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EP3288293A1 - Verfahren und einrichtung zur einstellung eines hörhilfegeräts - Google Patents

Verfahren und einrichtung zur einstellung eines hörhilfegeräts Download PDF

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Publication number
EP3288293A1
EP3288293A1 EP17187121.3A EP17187121A EP3288293A1 EP 3288293 A1 EP3288293 A1 EP 3288293A1 EP 17187121 A EP17187121 A EP 17187121A EP 3288293 A1 EP3288293 A1 EP 3288293A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
hearing aid
user
parameters
aid device
hearing
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
EP17187121.3A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Stefan Aschoff
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sivantos Pte Ltd
Original Assignee
Sivantos Pte Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Sivantos Pte Ltd filed Critical Sivantos Pte Ltd
Publication of EP3288293A1 publication Critical patent/EP3288293A1/de
Withdrawn legal-status Critical Current

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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04R—LOUDSPEAKERS, MICROPHONES, GRAMOPHONE PICK-UPS OR LIKE ACOUSTIC ELECTROMECHANICAL TRANSDUCERS; DEAF-AID SETS; PUBLIC ADDRESS SYSTEMS
    • H04R25/00—Deaf-aid sets, i.e. electro-acoustic or electro-mechanical hearing aids; Electric tinnitus maskers providing an auditory perception
    • H04R25/50—Customised settings for obtaining desired overall acoustical characteristics
    • H04R25/505—Customised settings for obtaining desired overall acoustical characteristics using digital signal processing
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04R—LOUDSPEAKERS, MICROPHONES, GRAMOPHONE PICK-UPS OR LIKE ACOUSTIC ELECTROMECHANICAL TRANSDUCERS; DEAF-AID SETS; PUBLIC ADDRESS SYSTEMS
    • H04R25/00—Deaf-aid sets, i.e. electro-acoustic or electro-mechanical hearing aids; Electric tinnitus maskers providing an auditory perception
    • H04R25/30—Monitoring or testing of hearing aids, e.g. functioning, settings, battery power
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04R—LOUDSPEAKERS, MICROPHONES, GRAMOPHONE PICK-UPS OR LIKE ACOUSTIC ELECTROMECHANICAL TRANSDUCERS; DEAF-AID SETS; PUBLIC ADDRESS SYSTEMS
    • H04R25/00—Deaf-aid sets, i.e. electro-acoustic or electro-mechanical hearing aids; Electric tinnitus maskers providing an auditory perception
    • H04R25/55—Deaf-aid sets, i.e. electro-acoustic or electro-mechanical hearing aids; Electric tinnitus maskers providing an auditory perception using an external connection, either wireless or wired
    • H04R25/558—Remote control, e.g. of amplification, frequency
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04R—LOUDSPEAKERS, MICROPHONES, GRAMOPHONE PICK-UPS OR LIKE ACOUSTIC ELECTROMECHANICAL TRANSDUCERS; DEAF-AID SETS; PUBLIC ADDRESS SYSTEMS
    • H04R25/00—Deaf-aid sets, i.e. electro-acoustic or electro-mechanical hearing aids; Electric tinnitus maskers providing an auditory perception
    • H04R25/70—Adaptation of deaf aid to hearing loss, e.g. initial electronic fitting
    • H—ELECTRICITY
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    • H04R—LOUDSPEAKERS, MICROPHONES, GRAMOPHONE PICK-UPS OR LIKE ACOUSTIC ELECTROMECHANICAL TRANSDUCERS; DEAF-AID SETS; PUBLIC ADDRESS SYSTEMS
    • H04R2225/00—Details of deaf aids covered by H04R25/00, not provided for in any of its subgroups
    • H04R2225/39—Aspects relating to automatic logging of sound environment parameters and the performance of the hearing aid during use, e.g. histogram logging, or of user selected programs or settings in the hearing aid, e.g. usage logging
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04R—LOUDSPEAKERS, MICROPHONES, GRAMOPHONE PICK-UPS OR LIKE ACOUSTIC ELECTROMECHANICAL TRANSDUCERS; DEAF-AID SETS; PUBLIC ADDRESS SYSTEMS
    • H04R2225/00—Details of deaf aids covered by H04R25/00, not provided for in any of its subgroups
    • H04R2225/41—Detection or adaptation of hearing aid parameters or programs to listening situation, e.g. pub, forest
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04R—LOUDSPEAKERS, MICROPHONES, GRAMOPHONE PICK-UPS OR LIKE ACOUSTIC ELECTROMECHANICAL TRANSDUCERS; DEAF-AID SETS; PUBLIC ADDRESS SYSTEMS
    • H04R2225/00—Details of deaf aids covered by H04R25/00, not provided for in any of its subgroups
    • H04R2225/55—Communication between hearing aids and external devices via a network for data exchange

Definitions

  • the invention relates to a method for adjusting a hearing aid, i. for user-specific adjustment of parameters of a hearing aid, so that a hearing for the user of the hearing aid optimized hearing is achieved.
