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用于辅助听力设备使用的声音声学生物标记的使用

阅读：124发布：2020-08-31

专利汇可以提供用于辅助听力设备使用的声音声学生物标记的使用专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且一种身体佩戴或可植入听力假体，包括被配置为捕获接受者的音频环境并且至少部分基于所捕获的音频环境来唤起听力感知的设备，其中听力假体被配置为基于所捕获的音频环境来标识存在于音频环境中的指示接受者的听力能力的一个或多个生物标记。，下面是用于辅助听力设备使用的声音声学生物标记的使用专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种身体佩戴或可植入听力假体，包括：
被配置为捕获接受者的音频环境并且至少部分基于所捕获的所述音频环境来唤起听力感知的设备，其中
所述听力假体被配置为基于所捕获的所述音频环境来标识存在于所述音频环境中的指示所述接受者的听力能力的一个或多个生物标记。
2.根据权利要求1所述的听力假体，其中：
所述音频环境包括所述接受者的语音；
所述一个或多个生物标记是所述接受者的语音的语言特性，并且所述听力假体被配置为如此标识所述语言特性。
3.根据权利要求1所述的听力假体，其中：
所述听力假体被配置为评估所述一个或多个生物标记并且产生指示所述接受者的听力能力的数据。
4.根据权利要求1所述的听力假体，其中：
所述一个或多个生物标记是除了所述接受者之外的人的语言特性，并且所述听力假体被配置为如此标识所述语言特性。
5.根据权利要求1所述的听力假体，其中：
所述听力假体被配置为基于所述标识来自动调节所述听力假体的特征。
6.根据权利要求1所述的听力假体，其中：
所述听力假体是多模态听力假体；以及
所述听力假体被配置为基于所述标识来自动调节所述听力假体的模式的交叉点。
7.根据权利要求1所述的听力假体，其中：
所述一个或多个生物标记包括除了所述接受者之外的人的一个或多个第一生物标记，并且所述听力假体被配置为如此标识所述第一生物标记；
所述一个或多个生物标记还包括所述接受者的第二生物标记，并且所述听力假体被配置为如此标识一个或多个第二生物标记；以及
所述听力假体被配置为将所述一个或多个第一生物标记与所述一个或多个第二生物标记进行比较，并且产生指示所述接受者的听力能力的数据。
8.根据权利要求1所述的听力假体，其中：
所述听力假体被配置为评估所述一个或多个生物标记并且产生指示所述接受者的说话能力的数据。
9.根据权利要求1所述的听力假体，其中：
所述音频环境包括所述接受者的语音；
所述方法还包括基于所述生物标记来训练所述接受者以调节他或她的语音。
10.一种方法，包括：
利用听力假体捕获声音；以及
评估所捕获的所述声音以确定所述听力假体的接受者的听力能力。
11.根据权利要求10所述的方法，还包括：
基于所述评估来调节所述听力假体的特征。
12.根据权利要求10所述的方法，还提供：
基于所述评估来建议所述接受者。
13.根据权利要求10所述的方法，还包括：
基于所述评估来调节听力训练和/或康复方案。
14.根据权利要求10所述的方法，其中：
所述接受者已经经历了对较高声音频率的相对突然的听力丧失；以及
评估所捕获的所述声音的动作包括评估所述接受者的语音并且基于对所述语音的评估来确定所述接受者已经遭受了对所述较高声音频率的相对突然的听力丧失。
15.根据权利要求10所述的方法，其中：
评估所捕获的所述声音的所述动作由所述听力假体执行；以及
所述方法还包括基于所述评估来自动调节所述听力假体的特征。
16.根据权利要求10所述的方法，其中：
所捕获的声音是在第一时间段内捕获的其他人的语音；以及
评估所捕获的所述声音的所述动作包括将所捕获的所述语音的复杂性与语音暴露的统计模型进行比较，并且基于所述比较来确定所述接受者由于所述接受者的所述听力能力而正将他或她自己暴露于较不复杂的语音。
17.根据权利要求10所述的方法，其中：
评估所捕获的所述声音的所述动作对所述接受者不可见地被执行。
18.根据权利要求10所述的方法，其中：
评估所捕获的所述声音的所述动作包括标识生物标记并且将所述生物标记与已知参考进行比较以确定所述生物标记指示所述接受者具有听力困难。
19.一种方法，包括：
捕获与听力假体的接受者的话音相对应的第一声音；
将所捕获的所述第一声音与基于其他人的语音的数据进行比较；以及
基于所述比较诊断听力相关损伤。
20.根据权利要求19所述的方法，还包括：
捕获与其他人的一个或多个话音相对应的第二声音，其中基于其他人的语音的所述数据基于所述第二声音。
21.根据权利要求19所述的方法，其中：
基于其他人的语音的所述数据是统计相关群体的统计数据。
22.根据权利要求19所述的方法，其中：
诊断所述听力相关问题的动作包括基于所述比较来确定所述接受者的听力能力。
23.根据权利要求19所述的方法，其中：
诊断所述听力相关问题的所述动作包括确定所述接受者应当相对于先前的情况增加对更复杂的第二声音的暴露时间。
24.根据权利要求19所述的方法，其中：
所述接受者是青春期前的接受者。
25.根据权利要求19所述的方法，其中：
所述听力假体是人工耳蜗；以及
所述听力相关问题是所述人工耳蜗的子性能图设置。
26.根据权利要求19所述的方法，其中：
所述听力相关问题是感知某些频率的相对困难。
27.一种方法，包括：
评估听力假体的接受者的语音，所述接受者的语音与由所述接受者在第一时间段期间产生的语音相对应；以及
基于所述评估来调节所述接受者的听力训练和/或康复方案。
28.根据权利要求27所述的方法，其中：
评估所述接受者的语音的动作包括在声学上分析所述接受者的语音产生中的模式。
29.根据权利要求27所述的方法，其中：
评估所述接受者的语音的所述动作包括将所述接受者的语音与所述接受者在所述第一时间段之前的第二时间段期间产生的语音进行比较。
30.根据权利要求27所述的方法，其中：
所述第二时间段是由所述接受者获取所述听力假体之前的时段。
31.根据权利要求27所述的方法，还包括：
评估非语音相关数据，其中
调节所述接受者的听力训练和/或康复方案的动作也基于对所述非语音相关数据的所述评估。
32.根据权利要求27所述的方法，其中：
评估所述接受者的语音的所述动作包括检测以下项中的至少一项：语音清晰度问题、音韵处理问题或发出具有比其他所发出的声音的频率分量相对更高的频率分量的声音的问题。
33.根据权利要求27所述的方法，其中：
评估所述接受者的语音的所述动作包括确定所述接受者相对于第二组声音条件下的情况，在第一组声音条件下具有听力问题。
34.根据权利要求27所述的方法，其中：
评估所述接受者的语音的所述动作包括将所述接受者的语音与针对类似情形的接受者的语音发展轨迹的数据进行比较。

说明书全文

用于辅助听力设备使用的声音声学生物标记的使用

[0001] 相关申请的交叉引用

[0002] 本申请要求于2016年11月8日提交的题为“UTILIZATION OF VOCAL ACOUSTIC BIOMARKERS FOR ASSISTIVE LISTENING DEVICE UTILIZATION”的以澳大利亚麦考瑞大学的Kieran REED作为发明者的美国专利申请号15/346,039的优先权，该申请的整个内容通过引用整体并入本文。

背景技术

[0003] 可能由很多不同原因引起的听力丧失通常有两种类型：传导性和感觉神经性。感觉神经性听力丧失是由于耳蜗中的将声音信号转换成神经冲动的毛细胞的缺失或破坏。各种听力假体在商业上可用于为患有感觉神经性听力丧失的个体提供感知声音的能力。听力假体的一个示例是耳蜗植入物。

[0004] 当向耳蜗中的毛细胞提供声音的正常机械通路受到阻碍时，例如由于听骨链或耳道的损伤，就会发生传导性听力丧失。患有传导性听力丧失的个体可能保留某种形式的残余听力，这是因为耳蜗中的毛细胞可能保持完好无损。

[0005] 患有听力丧失的个体通常接收声学助听器。传统的助听器依靠空气传导原理将声信号传输到耳蜗。特别地，助听器通常使用位于接受者的耳道或外耳上的装置来放大由接受者的外耳接收的声音。这种放大的声音到达耳蜗，引起外淋巴的运动和听力神经的刺激。传导性听力丧失的病例通常通过骨传导助听器进行治疗。与传统助听器相比，这些设备使用耦合到颅骨的机械致动器来施加所放大的声音。

[0006] 与主要依赖于空气传导原理的助听器相比，通常被称为耳蜗植入物的某些类型的听力假体将所接收的声音转换成电刺激。电刺激被施加到耳蜗，这导致对所接收的声音的感知。

发明内容

[0007] 根据示例性实施例，存在一种身体佩戴或可植入听力假体，其包括：被配置为捕获接受者的音频环境并且至少部分基于所捕获的音频环境来唤起听力感知的设备，其中听力假体被配置为基于所捕获的音频环境来标识存在于音频环境中的指示接受者的能力的一个或多个生物标记。

[0008] 根据另一示例性实施例，存在一种方法，其包括利用听力假体捕获声音，以及评估所捕获的声音以确定听力假体的接受者的听力能力。

[0009] 根据另一示例性实施例，存在一种方法，其包括捕获与听力假体的接受者的语音相对应的第一声音，将所捕获的第一声音与基于其他人的语音的数据进行比较，以及基于比较来诊断听力相关问题。

[0010] 根据另一示例性实施例，存在一种方法，其包括：评估听力假体的接受者的语音，接受者的语音与由接受者在第一时间段期间产生的语音相对应，以及基于评估来调节接受者的听力训练和/或康复方案。附图说明

[0011] 以下参考附图描述实施例，在附图中：

[0012] 图1A是根据示例性实施例的示例性多模态听力假体的透视图。

[0013] 图1B是图1A中呈现的示例性多模态听力假体的另一视图；

[0014] 图1C提供了图1B的示例性多模态听力假体的附加细节；

[0015] 图2描绘了示例性听力假体的示例性功能图；

[0016] 图3描绘了根据示例性实施例的示例性处理单元的示例性功能图；

[0017] 图4描绘了在示例性实施例中的由图2的处理器使用的示例性算法；

[0018] 图5描绘了在示例性实施例中的由图2的处理器使用的示例性算法；

[0019] 图6描绘了在示例性实施例中的由图2的处理器使用的示例性算法；

[0020] 图7描绘了根据示例性实施例的示例性方法的示例性流程图；

[0021] 图8描绘了根据另一示例性实施例的另一示例性方法；

[0022] 图9描绘了根据另一示例性实施例的另一示例性方法；

[0023] 图10描绘了根据另一示例性实施例的另一示例性方法；

[0024] 图11描绘了根据另一示例性实施例的另一示例性方法；

[0025] 图12描绘了根据另一示例性实施例的另一示例性方法；

[0026] 图13描绘了根据另一示例性实施例的另一示例性方法；

[0027] 图14描绘了根据另一示例性实施例的另一示例性方法；

[0028] 图15描绘了根据另一示例性实施例的另一示例性方法；

[0029] 图16描绘了根据示例性实施例的概念性地表示系统的示例性功能示意图；

[0030] 图17描绘了表示适用于本文中详述的一些教导的基于时间的层的示例性示意图；

[0031] 图18描绘了功能上表示示例性系统的示意图；以及

[0032] 图19描绘了功能上表示另一示例性系统的示意图。

具体实施方式

[0033] 图1A是可以在其中实现本发明的示例性多模态假体的透视图。耳朵99包括外耳201、中耳205和内耳207，接下来描述植入式多模态系统200。多模态系统200提供多种类型的刺激，即声学、电学和/或机械。这些不同的刺激模式可以同侧或对侧应用。在图1A所示的实施例中，多模态植入物200提供声刺激和电刺激，但是在一些实施例中可以实现其他模式组合。作为示例而非限制，中耳植入物可以与耳蜗植入物结合使用，骨传导设备可以与耳蜗植入物组合使用，等等。

