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公开(公告)号：CN114786107B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202210508181.3
申请日：2022-05-10
Applicant: 东南大学
IPC: H04R25/00
Abstract: 本发明公开了一种助听器验配方法，包括：步骤S1、获得听障患者实际测量不少于8个频点的听力图数据；如果少于8个频点，则线性插值得到8点听力图数据；步骤S2、根据听障患者的8点听力图数据，计算得到患者在当前声压级下几个关键频率的验配补偿预测值；步骤S3、以关键频率的验配补偿预测值为基础，进行分段线性插值，得到全部19个频率的验配补偿预测值，实现智能助听器非线性验配公式的拟合。本发明给出了一种助听器非线性验配公式的实现方法，以经典拟合思路实现非线性验配公式的增益补偿计算，通过最小二乘法的线性回归和多项式回归保证了多项式拟合的精度，丰富了非线性验配公式的实现思路。
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公开(公告)号：CN114938487A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210521817.8
申请日：2022-05-13
Applicant: 东南大学
IPC: H04R25/00
Abstract: 本发明公开了一种基于声场景判别的助听器自验配方法。首先获取患者用户数据，利用所提的相似度匹配算法和优化后的声场景判别算法来精准匹配与患者相似的以往患者参数群，作为该患者的子参数群。其次，针对子参数群做抽样对比操作，根据每次反馈的对比偏好度优化子参数群，对比结束后可获一组初始最优参数。然后，患者用户对初始最优参数形成的测试语音做5级评价，并通过问题引导与深度学习算法相结合的新方式细致调节增益直至患者评价满意为止。更加符合患者个性化需求，进一步提高了助听器参数的精准性以及患者满意度。
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公开(公告)号：CN114786107A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210508181.3
申请日：2022-05-10
Applicant: 东南大学
IPC: H04R25/00
Abstract: 本发明公开了一种智能助听器非线性验配公式实现方法，包括：步骤S1、获得听障患者实际测量不少于8个频点的听力图数据；如果少于8个频点，则线性插值得到8点听力图数据；步骤S2、根据听障患者的8点听力图数据，计算得到患者在当前声压级下几个关键频率的验配补偿预测值；步骤S3、以关键频率的验配补偿预测值为基础，进行分段线性插值，得到全部19个频率的验配补偿预测值，实现智能助听器非线性验配公式的拟合。本发明给出了一种助听器非线性验配公式的实现方法，以经典拟合思路实现非线性验配公式的增益补偿计算，通过最小二乘法的线性回归和多项式回归保证了多项式拟合的精度，丰富了非线性验配公式的实现思路。
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