真空管、晶体管、集成电路和微处理器时代，最终发展到如今的数字助听器时代。

随着助听器技术的不断发展，场景分类现已成为智能数字助听器中十分重要的一个功能，其算法在信号处理过程的前端实现，可以有效识别出助听器使用者所处的听力环境，自动选择合适的参数配置，完成对不同声场景信号的个性化处理。传统的声场景分类问题主要由两个过程所组成：特征提取和分类。常用的特征有时域的过零率、能量特征、频域和倒谱域的特征等。常用的分类方法有：简单的阈值判断方法、高斯混合模型方法、基于支持向量机的方法等。尽管这些特征提取和分类算法的效果较好，但其中均包含有复杂的计算过程，对于处理能力有限的数字助听器并不合适。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够解决数字助听器处理能力有限问题的基于大数据和云空间的数字助听器参数调整方法和装置。

一种基于大数据和云空间的数字助听器参数调整方法，所述方法包括：

获取数字助听器发送的音频数据；所述音频数据通过位置信息和时间信息进行标记；

将所述音频数据发送至服务器上的云空间；

在所述云空间中，对所述音频数据采用预设的场景标签进行标记，得到音频数据样本；

提取所述音频数据样本的样本特征，根据所述样本特征及其对应的所述场景标签，对预先设置的分类模型进行训练，得到训练好的分类模型；

根据所述位置信息和所述时间信息，对所述音频数据进行分组，根据各个分组中音频数据输入训练好的分类模型的输出结果，建立所述位置信息和所述时间信息与场景标签的对应关系；

接收数字助听器发送的实时音频数据；所述实时音频数据通过实时位置信息和实时时间信息进行标记；

根据所述对应关系，确定所述实时位置信息和所述实时时间信息对应的场景标签，根据预先设置的所述场景标签对应的调节参数，对数字助听器进行参数调整。

在其中一个实施例中，还包括：与数字助听器建立蓝牙或WIFI通讯连接，通过蓝牙或WIFI通讯接收音频数据；所述数字助听器通过GPS生成位置信息对所述音频数据进行标记，所述数字助听器通过时钟单元产生的时间信息对所述音频数据进行标记。

在其中一个实施例中，还包括：获取数字助听器中的用户ID和初始验配参数。