  • the invention further relates to a device for carrying out the method.
  • hearing aid device As a “hearing aid device” is generally referred to a portable hearing device, which serves to improve the perception of the sound of a user's ear-borne ambient sound.
  • hearing aids Classically referred to as “hearing aids” subclass of hearing aids is designed to care for the hearing impaired who suffer from hearing loss in the medical sense.
  • different types of hearing aids such as behind-the-ear hearing aids (BTE), hearing aids with external listeners (RIC, Receiver in the Canal), in-the-ear hearing aids (IdO), or also Concha hearing aids or canal hearing aids (ITE, CIC) offered.
  • BTE behind-the-ear hearing aids
  • RIC hearing aids with external listeners
  • IdO in-the-ear hearing aids
  • ITE Concha hearing aids or canal hearing aids
  • the hearing aids listed by way of example are worn on the outer ear or in the ear canal.
  • bone conduction hearing aids, implantable or vibrotactile hearing aids
  • Such hearing aids are also referred to as “Personal Sound Amplification Products” or “Personal Sound Amplification Devices” (in short: “PSAD”). These hearing aids are not intended to compensate for hearing loss. Rather, such Hearing aids are specifically used to support and improve normal human hearing in specific listening situations.
  • PSAD can be used to assist hunters in the hunt, or even in the observation of birds or bats, to better perceive animal sounds and other animal-generated sounds.
  • PSADs are being developed which allow for improved speech and / or speech comprehension of a hearing-impaired person in difficult conditions, e.g. in "cocktail party” situations, or for sports reporters who want to make calls in a stadium.
  • Yet another application of PSAD is aimed at violinists who want to dampen the spectral pure violin tones during their exercises in order to reduce the continuous burden of their hearing.
  • All types of hearing aids typically include an input transducer, an amplifier, and an output transducer as essential components.
  • an input transducer is usually an acousto-electrical converter, such as a microphone and / or an electromagnetic receiver, such as an induction coil used.
  • the output transducer is usually implemented as an electroacoustic transducer, for example as a miniature speaker, or as an electromechanical transducer, such as a bone conduction receiver.
  • the amplifier is usually integrated in a signal processing device.
  • Hearing aids are equipped by the respective manufacturers with very extensive processing mechanisms for acoustic signal processing.
  • the extensive details of various signal processing properties such as amplification, (dynamic) compression, directional microphone, the increase of the spectral range of speech, the feedback suppression and the suppression of noise (for example, inherent noise of the Microphones or wind noise) adjustable.
  • the parameterizability of modern hearing aids has often reached several thousand parameters in a complexity range that is comparable with the complexity of large medical devices such as computed tomography or magnetic resonance tomographs.
  • the majority of these parameters can be adjusted in a meaningful way only by the manufacturer of the hearing.
  • the parameter settings can decisively influence the hearing sense of the user (ie the hearing quality perceived by the wearer of the respective hearing aid). Only a small proportion of the parameter values, such as, for example, the gain or a sound scale for emphasizing high and / or low tones, are understandable and reasonably adjustable for average users.
  • the user-specific attitude (also: adaptation) of the hearing aid takes over a trained audiologist or "HCP" (Hearing Care Professional), who based on his training concepts of acoustic signal processing such as amplification, dynamic compression, directivity index (in German "directivity index” - a measure, how strong the directivity of the microphones of a hearing system are), noise reduction or feedback suppression knows.
  • HCP Hearing Care Professional
  • the HCP iteratively alters hearing aid parameter values to find a user-tuned parameter setting.
  • the user often can not gain a comprehensive or (for his entire living environment) representative hearing impression in the context of a fitting session. Because the acoustic environment during a fitting session can not represent a variety of situations from the life of the hearing aid wearer. It is also well-known that hearing-impaired people do not have to get used to a new hearing system for weeks, since the brain gradually loses its ability to understand speech over time, as a result of hearing loss. For this reason alone, several consecutive fitting sessions are usually needed to make appropriate adjustments since the user has to learn to deal with restored hearing only bit by bit.