[0034] 在具有正常听力的人或具有残余听力的接受者中，声压或声波203由外耳201(即，耳廓)收集并且被引导进入并且穿过耳道206。穿过耳道206的远端设置有鼓膜204，鼓膜204响应于声波203而振动。该振动通过中耳205的三个骨头耦合到椭圆形窗口、卵圆形窗口215，这三个骨头统称为小骨217并且包括锤骨213、砧骨209和镫骨211。中耳205的骨头213、
209和211用于过滤和传递声波203，使椭圆形窗口215进行发音运动或振动。这种振动在耳蜗232内建立了流体运动波。这种流体运动反过来激活在耳蜗232内部排列的微小毛细胞
(未示出)。毛细胞的激活导致适当的神经冲动通过螺旋神经节细胞(未示出)和听力神经
238传递到大脑(未示出)，这种脉冲在大脑中被感知为声音。

[0035] 在具有听力损伤并且可能具有一些残余听力的个体中，植入物或听力仪器可以改善该个体感知声音的能力。多模态假体200可以包括外部部件组件242和内部部件组件244，外部部件组件242直接或间接地附接到接受者的本体，内部部件组件244临时或永久地植入接受者中。外部部件组件也在图1B中示出。在本发明的实施例中，外部组件242中的部件可以作为植入组件244的一部分被包括在内，反之亦然。而且，本发明的实施例可以与完全植入的植入式多模态系统200一起使用。

[0036] 外部组件242通常包括声音换能器220，声音换能器220用于检测声音并用于生成电音频信号，通常是模拟音频信号。在该说明性实施例中，声音换能器220是麦克风。在替代实施例中，声音换能器220可以是现在或以后开发的可以检测声音并且生成表示这种声音的电信号的任何设备。

[0037] 外部组件242还包括信号处理单元、电源(未示出)和外部发射器单元。外部发射器单元206包括外部线圈208，并且优选地是直接或间接固定到外部线圈208的磁体(未示出)。信号处理单元处理在所示实施例中由接受者的外耳201定位的麦克风220的输出。信号处理单元生成编码信号，本文中称为刺激数据信号，该信号经由线缆247提供给外部发射器单元
206并且经由线缆252提供给耳朵250中的接受者。图1C提供了示例性接受者250的附加细
节。在该图示中，包含信号处理单元的整个部件被构造和布置为使得它可以以BTE(耳后)配置安装在外耳201后面，但是也可以佩戴在接受者的身体或衣服的不同部位。

[0038] 在一些实施例中，信号处理器可以单独产生电刺激，而不生成超出自然进入耳朵的声刺激的任何声刺激。而在又一些实施例中，可以使用两个信号处理器。一个信号处理器用于与用于产生声刺激的第二语音处理器一起生成电刺激。在同步两个处理器的输出方面存在实用价值。

[0039] 如图1B和1C所示，耳朵250中的接受者通过线缆252连接到信号处理器。耳朵250中的接受者包括壳体256，壳体256可以是成形为接受者的模制件。在耳朵250中的接受者内设置有电容器258、接收器260和保护器262。此外，可以有通气轴264(在一些实施例中，不包括该通气轴)。耳中的接受者可以是耳内(ITE)或完全耳道内(CIC)配置。

[0040] 此外，图1B示出了直接附接到BTE设备的本体/脊柱的可拆卸电池270。如图所示，在一些实施例中，BTE设备控制按钮274。此外，BTE可以容纳电源(未示出)，例如锌空气电池。BTE设备可以在耳挂上具有指示灯276以指示信号处理器的操作状态。状态指示的示例包括在接收传入声音时的闪烁、在电源较低时的低速闪烁或用于其他问题的高速闪烁。

[0041] 返回图1A，内部部件244包括内部接收单元212、刺激单元226和电极组件218。内部接收单元212包括内部经皮传递线圈(未示出)并且优选地是相对于内部线圈固定的磁体(也未示出)。内部接收单元212和刺激单元226气密地密封在生物相容性外壳内。如上所述，内部线圈从外部线圈208接收功率和数据。电极组件218的线缆或引线从刺激单元226延伸到耳蜗232并且终止于电极236的阵列236。由刺激单元226生成的电信号由电极236施加到耳蜗232，从而刺激听力神经238。

[0042] 在一个实施例中，外部线圈208经由射频(RF)链路将电信号传输到内部线圈。内部线圈通常是线天线线圈，其包括至少一个并且优选地是多匝电绝缘的单股或多股铂或金线。内部线圈的电绝缘由柔性硅树脂模制件(未示出)提供。在使用中，内部接收单元212可以定位在邻近接受者的外耳201的颞骨的凹部中。

[0043] 如图1A所示，多模态系统200还被配置为与用户接口280和外部处理器282(诸如个人计算机、工作站等)互操作，以实现例如听力植入物装配系统。尽管线缆284在图1A中被示出为在植入物200与接口280之间，但是无线RF通信也可以与远程286一起使用。

[0044] 而图1A示出了同侧耳中的多模态植入物，在本发明的其他实施例中，多模态植入物可以向两只耳朵提供刺激。例如，信号处理器可以向一只耳朵提供电刺激并且在另一只耳朵中提供声学刺激。

[0045] 图2是根据本公开可操作的示例性听力假体12的简化功能框图，其中图2的特征可以被包括在图1A-1C的实施例中。如图所示，与上文一致，听力假体12通常包括用于接收表示假体接受者的音频环境的音频输入的一个或多个麦克风(麦克风输入)14、具有用于将所接收的音频输入的表示翻译为刺激信号的翻译模块18的处理单元16、以及用于根据刺激信号并且因此根据所接收的音频输入来刺激接受者的生理系统的刺激器(一个或多个刺激输出)20。图2的该示例性听力假体包括可以表示各种类型的听力假体中的任何一种，包括但不限于上面讨论的那些，并且所示的部件因此可以采用各种形式。图2的示例可以对应于其他类型的听力假体，诸如例如声学助听器，其中例如，平移模块18可以包括放大所接收的音频输入的放大器，并且刺激器20可以包括被布置为将放大的音频传送到接受者的耳中的扬声器。作为另一示例，如果听力假体是基于振动的听力设备，则转换模块18可以用于生成与所接收的音频输入相对应的电信号，并且刺激器20可以包括根据这些电刺激信号将振动传递给接受者的换能器。并且作为又一示例，如果听力假体是耳蜗植入物，则平移模块18可以类似地生成与所接收的音频输入相对应的电信号，并且刺激器20可以包括将刺激信号传递到接受者的耳蜗的电极阵列。存在其他示例。

[0046] 实际上，处理单元16可以被布置为对所接收的音频输入的数字化表示进行操作，如由处理单元中的模数转换电路、麦克风或假体的一个或多个其他组件所建立的。这样，处理单元16可以包括用于保持表示所接收的音频的数字比特流并且用于保持相关数据的数据存储装置(例如，磁、光或闪存)22。此外，处理单元16可以包括数字信号处理器，并且转换模块18可以是数字信号处理器的功能，被布置为分析数字化音频并且产生相应的刺激信号或相关联的输出。替代地或另外地，处理单元可以包括一个或多个通用处理器(例如，微处理器)，并且转换模块18可以包括存储在数据存储装置312中并且由处理器可执行以分析数字化音频并且产生相应的刺激信号或相关联的输出的一组程序指令。

[0047] 如进一步所示，示例性听力假体12包括用户接口系统24或与用户接口系统24耦合，接受者或其他人(例如，临床医生)可以通过该用户接口系统24控制假体的操作并且查看假体的各种设置和其他输出。实际上，例如，用户接口系统24可以包括在假体内部或以其他方式与假体集成的一个或多个组件。此外，用户接口系统24可以包括在假体外部的一个或多个组件，并且假体可以包括被布置为通过现在已知或以后开发的任何类型的无线和/或有线链路与这些组件通信的通信接口。在代表性布置中，用户接口系统22可以包括使得用户能够与听力假体交互的一个或多个用户接口组件。如作为示例所示，用户接口组件可以包括显示屏26和/或一个或多个输入机构28，诸如触敏显示器表面、小键盘、单独按钮等。
这些用户接口组件可以与传统用户接口组件与个人计算机的主处理器交互的方式非常相
同地与听力假体的处理单元16通信。或者，用户接口系统24可以包括一个或多个独立计算设备，诸如个人计算机、移动电话、平板电脑、手持遥控器等，并且还可以包括其自己的与听力假体交互并且可以被布置为执行各种其他功能的处理单元30。

[0048] 根据示例性实施例，示例性听力假体12还可以用于日志记录和输出关于所接收的音频输入的数据。特别地，听力假体可以分析所接收的音频输入，以便标识(在本文中有时称为“确定”)接受者的音频环境中的一个或多个生物标记，并且可以输出表示所标识/确定的一个或多个生物标记的数据。在示例性实施例中，生物标记是接受者语音的语言特性。此外，听力假体可以使用其刺激模式作为生成该数据的基础，诸如通过仅在听力假体处于刺激开启模式时接收的音频输入来确定和日志记录生物标记，或者通过单独记录/标识等(i)在听力假体处于刺激开启时接收的音频输入中的一个或多个生物标记和(ii)在听力假体处于刺激关闭时接收的音频输入中的一个或多个生物标记。也就是说，听力假体所处的任何模式都可以用于标识/确定生物标记。如下文中将详述的，其他设备和系统可以用于标识/确定生物标记。

[0049] 还应当注意，虽然本文中详述的实施例通常是参考包括位于接受者外部的声音捕获设备的听力假体进行的，但在一些替代实施例中，本文中详述的教导可以适用于所谓的“隐形听力”，例如，植入式麦克风与完全植入式耳蜗植入物和/或完全植入式中耳植入物和/或完全植入式骨传导设备等一起使用。

[0050] 然后，听力假体可以不时地输出所日志记录的数据以进行外部分析，例如用于外部确定和报告接受者的音频环境中的语言特性。例如，用户接口系统24可以周期性地轮询听力假体以从假体获取由假体日志记录的最新生物标记，诸如与刺激开启模式相对应的最新日志记录的语言特性以及与刺激关闭模式相对应的最新日志记录的语言特性。并且用户接口系统24可以处理该数据并且提供图形用户接口，该图形用户接口描绘所日志记录的语言特性(可能是每个刺激模式)随时间的比较。

[0051] 如图2所示，示例性听力假体12的处理单元16包括被标识为数据日志记录和语言分析(DLLA)模块32的用于执行这些添加的功能中的一些或全部的数据日志记录和生物标
记模块32。该DLLA模块32可以整体或部分地与翻译模块18集成，例如通过使用听力假体的一些相同组件作为翻译模块18。此外，与翻译模块一样，该DLLA模块可以以各种形式提供。
例如，DLLA模块可以作为数字信号处理器的功能提供，或者作为存储在数据存储装置中并且由一个或多个处理器可执行以执行数据日志记录和语言分析功能的一组程序指令来提
供。

