[发明专利]低延时助听器

说明书

本申请公开了低延时助听器，其包括：至少一输入单元，用于提供第一域的电输入信号的至少一样本流；至少一编码器，配置成将所述至少一样本流转换为第二域的电输入信号的至少一样本流；处理单元，配置成处理第二域的至少一电输入信号；解码器，配置成将第二域的处理后的信号的样本流转换为第一域的处理后的信号的样本流；其中，至少一编码器配置成将来自第一域的电输入信号的至少一样本流的第一数量N1的样本转换为第二域的电输入信号的至少一样本流中的第二数量N2的样本；解码器配置成将来自第二域的第二数量N2的样本转换为第一域的第一数量N1的样本；N2大于N1；至少一编码器进行优化及处理单元的至少一部分实施为经训练的神经网络。

技术领域

本发明涉及听力装置如助听器，尤其涉及配置成在音频信号的处理方面具有低延迟的听力装置。

背景技术

[Luo et al.；2019]描述了用于独立于扬声器的语音分离的方案，其使用深度学习框架下的全卷积时域音频分离网络(DNN)进行端到端时域语音分离。DNN使用线性编码器生成针对分离的各个扬声器优化的语音波形的表示。扬声器分离通过将一组加权函数(掩模)应用于编码器输出而实现。修改后的编码器表示则使用线性解码器转回为波形。掩模使用由堆叠的1-D个空洞卷积块组成的时域卷积网络(temporal convolutional network，TCN)发现，这使网络能在保持小模型大小的同时对语音信号的长期相依性进行建模。

图1示出了配置成在频域处理信号的听力装置HD’如助听器。通过传声器(M₁,…,M_M)拾取的时域信号(I₁,…,I_M,M≥1)使用分析滤波器组AFB转换为时-频域信号(IF₁,…,IF_M)。在频域，信号被修改以补偿用户的听力损失(参见HLC单元和输出信号OF)，及可能还被处理以增强有噪声背景中的语音(例如通过降低输入信号(IF₁,…,IF_M)中的噪声，参见NR模块和输出信号IFNR)。NR模块的目的在于降低背景噪声以增强目标信号。噪声通常使用波束形成和/或通过衰减其中信噪比(SNR)估计很差的时间和频率区域而进行衰减。处理后的信号OF通过合成滤波器组SFB转换到时域，所得的时域信号O经输出变换器(在此为扬声器SPK)呈现给用户。

在图1中所示的听力仪器HD’的框图中，传声器信号(I₁,…,I_M)在频域进行处理以提供随频率而变的增益(从而例如对听力仪器用户提供听力损失补偿)。频域处理通常需要滤波。滤波器(分析滤波器AFB+合成滤波器SFB)具有一定程度，藉此，在处理通路中引入延迟。作为大拇指规则，越高的频率分辨率要求越长的滤波器，从而通过听力仪器的延迟越高。

然而，在处理后的声音被显著降级之前，听力装置能引入多少延时(也称为等待时间)有限制。通常，在日常听力装置使用期间，超过约10毫秒(ms)的延迟是不可接受的。

发明内容

助听器

在本申请的一方面，提供一种配置成由用户佩戴的助听器。该助听器包括：

-至少一输入单元，用于提供第一域的电输入信号的至少一样本流，至少一电输入信号表示助听器环境中的声音；

-至少一编码器，配置成将第一域的电输入信号的至少一样本流转换为第二域的电输入信号的至少一样本流；

-处理单元，配置成处理第二域的至少一电输入信号以针对用户的听力受损提供补偿及将处理后的信号提供为第二域的样本流；及

-解码器，配置成将第二域的处理后的信号的样本流转换为第一域的处理后的信号的样本流。