在线性非时变系统识别期间监视环境噪声对随机梯度算法影响的方法

摘要

本发明涉及听音设备的在线性非时变系统识别期间监视环境噪声对随机梯度算法影响的方法，该听音设备包括用于将输入声音转换为电输入信号、包括拾取环境噪声的输入换能器，以及用于将电输出信号转换为输出声音的输出换能器，电正向路径定义在输入换能器和输出换能器之间并提供正向增益|G(f)|，f是频率，该听音设备还包括电反馈路径，电反馈路径包括用于评估从输出换能器到输入换能器的声反馈增益|H(f)|的自适应滤波器，自适应滤波器包括可变滤波器部分和算法部分，可变滤波器部分基于算法部分确定的滤波器系数h’(i，nNT_S)提供声反馈路径的评估，其中每个i＝0，1，2，…，M表示在时间场合nNT_s在测量迭代n处M阶滤波器脉冲响应的一个标签。本发明还涉及助听器系统及其使用。

主权项

听音系统中评估环境噪声的方法，其用于确定或检测环境噪声水平在阈值水平之上还是之下，该听音系统包括用于将输入声音转换为电输入信号、包括拾取环境噪声的输入换能器、以及用于将电输出信号转换为输出声音的输出换能器，电正向路径定义在输入换能器和输出换能器之间并提供正向增益|G(f)|，f是频率，该听音系统还包括电反馈路径，电反馈路径包括用于评估从输出换能器到输入换能器的声反馈增益|H(f)|的自适应滤波器，自适应滤波器包括可变滤波器部分和算法部分，可变滤波器部分基于算法部分确定的滤波器系数h′(i，nNT_s)提供声反馈路径的评估，其中每个i＝0，1，2，...，M表示在特定时间场合nNT_s在测量迭代n处M阶滤波器脉冲响应的一个标签，该方法包括：a)随着时间监视滤波器系数h′(i，nNT_s)的一阶差分能量，计算|κ_M(nNT_s)|，在两个离散的连续时间场合nNT_s和(n‑1)NT_s处滤波器系数一阶差分的能量，其中n表示一个特定迭代，T_s是采样时间段，N∈N是自然数，其中在时间场合nNT_s处确定的k_M(nNT_s)由下式确定：$k_M\left(\mathrm{nN}{T}_s\right)\equiv \frac{1}{4}\underset{i=0}{\overset{M}{\Sigma }}{|h^{\prime }(i,\mathrm{nN}{T}_s)-h^{\prime }(i,(n-1){\mathrm{NT}}_s)|}^2\frac{\underset{i=0}{\overset{M}{\Sigma }}{h}^{\prime }{(i,\mathrm{nN}{T}_s)}^2-\underset{i=0}{\overset{M}{\Sigma }}{h}^{\prime }{(i,(n-1){\mathrm{NT}}_s)}^2}{|\underset{i=0}{\overset{M}{\Sigma }}{h}^{\prime }{(i,\mathrm{nN}{T}_s)}^2-\underset{i=0}{\overset{M}{\Sigma }}{h}^{\prime }{(i,(n-1){\mathrm{NT}}_s)}^2|},$其中M是AFC滤波器h′(i，nNT_s)的阶，以及b)对从一个时间场合到另一个时间场合的能量内容的变化应用预定义的阈值标准以确定环境噪声的可接受影响。