[0052] 实际上，当处理单元16接收表示接受者的音频环境的音频输入时，处理单元模块可以实时评估音频输入以便确定音频输入中的一个或多个语言特性。

[0053] 一般而言，生物标记和特别是在此探索的“语言特性”是与语言产生和接收特别相关的特性，并且可以包括更一般的音频特性，例如幅度、频率等。语言特性的示例包括：(1)接受者说话所花费的时间比例的度量，(2)接受者从其他人接收语音所花费的时间比例的度量，(3)接受者说的话的数量的度量，(4)接受者说的句子的数量的量度，(5)除了接受者之外的一个或多个人说的话的数量的量度，(6)除了接受者之外的一个或多个人说的句子的数量的量度，(7)接受者的对话数量的量度，(8)接受者或其他人的话语长度的度量，(9)由接受者产生的语音特征的数量的量度，诸如浊音与清音语音、元音与辅音、或辅音清晰度的更具体细分，如爆破音、塞擦音、摩擦音、嘶嘶声、鼻音、襟翼、水龙头、近似、侧面、颤音等，包括例如音节或其他语音产生率的度量和/或所产生的音素变化的度量，(10)语音暴露质量的度量，如语音的表现水平和信噪比，(11)成人所说的话与儿童所说的话的度量，(12)接受者所参与或发起的谈话的数量的度量，以及(13)语音是否被喊叫或会话的指示。

[0054] 仅作为示例而非限制，这样的生物标记可以包括(并且可以不与上述相互排斥)单词或部分单词中的遗漏和/或错误、语音中的模式(例如，语调)检测、语速、接受者的语音与其他人的语音重叠(例如，轮流等)、频率和/或内容压力、语音错误、和/或发音部位和发音方式。可以在至少一些示例性实施例中利用能够实现本文中详述的教导的任何生物标记。

[0055] 处理单元16可以应用各种公知的音频分析技术或现在已知或以后开发的其他技术来确定音频输入中的一个或多个生物标记，并且可以实时地(例如，当听力假体接收音频输入时连续地或周期性地)这样做。例如，处理单元可以应用各种公知的可训练分类器技术，例如神经网络、高斯混合模型、隐马尔可夫模型和树分类器。可以训练这些技术以识别特定的语言特性，例如上面提到的那些特性。例如，树分类器可以用于确定音频输入中语音的存在。此外，可以训练这些技术中的各种技术来识别单词之间的片段或安静空间，并且识别男性话音和女性话音之间的差异。而且，这些技术可以基于可用计算能力的程度按照复杂度的顺序进行缩放。

[0056] 可以利用若干处理阶段来执行分类器的实现。例如，在两级分类器中，第一级用于从表示由一个或多个麦克风提供的接收音频输入的原始信号中提取信息。该信息可以是从原始音频信号本身到音频信号的特定特征(“特征提取”)的任何信息，例如音调、调制深度等。然后，第二阶段使用该信息来标识有争议的当前类的一个或多个概率估计。

[0057] 为了使该技术的第二阶段起作用，在训练第二阶段方面存在实用价值。举例来说，训练涉及从系统收集待分类的预先记录的一组示例输出(“训练数据”)，表示工程师或其他人同意的是来自待分类的一组封闭的可能类别的最高概率分类，例如通过假体麦克风录制的音乐或语音。为了训练第二阶段，然后通过第一阶段特征提取方法处理该训练数据，并且记录这些第一阶段特征并且将其与约定的类匹配。通过这个设计过程，模式最终将在所有特征值与所收集的商定类别中很清楚。例如，所有语音样本可能具有高于0.5的调制深度，而所有噪声信号可能低于0.2。然后可以应用公知的算法来帮助对该数据进行排序，并且使用可用的特征提取和训练数据来决定如何最好地实现第二阶段分类器。例如，在树分类器中，可以使用决策树来实现第二阶段的有效方法。因此，树的节点可以具有诸如“调制深度<0.5”等值作为分支方向的条件。并且每个路径可以以最高概率等级决定结束(例如，分类为音乐、语音等)

[0058] 在应用这种技术来标识所接收的音频输入中的语言特性时，训练数据可以例如包含各种年龄的男性和女性说话者的口语单词和句子，并且可能包含接受者特定的语音。此外，特征提取阶段可以包含有声和无声语音段检测器，并且可能包括快速移动的等级测量以跟踪句子中的间隙之间的时间。然后可以训练两阶段分类器以识别何时说出句子，并且将其他声音区分为不是句子。

[0059] 作为又一示例，处理单元可以应用各种公知的语音识别技术来检测音频输入中的语音范围。这些技术可能需要大量的计算能力，并且可能适合或不适合于假体处理单元的实时分析，而无需例如外部处理单元的帮助。然而，信令处理技术和语音识别算法的持续发展可以使包括说话人设备在内的实际语音识别更适合于由听力假体的处理单元实现。

[0060] 此外，就确定所标识的语音是接受者的语音还是接受者环境中的另一人的语音而言，处理单元可以考虑各种因素。例如，处理单元可以通过与接受者自己的话音的测试样本进行比较来考虑语音的响度和频率范围。另外，如果假体具有用于接收音频输入的多个麦克风并且处理单元从每个麦克风接收单独的音频输入，则处理单元可以使用这些单独的输入来区分(i)可以由被定位为最佳地拾取来自接受者的语音的麦克风拾取的接受者的语音和(ii)可以由被定位为最佳地拾取针对接受者的语音的麦克风拾取的其他人的语音。

[0061] 此外，为了便于实时地执行该分析，处理单元可以限制其分析以将关键参数标识为更复杂语言特性的代理，或者通常可以估计各种语言特性而不是努力确切地确定它们。例如，处理单元可以确定近似计数，而不是确定接受者说出的或由接受者环境中的其他人说话的单词的确切计数。这种近似可以是临床相关的，因为它可以促进接受者所暴露的语音范围之间的一般比较。例如，如果处理单元确定接受者一天暴露于大约400个单词而第二天大约600个单词，则50％的估计增加可能是评估接受者的语音暴露的关键。

[0062] 最佳地，当处理单元接收音频输入时，处理单元可以将各种相关数据记录在数据存储装置22中。此外，处理单元可以将数据实时或稍后输出到用户接口系统24。

[0063] 作为示例，当处理单元确定接受者的音频环境的一个或多个语言特性时，处理单元可以记录与听力假体是处于刺激开启模式还是刺激关闭模式的指示相对应的那些特性。例如，处理单元可以在假体处于刺激开启模式时随时间跟踪音频输入中的单词、句子等的速率或数目，并且可以在假体处于刺激关闭模式时随时间分别跟踪音频输入中的单词、句子等的速率或数目。并且处理单元可以在处理单元生成度量时可能实时地输出表示这些度量的数据。例如，如上所述，用户接口系统24可以周期性地轮询假体以获取这样的度量，并且可以接收度量并且对度量加时间戳，以便于随时间确定和呈现度量的变化。或者，处理单元可以周期性地将数据推送到用户接口系统或以其他方式输出数据。

[0064] 在实践中，处理单元可以以各种形式向用户接口系统24提供该数据和其他数据，以呈现给诸如接受者或临床医生等用户。例如，处理单元可以以原始形式提供数据，作为度量和相关值的一个或多个列表提供数据，诸如与刺激开启模式相对应的度量列表和与刺激关闭模式相对应的单独的度量列表。作为另一示例，处理单元可以将数据结构化为图表，并且可以快速浏览更容易理解的其他图表。例如，处理单元可以提供示出每天或每隔一个时间单位的单词数目变化的图表(其然后根据接受者的环境进行分析)，而不是或除了列出接受者在不同日期的每一天所说的单词的数目。实际上，处理单元可以生成这些图形作为适合由显示器26呈现的图形用户接口。

[0065] 在替代布置中，还要注意，该分析和呈现中的一些可以由外部处理单元完成，例如外部计算设备的处理单元30。根据上面的讨论，例如，听力假体的处理单元16可以记录与刺激开启模式和刺激关闭模式相对应的单独的语言特性组，并且处理单元16可以周期性地或以其他方式不时地向外部计算设备的处理单元30提供最新的这类数据集。在接收到这样的数据时，处理单元30然后可以用当前日期、一天中的时间等的指示对每个接收的数据集加时间戳。然后，外部计算设备的处理单元30可以分析数据以确定音频中的一个或多个语言特性，再次可能与假体的刺激模式相对应，并且可以类似地呈现表示该信息的输出，这样的描述的语言特性随着时间的推移在接受者的音频环境中变化。

[0066] 图3是更具体地描绘根据本公开的可以被包括在代表性处理单元16和用户接口系统24中的各种组件的框图。特别地，图3将处理单元16描绘为声音处理器并且将用户接口系统24描绘为实时监测器，例如PC、智能电话和/或遥控器。该图在声音处理器上描绘了用于核心听力治疗的代表性信号处理路径。此外，该图描绘了从各种信号处理块中提取某些度量，以及将这些度量转发到日志记录引擎。然后，日志记录引擎可以用于对度量进行分类，建立语言特性，并且例如通过递增特定语言特性的计数(例如，接受者说出的单词的数目、其他人说出的单词的数目等)来日志记录与上述的刺激模式相对应的特性。然后将实时监测器连接到声音处理器，以便读取所存储的日志记录，诸如通过定期轮询最新的日志记录数据。并且辅助设备可以对该数据加时间戳以用于比较和趋势，例如用于确定和呈现接受者环境中语言特性的随时间变化的指示(例如，一周与上一周、一个月与上一个月等)。

[0067] 鉴于以上内容，应当理解，在示例性实施例中，存在身体佩戴或可植入听力假体，例如仅作为示例而非限制，耳蜗植入物、传统的助听器、骨传导设备、中耳植入物等，其包括被配置为捕获接受者的音频环境并且至少部分基于所捕获的音频环境来唤起听力感知的设备。应当注意，在示例性实施例中，这可以是多模态听力假体，例如以上图1A-1C中所示的假体。在示例性实施例中，取决于听力假体的类型，该装置可以是包括麦克风和耳蜗电极阵列、振动器、扬声器等的组件。在示例性实施例中，听力假体被配置为基于所捕获的音频环境来标识存在于音频环境中的指示接受者的听力能力的一个或多个生物标记。在示例性实施例中，听力假体利用与上面详述的图2和3的配置相对应的配置，以基于所捕获的音频环境来标识一个或多个生物标记。在示例性实施例中，听力假体利用与上面详述的图2和3的配置相对应的配置来执行本文中详述的一个或多个方法动作。

[0068] 仅作为示例而非限制，处理单元16可以被配置为根据上面详述的教导标识一个或多个生物标记。在示例性实施例中，通过将音频输入与预定生物标记的查找表进行比较，并且从查找表中标识生物标记来分析音频输入。图4描绘了由处理器16使用的示例性算法的示例性流程图。更具体地，图4描绘了包括方法动作410的算法400，方法动作410包括将音频输入提供给处理器16。算法400还包括方法动作420，方法动作420包括利用处理器16将音频输入与预定生物标记的查找表进行比较。在方法动作430中，基于该标识，处理器16标识音频输入中的生物标记。

[0069] 在至少一些实施例中，本文使用的生物标记是已知或至少被怀疑为与接受者的听力能力具有某种相关性的生物标记的生物标记。在这方面，在本文中详述的教导的至少一些示例性实施例中，生物标记锚定于某个已知的参考，该参考指示生物标记是否指示接受者能够充分听到等。另外，如下面更详细地描述的，以接受者为中心的方法可以利用生物标记与所谓的“最近邻居”类型方法相关联的方案(例如，在开始使用听力假体发生时，预期接受者将具有某些语音生物标记，并且将具有某些语音生物标记3个月，并且具有某些语音生物标记6个月、1年、18个月、2年、3年等)。本文中详述的任何公开的生物标记的利用可以利用该方法。

[0070] 在示例性实施例中，音频环境可以包括接受者的语音和/或其他人的语音，无论是以会话形式还是来自固定源，例如来自无线电或电视等。在一些实施例中。音频环境还可以包括能够实现本文中详述的教导和/或其变体的任何其他方面。