  • the mere restoration or improvement of the hearing is often not the sole criterion for setting the parameters of a hearing aid. It is also important to many users that the effort they put into understanding language is as small as possible. Which parameter setting minimizes the listening effort of an individual user can currently only be found out for a longer period of time.
  • the manufacturer now produces calculation algorithms that modify the settings of the signal processing properties according to the listening request.
  • Such computational algorithms may well be designed to take into account individual characteristics of the user: e.g. the gain is to be increased, the optimum increment of this increase may be greater for persons with mild hearing loss than for those with a severe hearing loss; because the latter is only a lesser extent between the hearing threshold and the discomfort threshold available.
  • calculation algorithms are now supplied to the HCPs with an adaptation software so that they can execute the calculation algorithms as part of a fitting session.
  • the HCP selects in the fitting software the hearing request that it receives from its patient and executes the corresponding calculation algorithm.
  • the calculation algorithms are used by the audiologist to pre-adjust the parameters.
  • the parameters calculated by the respective calculation algorithm are then corrected by the audiologist only if necessary.
  • the audiologist can incorporate his professional experience or his own "differential diagnosis", ie his immediate impressions for the benefit of his patient.
  • the invention is therefore based on the object to enable an effective, but still associated with relatively little effort setting a hearing aid.
  • the feature "as a function of the listening request" is implemented in a preferred embodiment of the method in that the listening request or the desired listening class is recorded as data entry in the archived data record - the user database contains in this case records for all given listening requests or listening desire classes. Alternatively, a separate user database is maintained for each listening request or listening desire class, whereby these user databases the data records are assigned "as a function of the listening request".
  • the feature "as a function of the feedback” is implemented in a preferred embodiment of the method such that the feedback (eg in the form of a binary, multilevel or continuous evaluation) is included as a data entry in the archived data record - in this case the user database contains records for positive and negative feedback.
  • the feedback eg in the form of a binary, multilevel or continuous evaluation
  • the user database contains records for positive and negative feedback.
  • only data records with positive feedback are archived in the user database - data records with the respective other feedback are discarded in the latter case as a function of the feedback.
  • the HG parameters are manually corrected by the user or by an acoustician (audiologist). At the later time, it is preferably determined for detecting the feedback whether the modified HG parameters calculated by the calculation algorithm were taken over unchanged on the hearing aid device or corrected manually. In the case of manual post-corrections, the post-corrected HG parameters are additionally archived in the user database record.
  • the data records contained in the user database are subjected to a cluster analysis in order to determine whether the data records disintegrate into clusters which can be distinguished from one another statistically as a function of the listening request and the feedback and with respect to a subgroup of the HG parameters and personal data. If such a clustering is detected, a modified or supplemented rule for the calculation algorithm which takes account of this clustering is generated, in particular automatically.
  • a case distinction for the calculation algorithm is generated, in particular automatically again the varying parameter changes, depending on one or more of the personal data, are predefined for one or more of the HG parameters.
  • the case-specific changes of the calculation algorithm are preferably determined by averaging over or by (linear or non-linear) adaptation (fitting) to a subset of the data records contained in the user database, which reflects the determined clustering. For example, if it has been found in cluster analysis that Italian-speaking users with statistical significance to a particular listening preference prefer other parameter changes than suggested by the existing calculation algorithm, a new case distinction will be added to the calculation algorithm for Italian-speaking users and non-Italian-speaking users.
  • the properties of the calculation algorithm for the first case i.e., Italian-speaking users
  • the calculation algorithm e.g. using the Levenberg-Marquardt method, to which archived records of Italian-speaking users are "fitted”.
  • the second case i.e., for non-Italian speaking users
  • the previous properties of the calculation algorithm are e.g. keep unchanged.
  • the case distinction is preferably implemented in a higher-level forecasting algorithm which selects the respective associated sub-algorithm as a function of the HG parameters and / or personal data relevant for the case distinction.
  • a plurality of sub-algorithms are selected and executed in parallel, the respective results of which are then averaged (weighted or unweighted).
  • the personal data processed and archived in the course of proceedings should preferably include information on hearing loss, age, sex, gender, language skills (eg main language and, optionally, multilingual and / or foreign language proficiency), nationality , to diseases and / or disabilities of the user.