[0071] 应当注意，在其他替代实施例中，替代和/或除了使用查找表，可以利用标识生物标记的其他系统。可以允许这样的任何布置可以用于至少一些示例性实施例中。

[0072] 为了清楚起见，在示例性实施例中，通常可以配置由图2表示的听力假体，并且特别地，可以向处理器16提供软件和/或固件，以使得处理器16能够基于提供给其的音频输入来标识存在于音频环境中的一个或多个生物标记。

[0073] 如上所述，所标识的生物标记是指示接受者的听力能力的生物标记。这些可以是指示接受者的听力能力的任何生物标记和/或语言特性，下面将描述一些更详细的示例。然而，简要地指出，在至少一些示例性实施例中，至少在音频环境包括接受者的语音的情况下，一个或多个生物标记是接受者的语音的语言特性，并且听力假体被配置为这样标识语言特性。在这方面，标识一个或多个生物标记的动作包括通过声学分析接受者的语音产生中的模式来评估接受者的语音。在示例性实施例中，在语音产生中的模式指示接受者产生“s”或“sh”声音有困难时，该语言特性可以指示接受者听到高频的能力(其因此在听到高频方面具有困难)。

[0074] 更一般地，本文中详述的实施例和/或其变体可以涉及利用听力假体的接受者的语音产生来提供语音感知的指示，该指示与接受者的听力能力相关。通常，听力假体的接受者具有心理上根深蒂固的发音自我校正方法，其中发音被修改以匹配他们听到的发音(感知他们听到)。例如，在人工耳蜗植入物接受者中，口语发音可能被接受者听到的发音与正常听众听到的声音不同而倾斜。例如，这种发音偏差可能是由于低频和高频的水平不平衡造成的。因为接受者可能听到低于低频的高频，所以当接受者产生高频时接受者可以具有较低的等级。因此，通过分析用户语音，可以检测或以其他方式标识指示接受者的听力能力的生物标记。

[0075] 应当注意，在一些实施例中可以利用其他语音产生“问题”，例如，仅作为示例而非限制，语调、应力、长度和/或基频特性。这些中的任何一个或多个可以是图3的假体或本文中详述的其他系统(或本文中详述的方法)或能够实现本文中详述的教导的其他类型的系统所利用的生物标记。也可以使用其他生物标记。可以在至少一些示例性实施例中利用能够实现本文中详述的教导和/或其变体的任何生物标记。因此，在示例性实施例中，图2的假体被配置为提取在假体操作期间捕获的接受者自己的话音中存在的声学生物标记(无论是刺激开启模式还是关闭模式)。如下面将详细描述的，这可以用于管理个体的临床护理(无论是从听力假体还是其他系统获取，例如远程麦克风或智能电话等——下面更详细地描
述)。应当注意，在至少一些示例性实施例中，所提取的生物标记是从接受者的语音中提取的，无论是成人还是儿童(青少年、青春期前、婴儿、幼儿等)。

[0076] 在示例性实施例中，图2的听力假体(或一些替代实施例中的其他系统，例如远程个人计算机、利用或以其他方式在其上具有相关app的智能电话、与远程分析中心通信的远程麦克风等——下面更详细地描述)可以被配置为评估一个或多个生物标记并且产生指示接受者的听力能力的数据。仅作为示例，图5呈现了示例性算法500，其表示在产生指示接受者的听力能力的数据时评估一个或多个生物标记的示例性方法。特别地，存在方法动作510，其包括执行算法400的方法。方法动作520包括利用处理器16来比较在方法动作510中标识的生物标记与查找表，在该查找表中生物标记与听力损伤的特征相关联。仅作为示例而非限制，在示例性实施例中，在方法动作510中标识指示接受者发出“s”声音困难的生物标记，方法动作520可以导致将该生物标记与查找表比较。方法动作530包括利用处理器16基于动作520中的比较来标识听力损伤。仅作为示例而非限制，例如生物标记指示接受者发出“s”声音的能力，该生物标记与查找表的比较可能导致听力障碍的特征对应于听到高音/高频声音的困难。因此，在示例性实施例中，方法530的结果可以是与听到高音调声音的难度相对应的听力损伤的标识。在示例性实施例中，处理器16可以产生指示接受者无法听到高音调声音或者难以听到高音调声音的数据。这可以对应于从处理器16向数据存储单元
322输出信号，其中信号指示接受者的听力能力(例如，听到高音调声音的困难)。数据存储单元322可以存储该信息，以便随后下载和/或上载进一步的分析，这将在下面更详细地描述。

[0077] 替代或除了这一操作，在示例性实施例中，听力假体可以被配置为基于该标识自动调节听力假体的特征。仅作为示例而非限制，在示例性实施例中，对于生物标记的标识对应于接受者发出“s”声音的难度，听力假体可以至少相对于其他频率的情况自动增加较高频率的增益。为此，图6描绘了用于示例性听力假体所使用的示例性方法的示例性算法600。算法600包括方法动作610，方法动作610包括执行算法400的方法。算法600还包括方法动作
620，方法动作620包括利用处理器16将生物标记与查询表进行比较，其中生物标记与对听力假体的预定调节相关联，并且基于比较确定对听力假体的相关调节。算法600还包括方法动作630，方法动作630包括利用处理器16基于方法动作620的比较来调节听力假体功能特征。这里，在示例性实施例中，其中在所标识的生物标记对应于接受者发出“s”声音的难度的情况下，方法动作620导致标识与听力假体的较高频率的增加的增益相对应的听力假体的调节，并且方法动作630包括调节听力假体使得增益对于这些频率更高。

[0078] 可以看出，图6的算法“跳过”标识或以其他方式产生指示接受者的听力能力的数据的动作。在这方面，在至少一些示例性实施例中，所使用的全部是在算法400的方法中标识的所标识的生物标记。也就是说，在替代实施例中，替代地或除此之外，算法500的方法可以在动作610而不是算法400的方法处执行，并且在方法动作620，处理器16将指示接受者的听力能力的最终产生的数据与查找表进行比较，其中接受者的各种听力能力与对听力假体的预定调节相关。在方法620中，基于该比较，产生相关调节的标识。因此，可以看出，所呈现的图6的算法“跳过一步”。实现本文中详述的教导以通常基于接受者的语音并且基于接收者速度的生物标记来调节听力假体的任何装置、系统或方法可以在至少一些示例性实施例中使用。

[0079] 在由算法600的方法的执行产生的更具体的示例性场景中，例如其中假体是多模态听力假体，在方法动作610处标识的生物标记可以对应于指示接受者的听力的频率阈值或至少指示接受者听力受损的频率阈值的生物标记，其中接受者仍然可以听到高于该阈值的频率，但比下面的情况下更难(明显的困难)。因此，在示例性实施例中，在方法动作620处，处理器16将该生物标记与查找表进行比较，其中生物标记与多模态听力假体的预定交叉点相关(假体刺激利用电听力而不是例如声学听力的点)，并且基于比较标识对交叉点的调节。例如，如果在整个情况下，假体确定接受者在1250Hz以上具有听力困难，则方法动作
620导致选择对听力假体的调节以改变听力假体的交叉点(可能低于交叉点)。因此，在方法动作630处，处理器16调节听力假体功能特征，使得声学听力与电听力之间的交叉点为
1250Hz(而先前，交叉点可以是1750Hz或1500Hz等)。

[0080] 听力假体的一些附加特征利用周围声音/环境声音作为评估接受者的听力能力的方案的一部分。然而，首先将比上述方法更详细地描述一些示例性方法。

[0081] 图7描绘了示例性方法、方法700的示例性流程图。方法700包括方法动作710，方法动作710包括捕获听力假体的声音。在示例性实施例中，这可以利用本文中详述的任何听力假体和/或其变体来完成，例如包括麦克风的那些。方法700还包括方法动作720，方法动作720包括评估所捕获的声音以确定听力假体的接受者的听力能力。如将理解的，在示例性实施例中，当所捕获的声音包括接受者自己的话音的声音时，这种评估可以包括使用上面详述的一些或全部教导来评估接受者的听力能力。仅作为示例而非限制，再次利用所捕获的声音包括接受者发出“s”声音的情况，听力假体可以评估发音并且确定接受者难以听到高音频率。这可以利用根据上面详述的教导的修改算法来完成，例如将生物标记与查找表中的一系列生物标记进行比较以确定接受者的听力损伤的算法。也就是说，在替代实施例中，评估所捕获的声音的动作可以由另一装置执行。仅作为示例而非限制，可以利用听力假体的麦克风来执行方法700，并且由此捕获的声音可以被传输到包括用于执行方法动作720的app的智能电话。这样的传输可以每当麦克风正在捕获声音时或者可以更加有限地发生，例如仅当听力假体确定接受者正在说话时(以便节省电池电量和/或处理功率)。在示例性实施例中，听力假体可以被配置为评估声音并且基于所捕获的声音检测或以其他方式确定接受者正在说话。备选地，听力假体可以包括可以检测或以其他方式指示接受者正在说话的加速度计等。此外，在示例性实施例中，接受者可以使用仅在接受者想要发生传输时才激活传输的手动设备。仅作为示例而非限制，可以训练接受者激活和停用传输，使得当接受者正在说话时发生传输。

[0082] 还要注意，在至少一些示例性实施例中，听力假体的机载记录器可以记录所捕获的声音并且周期性地向执行方法动作720的远程组件提供传输。此外，在示例性实施例中，假体可以被配置为仅在假体标识出接受者正在说话时记录声音，然后周期性地向分析或以其他方式执行方法动作720的远程组件提供传输。如将理解的，在示例性实施例中，在一些实例，方法动作720由机器以自动方式执行。也就是说，在一些替代实施例中，可以手动执行方法动作720的分析。举例来说，可以通过因特网向训练有素的听力学家提供周期性记录，以评估所捕获的声音并且确定接受者的听力能力。可以在至少一些示例性实施例中利用能够实现方法700的任何设备、系统和/或方法。

[0083] 在一些示例性实施例中，听力假体被配置为评估一个或多个生物标记并且产生指示接受者的说话能力的数据(代替或除了产生指示接受者的听力能力的数据)。在这方面，不仅从预测听力表现的角度来看，而且从跟踪个体如何每天产生语音和所产生的语音质量，在当观察到一致的错误时，语音产生如何随着时间的推移而改善和/或是否需要由语言病理学家进行干预的角度来看，捕获语音产生的测量具有实用价值。在示例性实施例中，干预的示例性场景可以包括训练个体以更好地产生语音产生的所标识的问题。仅作为示例，当标识出接受者自己的话音的所标识的“异常”时(参考其预期的声音产生轨迹)，由专家系统(人或机器)记录所标识的差异，并且在此基础上注意到，实现了专注于所标识的问题的听力口头训练制度。在示例性实施例中，专家系统可以经由例如使用流式语音解决问题的设备(计算机、包括用于这样的目的的应用的智能电话等)直接与接受者交互，并且向接受者呈现练习，这些练习需要接受者的反馈以训练语音问题。也就是说，在示例性实施例中，代替或除了试图改善接受者的听力能力，本文中详述的教导可以应用于提高接受者的说话能力。因此，在示例性实施例中，代替或除了基于语音测量听力，存在一种训练人说话的方法。在这方面，实际上，个体的临床结果至少部分与个体感知声音和清晰声音的能力相关。
举例来说，生物标记可以用于产生语音治疗，例如通过选择由美国语言和语言协会(ASHA)提供的一个或多个语言治疗。可以利用任何治疗语音错误发音的方案，无论是基于视觉和/或听力的。

[0084] 此外，可以实现的示例性治疗包括指示接受者使用(如果存在的话)更好的耳朵(例如，已经应用传统助听器的耳朵，而不是已经应用了人工耳蜗的耳朵)作为传递训练输入信号的载体。例如，在耳蜗植入物接受者在一只耳朵中具有植入物而在另一只耳朵中具有助听器的情况下，示例性实施例包括在该设备的组件中的专家系统，该系统基于接受者的语音的生物标记来检测错误发音，并且通过例如智能电话或其他交互设备向接受者推荐接受者将从语言治疗程序中受益。在该示例性实施例中，植入物和声学助听器分开(或者仅两者中的一个是一部分)的系统“知道”具有声学助听器的耳朵表现得足够好并且确定仅向用于语音训练的声学助听器流式传输音频(例如，向接受者证明“这是声音听起来应当是的样子”)，然后流式传输到较差的CI耳朵以提供与相同输入的对比。

[0085] 图8描绘了示例性方法800的示例性流程图，该方法包括方法动作810和方法动作820，方法动作810包括执行方法700，方法动作820包括基于方法动作810的评估来调节听力假体的特征。与上面详述的教导相一致，在示例性实施例中，方法动作820可以由听力假体自动执行。也就是说，在一些替代实施例中，基于方法810的评估来调节听力假体的特征的动作是手动或远程(这可以是自动的)执行的。在示例性实施例中，这可以是这样的情况，例如，分析是由诸如训练有素的听力学家等医疗保健专业人员远程执行的。因此，在示例性实施例中，医疗保健专业人员可以评估数据并且产生处方或类似物或推荐的策略过程，并且将其提供给接受者(例如，通过电子邮件、电话呼叫等)。替代地和/或除此之外，智能电话可以向接受者提供关于如何调节听力假体的指示。此外，在示例性实施例中，智能电话可以自动远程调节听力假体。或者，医疗保健专业人员可以远程调节听力假体，例如通过软件更新(其可以每周或每月自动发生等)。在示例性实施例中，例如在个人计算机执行评估的情况下，评估可以在接受者远离个人计算机时发生，然后假体进入与个人计算机的通信范围(例如，Wi-Fi范围，当接受者将假体连接到计算机等时)，计算机自动对假体进行调节。

[0086] 对于刚刚描述的至少一些示例性实施例的推论，在示例性实施例中，方法动作720被无形地执行给接受者。这与接受者直接与试图确定接受者的听力能力的听力学家合作的情况相反。在示例性实施例中，方法700在接受者正在进行生活的正常任务时执行，其中方法动作720在后台由假体或远程设备自动地执行，或者由远程听力学家执行，其中任何这些动作可能在接受者正常的生活行为的一段时间之后发生。关于正常的生活行为，这些正常行为之一是与另一人进行对话。实际上，在示例性实施例中，关于在接受者参与对话时捕获声音环境的声音是有用的，因为至少在某些情况下将导致接受者说话。

[0087] 下面将更详细地描述假体接受者远程评估系统交互的其他细节。

[0088] 图9描绘了根据示例性实施例的示例性场景的示例性方法900的示例性流程图。方法900包括方法动作910，其包括在接受者经历他或她的听力能力的相对突然变化时执行方法700。在示例性实施例中，该相对突然的变化与较高声音频率中的相对突然的听力丧失相对应。在一个示例性实施例中，本文中详述的教导用于标识在少于9个月、少于6个月、少于3个月、少于2个月、少于1个月、少于2周等的时间段内发生的统计学上显著的变化。

[0089] 此外，应当注意，在一些实施例中，因为麦克风也捕获声学环境，所以系统可以意识到接受者的收听环境也可能已经改变，这可以解释或说明在生物标记中观察到的变化(例如，从一度安静的环境移动到整天非常嘈杂的环境)。在这方面，至少一些示例性实施例可以确定对于接受者的听力能力的改变存在“理由”。在示例性实施例中，本文中的系统和/或方法可以对这种理由进行折扣。替代地，考虑到环境/改变了的环境，本文中详述的教导可以包括权衡“更难以听到”的声音环境以确定接受者听得很好，或者听到他或她应当能够听到的。

[0090] 方法900还包括方法动作920，方法动作920包括评估接受者的语音并且基于对语音的评估来确定接受者已经历对较高声音频率的相对突然的听力丧失。再次，在与接受者的“s”声音的发音相对应的生物标记对应于指示接受者难以听到高频声音的生物标记的示例性实施例中，可以发生示例性场景，其中评估所捕获的声音的动作指示接受者没有正确地发出“s”声音，至少相对于在执行方法动作900之前的情况，因此这导致确定接受者的听力发生了变化，这使得更难听到更高的频率。与该场景相一致，图10描绘了示例性方法的示例性流程图，该方法包括方法动作1010，方法动作1010包括评估听力假体的接受者的语音，接受者的语音与由接受者在第一时间段期间产生的语音相对应。方法1000还包括方法动作
1020，方法动作1020包括评估听力假体的接受者的语音，接受者的语音与由接受者在第二时间段期间产生的语音相对应。在示例性实施例中，第二时间段发生在第一时间段之后。因此，与参考图9讨论的前述场景相一致，在示例性方法中包括将接受者在第一时间段期间发出“s”声音的能力与接受者在第二时间段内发出“s”声音的能力进行比较。基于所述比较，确定接受者的听力能力发生了变化。在示例性实施例中，这可以根据本文中详述的教导(例如，通过听力假体，通过智能电话等)自动完成和/或可以以手动方式完成。

[0091] 图11描绘了根据示例性实施例的另一示例性方法的示例性流程图。图11的流程图的方法1100包括方法动作1110，方法动作1110包括执行方法700。方法1100还包括方法动作1120，方法动作1120包括基于方法1110的评估来建议接受者。在示例性实施例中，建议可以包括指示接受者在什么情况下应当相对于其他时间在对话期间更多地关注人们的嘴唇。在示例性实施例中，建议可以包括在什么情况下指示接受者相对于其他时间增加听力假体的音量。下面描述了一些附加建议方案。图12描绘了根据示例性实施例的另一示例性方法的示例性流程图。图12的流程图的方法1200包括方法动作1210，方法动作1210包括执行方法
700。方法1200还包括方法动作1220，方法动作1220包括基于方法动作1110的评估来调节听力康复方案。在示例性实施例中，调节康复方案可以包括指示接受者将他或她自己暴露于更多成人对话或更精确的说话者(例如，花更多时间听体育播音员或新闻广播员或专业演讲者等)。在示例性实施例中，康复方案的调节可以包括指示接受者收听更多高频声音。

[0092] 作为示例，康复的其他示例可以包括提供用于临床和/或家庭环境的电子或纸质康复材料。这些材料也可以通过基于平板电脑或手机的应用，或通过计算机或能够实现这样的提供的任何其他模式来部署。这些材料的示例可以是用于练习语音的生成/接收的基于游戏的活动、虚拟现实沉浸式程序(视觉和/或听力)以及要求用户从规定的书写或音频材料集合发声的简单程序。

[0093] 其他训练可以涉及桥接语音产生和/或接收中的所标识的错误(例如，不存在高频信息)。然后，系统可以自动规定专用于改善这些材料的感知/接收的材料(例如，提供特定于改善'sh'声音的材料)。

[0094] 该系统可以提供关于儿童耳蜗植入物或其他类型的听力假体的早期语言发展的输入和/或建议，由此系统在植入之后跟踪接受者声音产生与预期轨迹并且接触教育者或语言治疗师/病理学家对结果或为照顾者或父母提供定制的语音治疗方案。

[0095] 应当注意，上述对听力康复或训练方案的示例性调节仅是示例性的，并且可以在方法1200的示例性实施例中利用其他调节。还应当注意，上述示例性建议方案也是示例性的，并且在方法1100的示例性实施例中可以使用其他建议场景。

[0096] 图13呈现了示例性方法、方法1300的示例性流程图，该方法还涉及听力训练和/或康复方案的调节。方法1300包括方法动作1310，方法动作1310包括评估听力假体的接受者的语音，接受者的语音与由接受者在第一时间段期间产生的语音相对应。这可以根据本文中详述的任何教导和/或其变体来完成。在示例性实施例中，方法动作1310由听力假体执行，而在其他实施例中，方法动作1310由智能电话或远程设备和/或远程听力学家等执行。执行方法动作1310的任何设备、系统、和/或方法可以用于至少一些示例性实施例中。方法
1300还包括方法动作1320，方法动作1320包括执行上面详述的方法动作1220，方法动作
1220包括基于评估调节接受者的听力训练和/或康复方案，并且因此在这方面，调节听力训练和/或康复方案的动作可以对应于上面和/或下面详述的任何示例性实施例。

[0097] 在示例性实施例中，方法动作1310包括将接受者的语音与在第一时间段之前的第二时间段期间产生的接受者的语音进行比较。在这方面，方法动作1310与上面提出的方法1000具有一些相似性。在示例性实施例中，接受者在两个时间段中的语音的比较可以包括标识与话音相关的替换错误。

[0098] 在示例性实施例中，方法动作1310的第二时间段是在将听力假体植入接受者之前的时段。在示例性实施例中，方法动作1310的第二时间段是在将听力假体装配到接受者之前的时段。在示例性实施例中，方法动作1310的第二时间段是在接受者获取听力假体之前的时段。

[0099] 在方法1300的示例性实施例中，评估接受者的语音的动作包括在声学上分析接受者的语音产生中的模式。在示例性实施例中，这可以包括标识发音部位和/或发音方式。

[0100] 在示例性实施例中，评估方法1310的接受者的语音的动作包括检测语音清晰度(产生)和/或音韵处理(声音模式)的问题和/或检测具有发出比其他所发出的声音的频率
分量相对更高的频率分量的声音的困难。在示例性实施例中，评估方法1310的接受者的语音的动作包括检测含糊的音素产生和/或检测具有比其他发音相对更高的频率分量的发音的困难。

[0101] 在方法1300的示例性实施例中，评估接受者的语音的动作包括确定接受者在相对于第二组声音条件中的情况的第一组声音条件中具有听力问题。在示例性实施例中，这可以包括例如在如下情况下确定接受者有问题：当接受者和其他人位于建筑物内时在暴露于其他人的语音时，当接受者和其他人位于室内时在暴露于其他人的语音时。这对于为接受者制定建议制度具有实用价值。仅作为示例而非限制，当接受者位于建筑物中时，可以建议接受者更密切关注人的嘴唇。仅作为示例而非限制，在方法动作1320的示例性实施例中，接受者的听力训练和/或康复方案的调节可以包括指示接受者在户外花费更多时间。

[0102] 应当理解，本文中详述的至少一些教导使得能够确定接受者在相对于第二组声音条件中的情况的第一组声音条件中具有听力问题。

[0103] 图14呈现示例性方法、方法1400，其包括方法动作1410，方法动作1410包括执行方法1300。方法1400还包括方法动作1420，方法动作1420包括评估非语音相关数据。在示例性实施例中，仅作为示例而非限制，非语音相关数据可以包括接受者年龄、接受者性别、接受者职业、听力损伤的时间长度、自获取/开始使用听力假体以来的时间长度、听力损伤的发生年龄、接受者的母语等。在一个示例性实施例中，在方法动作1320中执行的调节听力训练和/或康复方案的动作基于对非语音相关数据的评估。仅作为示例而非限制，对于最近失去其听力的接受者(例如，在过去4个月内)与先前失去其听力年龄的听者相比，听力康复方案将是不同的。例如，对于前者，康复方案可以包括暴露于相对于后者更复杂的声音/更复杂的语音。

[0104] 一些示例性实施例依赖于本文中详述的变化评估和/或其变体中的统计模型和/或统计数据。下面将更详细地描述“最近邻居”方法。但是，目前，将更广泛地描述该特征。在这方面，仅作为示例而非限制，在示例性实施例中，方法1310的接受者的语音评估包括将接受者的语音与针对类似情况的不具有听力障碍的人的语音数据进行比较。仅作为示例而非限制，作为具有听力损伤的银行出纳员的人的语音的生物标记可以与也作为银行出纳员的具有统计意义的一群人的语音的相关生物标记进行比较。在示例性实施例中，统计上显著的组可以包括例如十个或更多听力人，他们使用与接受者相同的语言并且在接受者年龄的
10岁之内(假定接受者年龄大于例如30岁，在某些情况下仅作为示例而非限制)，与接受者具有相同性别，等等。

[0105] 在示例性实施例中，诸如神经网络等机器学习系统可以用于分析统计上显著的组的语音数据，以便能够(或更好地启用)比较。也就是说，在一些示例性替代实施例中，可以对照统计上显著的数据池(其他听力受损人士的语音)执行接受者的语音比较。而且，仅作为示例而非限制，在示例性实施例中，方法1310的接受者的语音评估可以包括将接受者的语音与针对类似情况的接受者的语音发展轨迹的数据进行比较。例如，如果接受者是三年前接受过人工耳蜗的人，其在此之前具有完美听力并且年龄为25岁，则可以将语音的生物标记与统计学上显著的组的生物标记进行比较(例如，一组10岁以上但年龄小于40岁的人，他们在获取用于产生具有统计学意义的模型的数据之前3年植入人工耳蜗，并且在此之前具有完美的听力等，再次仅仅是作为示例而非限制)。如果在一年前植入人工耳蜗，则具有统计学意义的组可以是那些在获取用于产生统计学显著模型的数据之前约一年植入人工耳蜗的植入者。具有方法1300的该特征的想法是可以利用接受者语音来衡量接受者相对于统计上显著的群体是否正在高于平均水平或低于平均水平。因此，利用接受者语音，或者更准确地说，利用接受者语音的生物标记，并且将其与统计上显著的模型进行比较，可以更好地衡量接受者的训练和/或康复的进展，因为存在可以比较接受者语音的统计上显著的群体。这与简单地比较接受者的语音与比较之前的情况相反，将接受者的语音与正常听力人的语音进行比较，至少在某些情况下，正常听力人的言论不具有上述创新方法的实用价值。

[0106] 应当注意，至少一些示例性实施例还利用其他人的语音来测量或以其他方式评估接受者听力，并且这些动作可以与统计上显著的群体的利用相结合。在这方面，在示例性实施例中，关于捕获声音的方法包括在第一时间段期间捕获与其他人的语音相对应的声音。本文中详述的评估所捕获的声音的动作可以包括将所捕获的语音的复杂性与语音暴露的
统计模型进行比较，并且基于比较确定接受者由于接受者的听力能力而将自己暴露于较不复杂的语音。例如，人类通常会有意识或潜意识地避免困难的情况。在某些情况下，人类会避免他或她遇到困难或至少听力相对困难的情况。因此，在至少一些场景中，听力障碍的人可以发现他或她自己避开某些类型的声音，或者更准确地说，将避免将他或她自己暴露于声音环境给他或她带来困难的情况。对于会话环境可以是这种情况。也就是说，接受者可以开始有意识地或潜意识地避开难以听到或以其他方式理解人们对他或她说什么的环境。因此，在示例性实施例中，通过评估针对接受者的其他人的语音(直接地，如在谈话的情况下，或间接地，如同关于政治演讲或讲座或研讨会的情况，或他或她收听的电视或广播类型)，可以根据本文中详述的教导和/或其变体捕获哪种语音，可以评估语音以测量接受者的听力能力。基于关于统计上显著的群体的各种因素，可以将其他人的捕获语音的复杂性与统计上显著的群体的典型语音暴露的统计模型进行比较，并且如果发现接受者正在经历他或她自己对于相对于统计上显著的模型而言较不复杂的语音，可以确定接受者具有听力困
难。此外，在某些情况下，还可以利用接受者所暴露的语音类型来评估接受者的更具体类型的听力丧失(例如，如果说话者正在避免母语为法语的讲话者，或者避免与女性交谈，则可以确定接受者在高频率语音方面遇到困难。

[0107] 在示例性场景中，存在一个在60岁左右退休和丧偶的政治活跃的接受者，其具有不同的政治倾向。可能与此人相关的统计模型是退休人员，他每天至少听4个小时的谈话电台，并且在晚上观看新闻节目至少2个小时，或至少相对于没有政治倾向的人以更高的水平。如果所捕获的声音表明该人正在收听较少的谈话无线电(例如，倾听半小时左右，但随后关闭无线电或其他内容)并且没有观看至少是统计上显著的群体的普通成员收听的某些新闻节目(或将他或她自己限制到某个新闻节目的数量)，可以确定该人对复杂语音和/或快速说话的人和/或人在同一时间说话具有听力困难。或者，在示例性实施例中，如果接受者属于倾向于观看“情景喜剧”的人口统计学，但是接受者相对于统计上显著的群体观看较少，则确定“笑声轨道”可能对于该接受者导致困难。

[0108] 注意，上述大部分都集中于接受者的“人口统计学”以标识相对统计学上显著的群体。替代地和/或除此之外，可以询问接受者他或她的愿望。例如，接受者可以声明他或她喜欢听收音机或喜欢看情景喜剧。因此，基于该数据，可以标识统计上显著的群体。

[0109] 注意，统计上显著的群体可以是也是听力障碍的群体，或者也可以是没有听力障碍的群体。也就是说，在示例性实施例中，人的人口统计学可以与正常听力人的人口统计学相关联，以推断接受者难以听到某些类型的声音的事实。

[0110] 鉴于以上内容，应当理解，在至少一些示例性实施例中，存在身体佩戴或可植入听力假体，例如由图2的假体表示的，其中当听力假体是根据图4的算法(算法400)起作用时，所标识的一个或多个生物标记是除了接受者之外的人的语言特性，并且听力假体被配置为如此标识语言特性。对于将其他人的语音与上述统计上显著的模型(以及其他实用程序)进行比较的能力，这可以具有实用价值。此外，在示例性实施例中，通过标识其他人的语音，或者至少将生物标记标识为其他人的语音的生物标记，由听力假体存储的数据量和/或由听力假体传输到远程组件(例如，智能电话、远程计算机等)的数据量可以相对于存储和/或传输所有声音和/或所有语音的情况进行限制。

[0111] 虽然已经根据将其他人的语音与统计上显著的群体/统计上显著的群体的模型进行比较来描述上面详述的实施例，但是在一些其他实施例中，可以在没有利用统计模型的情况下执行对其他人的语音的评估。在这方面，参考图4的算法，仅作为示例而非限制，方法动作430的一个或多个生物标记包括除了接受者之外的人的一个或多个第一生物标记，并且听力假体被配置为如此标识第一生物标记。此外，继续参考图4的算法，一个或多个生物标记还包括接受者的第二生物标记，并且听力假体被配置为标识一个或多个第二生物标
记。在该示例性实施例中，代替将第一生物标记与统计学上显著的组进行比较和/或代替将一个或多个第二生物标记与统计学上显著的组进行比较，将听力假体配置为将一个或多个第一生物标记与一个或多个第二生物标记进行比较并且产生指示接受者的听力能力的数
据(尽管在一些实施例中，各种生物标记也可以与统计学上显著的组进行比较)。在该示例性实施例中，通过比较各种生物标记，可以确定接受者的听力有多好。例如，在接受者正在进行对话的情况下，其中使用的某些单词在一般情况下相对较少用于对话，但在该对话中重复出现(例如，“热处理”、“牛期货”、“天行者”等)，可以比较除了接受者之外的人所说的话的声音和接受者说出的那些话的声音。如果声音不同，至少在某些预定的容差范围内，则可以确定接受者难以听到某些声音，因为如果他或她能够听到声音，则接受者能够“更好”或“更准确地”发出这些声音。这可能是这种情况，因为接受者最近刚刚听到来自除了接受者之外的人的那些声音，因此应当期望接受者至少“模仿”他或她的语音中的那些声音。无法模仿这些声音可能表示无法正确听到这些声音。

[0112] 图15表示部分地基于其他人的语音的利用的示例性方法、方法1500。更具体地，方法1500包括方法动作1510，方法动作1510包括捕获与听力假体的接受者的语音相对应的第一声音。注意，方法动作1510可以由听力假体执行，或者可以由另一设备执行，例如仅作为示例而非限制，智能电话(或普通电话)的麦克风、计算机的麦克风、传统录音机的麦克风。可以在至少一些示例性实施例中利用能够执行方法1510的任何设备、系统和/或方法。方法
1500还包括方法动作1520，方法动作1520包括基于其他人的语音来比较在方法动作1502数据中捕获的所捕获的第一声音的动作。同样，在示例性实施例中，基于其他人的语音的数据可以对应于上面详述的统计上显著的组的模型。在示例性实施例中，基于其他人的语音的数据可以对应于紧接在该段落之上的段落中详述的第一生物标记。方法1500还包括方法动作1530，方法动作1530包括基于比较来诊断听力相关问题。方法动作1530包括与接受者交互的人的比较以及与统计上显著的群体的比较。因此，在示例性实施例中，1500的方法还包括捕获与其他人的一个或多个话音相对应的第二声音的动作，其中基于其他人的语音的数据基于所捕获的第二声音。此外，在示例性实施例中，基于其他人的语音的数据是统计相关群体的统计数据。注意，这两者并不相互排斥。

[0113] “听力相关问题”表示指示接受者的听力能力的任何特征，无论是基于频率的还是其他的。例如，在人工耳蜗植入受者中。由于接受者听到的发音与正常听众听到的声音不同，可以使口语发音偏斜。例如，这种发音偏差可能是由于低频和高频的水平不平衡造成的。因为接受者听到的频率低于低频，所以当他们产生高频时，他们可能具有较低的水平。其他语音产生问题可能具有语音特征，例如语调、压力、长度和/或基频特性。

[0114] 在一些情况下，儿童和成人语音产生之间存在系统性差异。在某些情况下，患有听力障碍的儿童和成人具有可变的语音产生，与他们的正常听力同伴显著不同。与正常听力产生的差异通常可以描述为与话音、发音部位和发音方式和/或分段遗漏有关的替换错误。语音生成差异的细粒度分析是可能的，调查生产的方面，诸如话音对比、辅音替换和省略、频率特性、话音质量、语调模式、语速、共振峰转换等。

[0115] 在一些实施例中，前两段中的任何上述现象可以被视为“听力相关问题”。

[0116] 在示例性实施例中，诊断方法动作1530的听力相关问题的动作包括确定接受者应当相对于先前的情况增加对更复杂的第二声音的暴露时间。在这方面，在至少一些示例性场景中，可以通过增加对复杂声音的暴露来改善接受者的听力能力或更准确地说接受者理解和发音单词的能力。例如，与听音乐等相比，增加收听在线讲座或有声读物的时间可以具有实用价值。

[0117] 应当注意，在示例性实施例中，执行图15的方法，其中接受者是青春期前的接受者。在示例性实施例中，接受者是2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22，23、24、25、26、27、28、29、30岁或以上，或在其间的任何值或值范围，以0.1年为增量(例如，2.3岁至3.1岁、22.2岁等)。在一个示例性实施例中，接受者处于或者在20至30岁之间，处于或者在25至35岁之间，处于或者在30至40岁之间，处于或者在35至45岁之间，处于或者在50至60岁之间，处于或者在55岁至65岁之间，处于或者在60岁至70岁之间，或者大于
70岁。

[0118] 在一些实施例中，可以跟踪青春期前的语言产生(例如，利用智能设备或远程麦克风或听力假体的麦克风捕获)并且将其存储在临床会话中由父母或看护人经过交叉检查的常用单词表中，或通过网络接口远程访问。通过改进或减少的改变可以用于指导儿童的临床管理并且可能推荐康复和教育计划。在至少一些示例性实施例中，利用本文中详述的教导和/或其变体来自动获取并自动存储所产生的语音和/或生物标记。这与父母或看护人必须手动记录相反。

[0119] 在图15的方法的示例性实施例中，听力假体是耳蜗植入物，并且听力相关问题是耳蜗植入物的子性能图设置。在这方面，在示例性实施例中，基于接受者语音，可以确定应当调节耳蜗植入物的映射设置。仅作为示例而非限制，如果分析基于方法动作1520中的比较而确定接受者难以感知高频声音(例如，接受者难以发出“sh”辅音，或者从文字等中省略这些)，则可以确定耳蜗植入物的映射设置不如其他情况那样好。因此，重新映射人工耳蜗可以在帮助接受者更好地听到方面具有实用价值。实际上，在示例性实施例中，该重新映射可以自动或半自动地发生。在示例性实施例中，可以执行基于生物标记的实时映射调节。在示例性实施例中，智能算法可用于评估生物标记并且调节映射参数和/或评估生物标记的变化。在示例性实施例中，这可以是迭代过程，因为可以评估生物标记以确定对映射的调节如何影响接受者的语音，并且因此通过代理，接受者听到，然后智能算法可以进行对映射的随后调节。

[0120] 本文中详述的教导及其变形可以使用广泛的系统，并且可以与其他因素组合实现以获取广泛的效果。

[0121] 如上所述，在示例性实施例中，来自统计上显著的群体的数据用于产生与接受者的语音进行比较的统计模型。在示例性实施例中，根据本文中详述的教导和/或其变体捕获来自统计上显著的说话者群体的语音和/或生物标记，并且将其汇集到中心位置(例如，上传到云)并且存储。所存储的数据用于提供表征给定群体的语音特征的能力。在示例性实施例中，牵引一般地用于产生统计上显著的模型，并且特别地产生“最近邻居”信息。在至少一些示例性实施例中，基于诸如设备类型或子类型、年龄、听力丧失持续时间、遗传等属性来对数据分析进行分段。数据挖掘练习可以将输入扩展到临床映射参数以努力寻找跨映射参数的趋势。因此，随着时间的推移，可以产生统计上显著的模型。可以通过分配基于生物标记和结果对接受者进行分组的分类组来分析接受者的生物标记。在一些示例性实施例中，具有相似生物标记的组将具有相似的听力假体结果。该数据可以用于预测结果。该数据还可以用于设备的初始拟合，因为某些组可能具有特定拟合的更快和/或更好的结果。这种持续的分类和分析发展了基础管理模型，从而改进了模型和建议的临床实践。

[0122] 因此，在一些实施例中，以接受者为中心的方法可以利用以下方案：其中生物标记针对所谓的“最近邻居”类型方法(例如，像接受者这样的人，从统计学上讲(人口统计学上，听力丧失的时间长度)(包括从未有过正常听力)、听力假体的职业、类型和模型、听力假体使用的语音处理算法等)，在听证会开始使用时，预计会有某些语音生物标记假体发生，并且将具有某些语音生物标记3个月，并且某些语音生物标记6个月、1年、18个月、2年、3年、4年、5年、6年等)。本文中详述的任何公开的生物标记的利用可以利用该方法。

[0123] 在示例性实施例中，从听力假体的各种接受者提取数据以创建统计上显著的模型。作为治疗方案的一部分，听力学家选择相关的统计模型(或者使用机器算法选择这样的模型——在至少一些示例性实施例中可以使用选择相关模型的任何方法)并且将收集的生物标记与该统计上显著的模型进行比较以评估听力假体的进展/状态。

[0124] 图16呈现了示意图，其在功能上表示在本文中详述的一些示例性实施例中可使用的一些特征，并且在功能上表示示例性方法的一般流程，其中将来自接受者的所产生的语音(或在一些替代实施例中的其他语音)的声学生物标记与临床设备和/或患者特定信息相结合进行分析，作为分类之前的预处理，其中分类为智能系统、听力专业人员或接受者中的一个或多个获取接受者特定推荐或指导(临床管理)。在该示例性实施例中，可以使用两种方法收集和分析生物标记。首先，可以使用专用语音测试，其可以包括坐在个人计算机或平板电脑等之前，或者可以包括对着电话说话。这可以在临床设置中的所谓的“护理点”会话中和/或在所谓的“远程护理”设置中，在家中或远离中央护理提供者处执行。替代地或除此之外，例如，仅作为示例而非限制，可以通过利用所谓的“自己的话音检测器”确定接受者已经开始说话来实现对生物标记的语音的实时监测和/或实时分析。

[0125] 参考图16，测量(例如，声音捕获)可以在诊所和/或远程使用听力假体或其他设备发生，其中一个或多个生物标记可以用于测量，例如仅作为示例而非限制，遗漏和/或错误、模式、语速、频率内容、压力、转变和/或发音部位和/或发音方式。可以在测量阶段收集附加数据，例如仅作为示例而非限制，患者特定信息(诸如年龄、病因、遗传信息)和关于听力假体的信息(诸如从植入人工耳蜗开始的时间长度、听力假体是否已经升级等)。在分析阶段利用这些信息中的一些或全部，以便对与听力有关的某些方面进行分类和/或监测。仅作为示例而非限制，可以监测植入后和/或接收后听力轨迹，可以进行性能测量，可以标识急性性能变化，和/或可以评估早期语言开发。

[0126] 该分类和监测的结果可以在至少一些示例性实施例中存储在云中，如图16中的图形术语所示。来自分类和监测阶段的数据可以更具体地用于接受者的临床管理，在临床管理阶段，可以产生映射建议和/或重新映射建议，可以提供康复和/或训练指导，并且可以基于通过监测阶段的分类而获取的数据进行实时映射调节。如图示所示，临床管理阶段的结果可以上载到云，云又可以用于调节听力假体的特征和/或调节训练和/或康复方案，和/或以其他方式用于建议接受者采取某些行动和/或避免采取某些行动。如图16所示，可以提供关于听力假体的调节的临床输入，例如仅作为示例而非限制，调节多模态听力假体的交叉点、声学增益的调节(全局频率或局部频率等)、具有修改的脉冲、刺激率修改等。临床输入可能需要可以提供实用价值的任何调节或布置。注意，可以基于训练有素的听力学家等的评估来提供临床输入，和/或可以以自动方式提供临床输入。可以在至少一些示例性实施例中利用实现本文中详述的教导的任何布置。

[0127] 图17呈现了准功能示意图，其表示利用本文中详述的关于耳蜗植入物的至少一些教导的临床示例。原理图分为列，其中沿列的位置表示时间进度。听力轨迹以图形格式显示，其性能与时间有关。列出了各种声音生物标记，并且结合了所采取的临床管理和训练(或康复)行动。关于描绘接受者的计划与实际性能的图表，在至少一些示例性实施例中，性能构成了与时间相比的接受者听力表现的特性描述，其中可以将计划的曲线与实际曲线进行比较以确定接受者相对于预期的轨迹(其可以基于统计上显著的群体产生，如上所述)来在现实世界中使用假体的性能如何。医疗保健专业人员可以评估听力轨迹曲线并且确定干预是否是实用的。也就是说，替代地和/或除此之外，可以以自动或半自动方式评估听力轨迹曲线，并且可以自动地确定干预是否是实用的，哪种干预可以自动或半自动执行。注意，听力轨迹曲线可以用于诊断或以其他方式标识急性表现变化。实际上，这对于以自动化方式标识听力困难具有实用价值，其中当被标识时，这种困难可以被自动指示为提升到医疗保健专业人员以进行评估。

[0128] 还要注意，听力轨迹曲线对于监测儿童和/或青春期前的早期语言发展可以具有实用价值。在这方面，可以评估接受者的语音并且可以确定接受者用他或她的听力假体听到的程度，并且可以对听力假体和/或训练和/或康复方案进行调节。

[0129] 现在将描述关于用于实现本文中的教导和/或其变体的系统的实时或交错时间监测方法的示例性实施例。

[0130] 在示例性实施例中，听力假体的接受者(诸如耳蜗植入物植入者)以使得声音能够被耳蜗植入物的声音捕获设备捕获的方式说话。在示例性实施例中，声音捕获设备是位于耳后设备上的麦克风，耳后设备包括语音处理器。在示例性实施例中，耳后设备包括自己的话音确定算法，该算法使得假体能够标识接受者何时说话。利用自己的话音确定算法，耳后设备对接受者语音进行采样以获取其生物标记。基于该自己的话音确定选择的语音、捕获的语音和/或捕获的语音的生物标记(例如，耳后设备可以包括用于从捕获的语音中提取相关生物标记的软件和/或固件)被流式传输到远程组件，例如智能电话或平板电脑或计算机等。智能电话或其他远程组件可以分析数据流以提取生物标记和/或可以充当将数据流传递到云以进行云计算的介质。也就是说，智能电话或其他远程设备将所收集的信息从远程设备传递到云。

[0131] 该系统包括从云到诊所的链接以将上传到云的信息传递到诊所，可以在诊所分析信息。在诊所，分析信息并且产生训练和/或康复方案的变化和/或产生听力假体的设置的变化。然后将这些更改上传到云端，然后从云端向下链接到智能设备以向听力假体的接受者通知与他或她相关的决策/约会/培训和/或向接受者通知他或她应当实现的对听力假体有用的变化。在替代实施例中，智能设备控制听力假体的设置并且自动调节听力假体的设置。

[0132] 另一示例性系统包括智能设备，诸如智能电话或平板电脑等，该智能设备包括声音捕获设备，声音捕获设备运行检测那些声音的声学生物标记的专用应用。在该示例性系统中，绕过或不使用听力假体。实际上，在该示例性系统中，根本不使用听力假体。也就是说，在示例性实施例中，正在说话的人不是听力假体的接受者，而是可能是听力障碍的受试者。智能设备检测声音声学生物标记。在示例性实施例中，智能设备可以被配置为呈现一系列单词以供接受者重复，这些单词是为了基于听者/受试者的语音来标识听力属性而预先选择的单词。在这方面，听者/受试者使在智能设备上呈现的视觉信号发声(例如，说出在智能设备上显示的单词)。然后由智能设备的麦克风拾取受试者语音。智能设备或者将语音上传到云或以其他方式分析语音以标识生物标记并且将生物标记上载到云。或者，智能设备可以根据本文中详述的教导自主地分析语音。在示例性实施例中，云将测试结果存储在所有受试者中，并且可以将数据发送到相关诊所，可以在诊所分析数据，并且可以通过智能设备将对变化的推荐提供回云而给接受者。

[0133] 鉴于以上内容，至少一些实施例提供了听力假体使用者(例如仅作为示例而非限制，耳蜗植入者)的临床表现的客观且基于证据的测量。图2的假体或其变体提供了执行包括接受者自己的话音的声学分析以导出诸如声学生物标记等多个度量的方法的能力。该方法可以由智能系统使用以向被保护者和/或健康护理专业人员提供反馈以协助接受者的临床管理。

[0134] 简要地指出，在一些实施例中，用户接口280和外部处理器282可以对应于本文中详述的用于访问与语音等有关的听力假体的数据或本文中详述的实现本文中详述的教导的任何其他数据的任何系统。因此，280/282可以与装配系统不同，但是在其他实施例中，
280/282可以包括装配系统的功能。尽管线缆284在图1A中被示出为在植入物200与接口280之间，但是无线RF通信也可以与远程286一起使用。

[0135] 图18呈现了系统的功能示意图，利用该系统可以实现本文中详述的一些教导和/或其变体。在这方面，图18是示出一个示例性布置的示意图，其中系统1206可以用于执行本文中结合听力假体100的使用而详述的一个或多个或所有方法动作。系统1206将至少部分在与接受者的互动方面进行描述。在示例性实施例中，系统1206是接受者控制的系统。在示例性实施例中，系统1206可以对应于远程设备和/或系统，如上所述，其可以是便携式手持设备(例如，智能设备，诸如智能电话)，和/或可以是个人电脑等。

[0136] 在示例性实施例中，系统1206可以是具有根据本文中详述的方法动作的任何功能的系统。在图18所示的实施例中，听力假体100可以连接到系统1206以在听力假体100与系统1206之间建立数据通信链路1208。简要地说，下面将在与听力假体相对应的元件100方面来描述。然而，应当注意，以这些术语描述的元件100是能够实现本文中详述的教导的任何设备的代理。仅作为示例而非限制，元件100可以是智能电话或电话或计算机或可以捕获数据的任何设备，在该设备上利用本文中详述的方法或以其他方式包含在别处捕获的数据。也就是说，虽然将在听力假体方面描述以下内容。以下任何这样的公开内容还对应于能够实现本文中详述的教导的获取数据和/或处理本文中详述的方法的数据的任何其他设备。

[0137] 系统1206通过数据通信链路1208与听力假体100(或对应于元件100的任何设备)双向耦合。可以在至少一些实施例中利用将实现本文中详述的将可通信地耦合植入物和系统的教导的任何通信链路。

[0138] 系统1206可以包括系统控制器1212以及用户接口1214。控制器1212可以是能够执行指令的任何类型的设备，例如通用或专用计算机、手持计算机(例如，个人数字助理(PDA))、数字电子电路、集成电路、专门设计的ASIC(专用集成电路)、固件、软件和/或其组合。如下面将详细描述的，在示例性实施例中，控制器1212是处理器。控制器1212还可以包括用于与听力假体100建立数据通信链路1208的接口。在控制器1212包括计算机的实施例中，该接口可以在例如计算机的内部或外部。例如，在示例性实施例中，控制器1206和耳蜗植入物每个可以包括USB、火线、蓝牙、Wi-Fi或其他通信接口，通过该接口可以建立数据通信链路1208。控制器1212还可以包括用于存储信息的存储设备。该存储设备可以是例如易失性或非易失性存储器，例如随机存取存储器、固态存储器、磁存储器、全息存储器等。

[0139] 在示例性实施例中，控制器1212被配置为执行本文中详述的任何分析和/或数据存储和/或数据操纵教导和/或其变体。

[0140] 用户接口1214可以包括显示器1222和输入接口1224(在便携式设备的触摸屏的情况下，其可以是相同的)。显示器1222可以是例如任何类型的显示设备，例如，通常与计算机系统一起使用的显示设备。在示例性实施例中，元素1222对应于被配置为向接受者1202可视地显示多个单词(其包括句子)的设备，如上所述。

[0141] 输入接口1224可以是能够从接受者接收信息的任何类型的接口，例如计算机键盘、鼠标、话音响应软件、触摸屏(例如，与显示器1222集成)、麦克风(例如，可选地与话音识别软件等耦合)视网膜控制、操纵杆以及现在或以后开发的任何其他数据输入或数据呈现格式。注意，在示例性实施例中，显示器1222和输入接口1224可以是相同的组件，例如，在触摸屏的情况下。在示例性实施例中，输入接口1224是被配置为从接受者接收指示由显示器
1222呈现的多个单词中的一个或多个单词的选择的设备。

[0142] 应当注意，在至少一些示例性实施例中，系统1206被配置为执行本文中详述的一个或多个或所有方法动作，其中系统1206的各个子组件以其传统方式相对于本文中详述的给定方法动作来使用。

[0143] 在示例性实施例中，上面详述的系统1206可以自动执行本文中详述的一个或多个或所有动作和/或其变体，至少那些不需要接受者动作的动作。

[0144] 示例性实施例包括利用系统1206来执行本文中详述的一个或多个或所有方法、或者适用于系统1206的特定组件的任何方法的任何一个或多个方法动作。以类似的方式，示例性实施例使得系统1206被配置为执行本文中详述的任何方法、或者适用于系统1206的特定组件的任何方法的任何一个或多个方法动作。

[0145] 虽然已经在便携式手持设备直接从接受者或从听力假体获取数据并且执行给定分析方面描述了上述实施例，如上所述，但是在至少一些示例性实施例中，可以在远离接受者的位置处获取数据，并且因此在听力假体100处获取数据。在这样的示例性实施例中，系统1206因此也可以包括远程位置(例如，诊所)。

[0146] 在这种情况下，再次注意到图18的示意图是功能性的。在一些实施例中，系统1206是独立设备(例如，膝上型计算机、智能电话等)，其被配置为执行本文中详述的一个或多个或所有方法动作和/或其变体。在替代实施例中，系统1206是具有位于不同地理位置的组件的系统。仅作为示例而非限制，用户接口1214可以与接受者(例如，它可以是便携式手持设备240)一起定位，并且系统控制器(例如，处理器)1212可以远离接受者定位。仅作为示例而非限制，系统控制器1212可以经由因特网和/或经由蜂窝通信技术等与用户接口1214通信并且从而与便携式手持设备240通信。实际上，在至少一些实施例中，系统控制器1212还可以经由因特网和/或经由蜂窝通信等与用户接口1214通信。同样，在示例性实施例中，用户接口1214可以是便携式通信设备，例如，仅作为示例而非限制，手机和/或所谓的智能电话。实际上，用户接口1214可以用作膝上型计算机等的一部分。可以在至少一些实施例中利用能够实现系统1206和/或能够实现可以实现本文中详述的教导和/或其变体的系统的任何
布置。

[0147] 鉴于以上所述，图19描绘了示例性功能示意图，其中便携式手持设备2240经由链路2230与地理上远程的设备/设施1000通信，链路2230可以是互联网链路。地理上远程的设备/设施1000可以包含控制器1212，并且远程设备240可以包含用户接口1214。地理远程设备/设施1000可以是诊所。还应当注意，在图18的实施例中，链路2230可以表示便携式手持设备2240与听力假体100之间的通信，和/或可以表示便携式手持设备2240与受体之间的通信(绕过听力假体)。

[0148] 因此，示例性实施例需要执行本文中详述的一些或所有方法动作，其中听力假体或其他对象的接受者、听力假体100和/或便携式手持设备2240远程定位(例如，地理上遥远的)，从这里执行本文中详述的至少一些方法动作。

[0149] 在示例性实施例中，便携式手持设备2240被配置为执行本文中详述的一个或多个或所有方法动作。在示例性实施例中，便携式手持设备2240被配置为如上所述和/或与如上详述的诊所一起与云通信。

[0150] 示例性实施例包括利用图19的系统执行本文中详述的一个或多个或所有方法、或者适用于图19的系统的特定组件的任何方法的任何一个或多个方法动作。类似地，示例性实施例使得图19的系统被配置为执行本文中详述的任何方法、或者适用于图19的系统的特定组件的任何方法的任何一个或多个方法动作。

[0151] 确定接受者关于他或她对听力假体100的使用的能力/舒适度的任何设备、系统和/或方法可以用作改变特定接口显示的内容/呈现不同显示的基础。在至少一些示例性实施例中，利用统计上显著的数据作为确定应当和不应当在给定显示器上显示什么/应当显示什么的基础。

[0152] 本文中经常对听力假体的接受者进行参考。应当注意，在至少一些示例性实施例中，本文中详述的教导可以适用于不是听力假体的接受者的人。因此，出于简化的目的，至少一些示例性实施例包括如下这样的实施例：其中本文中针对接受者的公开内容对应于针对不是接受者但仅具有听力障碍或具有听力疾病的人的公开内容。

[0153] 在示例性实施例中，存在一种方法，其包括：评估听力假体的接受者的语音，接受者的语音与由接受者在第一时间段期间产生的语音相对应；以及基于评估调节接受者的听力训练和/或康复方案。在示例性实施例中，存在如上文和/或下文所述的方法，其中：评估接受者的语音的动作包括在声学上分析接受者的语音产生中的模式。

[0154] 在示例性实施例中，存在如上文和/或下文所述的方法，其中评估接受者的语音的动作包括将接受者的语音与在第一时间段之前的第二时间段期间产生的接受者的语音进行比较。在示例性实施例中，存在如上文和/或下文所述的方法，其中第二时间段是在接受者获取听力假体之前的时段。在示例性实施例中，存在如上文和/或下文所述的方法，还包括评估非语音相关数据，其中调节接受者的听力训练和/或康复方案的动作也基于对非语音相关数据的评估。在示例性实施例中，存在如上文和/或下文所述的方法，其中：评估接受者的语音的动作包括以下项中的至少一项：检测语音清晰度问题、音韵处理问题或发出具有比其他所发出的声音的频率分量相对更高的频率分量的声音的问题。在示例性实施例
中，存在如上文和/或下文所述的方法，其中：评估接受者的语音的动作包括确定接受者在相对于第二组声音条件下的情况的第一组声音条件中具有听力问题。在示例性实施例中，存在如上文和/或下文所述的方法，其中：评估接受者的语音的动作包括将接受者的语音与针对类似情况的接受者的语音发展轨迹的数据进行比较。

[0155] 在示例性实施例中，存在一种身体佩戴或可植入听力假体，其包括被配置为捕获接受者的音频环境并且至少部分基于所捕获的音频环境来唤起听力感知的设备，其中听力假体被配置为基于所捕获的音频环境来标识存在于音频环境中的指示接受者的听力能力的一个或多个生物标记。

[0156] 在示例性实施例中，存在如上文和/或下文所述的听力假体，其中听力假体被配置为评估一个或多个生物标记并且产生指示接受者的说话能力的数据。在示例性实施例中，存在如上文和/或下文所述的听力假体，其中：音频环境包括接受者的语音。

[0157] 在示例性实施例中，存在一种方法，其包括：捕获与听力假体的接受者的语音相对应的第一声音；将所捕获的第一声音与基于其他人的语音的数据进行比较；以及基于比较诊断听力相关损伤。在示例性实施例中，存在如上文和/或下文所述的方法，其中：听力假体是耳蜗植入物；并且听力相关问题是人工耳蜗的子性能图设置。在示例性实施例中，存在如上文和/或下文所述的方法，其中：听力相关问题是感知某些频率的相对困难。

[0158] 在示例性实施例中，存在一种方法，其包括：利用听力假体捕获声音；以及评估所捕获的声音以确定听力假体的接受者的听力能力。在示例性实施例中，存在如上文和/或下文所述的方法，其中：评估所捕获的声音的动作对接受者是不可见的。在示例性实施例中，存在如上文和/或下文所述的方法，其中：评估所捕获的声音的动作包括标识生物标记并且将生物标记与已知参考进行比较以确定生物标记指示接受者具有听力困难。

[0159] 具有所公开的功能的本文中详述的执行一个或多个方法动作的听力假体的任何公开内容也对应于执行那些方法动作的远程设备和/或人的公开。也就是说，仅作为示例而非限制，听力假体的动作可以由另一设备执行，例如智能电话、个人计算机等。此外，执行一个或多个本文中详述的方法动作或具有所公开的功能的任何一个远程设备的任何公开内
容也对应于具有这种功能和/或被配置为执行这样的方法动作的听力假体的公开以及执行这种方法动作的人的公开。

[0160] 本文中详述的任何方法动作的任何公开内容对应于用于执行该方法动作的设备和/或系统的公开。本文中详述的制造装置的任何方法的任何公开内容对应于由该方法制造的所得到的装置。本文中详述的任何装置的任何功能对应于具有与该功能相关联的方法动作的方法。本文中详述的任何装置和/或系统的任何公开内容对应于利用该装置和/或系统的方法。本文中详述的任何实施例的任何特征可以与本文中详述的任何其他实施例的任何其他特征组合，只要本领域能够实现这一点，并且不会注意到情况并非如此。

[0161] 虽然上面已经描述了本发明的各种实施例，但是应当理解，它们仅以示例的方式呈现，而不是限制。对于相关领域的技术人员很清楚的是，在不脱离本发明的范围的情况下，可以在形式和细节上进行各种改变。

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