  • language skills eg main language and, optionally, multilingual and / or foreign language proficiency
  • nationality to diseases and / or disabilities of the user.
  • the HG parameters acquired, determined and archived in the course of the method preferably comprise information on frequency-dependent amplification factors, on compression, on noise suppression (in particular on the strength and frequency-dependent properties of noise suppression), on the directional characteristic of the microphone contained in the hearing aid or on the contained in the hearing aid microphones for applying a feedback suppression (in particular to the strength of the feedback suppression) and / or to a classification of listening situations.
  • the method is not limited to the personal data and HG parameters mentioned. Rather, a multiplicity of further personal data and HG parameters (from the beginning or successively in the course of carrying out the procedure) can be included in the method.
  • the user database is preferably set up so that data records already archived without restructuring the user database can be expanded by further HG parameters and / or personal data, and that new data records can be archived which have an extended set of HG parameters compared to the already archived data records. or personal data.
  • the alternative HG parameters are not determined from the one most similar archived data record, but from a number of similar data sets, wherein the averaged HG parameters of these similar archived data records are averaged.
  • a number of archived data records of other users are selected from the user database which, taking into account the listening request, the personal data and the previous HG parameters, come closest to the corresponding data of the user.
  • the (weighted or re-weighted) averages of the changed HG parameters of these selected archived data records are determined as alternative HG parameters for the user.
  • only archived data records with positive feedback or possibly with successful manual post-corrections are preferably taken into account.
  • the device according to the invention is generally set up to carry out the method described above, in particular in one of the described embodiments.
  • the embodiments of the method described above thus each find their correspondence in corresponding embodiments of the device.
  • the configuration unit can be designed as a hardware device in the context of the invention, for example as a dedicated handheld device for programming the hearing aid.
  • the configuration unit is a software module, for example in the form of an app, which expires on an electronic module
  • Data processing device of the user eg, a computer, smart phone or tablet
  • the hardware of the data processing device such as a Bluetooth transceiver, for data transmission connection setup with the hearing aid uses.
  • the (first) execution environment for executing the calculation algorithm is in particular a so-called middleware, i. a software platform that is installed on the operating system of a computer or other programmatic device and on which the calculation algorithm is executable.
  • the first runtime environment is in particular in the configuration unit, e.g. the above-described smartphone app integrated.
  • the (second) execution environment for executing the evaluation algorithm is implemented in particular on a central server, preferably in a cloud data center.
  • This second runtime environment may also be a middleware within the scope of the invention.
  • the evaluation algorithm runs directly on the server, so that the (second) runtime environment is formed by the operating system of the server.
  • the evaluation algorithm is preferably set up to subject the data records contained in the user database for generating the changed or supplemented rule for the calculation algorithm to the cluster analysis described above.
  • the smartphone 7 is - as well as the hearing aid 4 and the user 5 - not part of the device 1. Rather, the smartphone 7, the hearing aid 4 and the user 5 only interact with the above components of the device 1.
  • These components of the device. 1 are preferably (such as the database server 2 with the user database 3, the server 9 with the second runtime environment 10 and the server 11 with the software repository 12) installed in a cloud data center or distributed to multiple data centers of a cloud or from there ( for example, the app 6 with the first runtime environment 8 and the algorithms B, S and W are provided for download to the smartphone 7.
  • the server 9 is connected to the database server 2 and the server 11, eg via a cloud-internal data transmission network are several of the in Fig. 1 illustrated components of the device 1 also integrated into larger units. For example, the servers 2, 9 and 11 can also be combined in one unit.
  • the smartphone 7 is connected to the server 9 and the software repository 12 via the Internet.
  • a number of calculation algorithms B are stored in the software repository 12, as well as an associated prognosis algorithm S, an associated prognosis algorithm W and an associated evaluation algorithm A.
  • Fig. 1 is an example of two listening requests such a set of associated algorithms B, S, W and A shown, wherein the associated algorithms B, S, W and A are each shown one above the other.
  • the software repository 12 each contains such a set of algorithms B, S, W and A for a plurality of listening wishes H.
  • a common prediction algorithm S a common prediction algorithm W
  • a common prediction algorithm W can also be provided for all listening requests H and / or a common evaluation algorithm A.
  • several of the calculation algorithms B can be combined in an alternative embodiment of the invention to a superordinate (hearing-desire-specific or hearing-desire-spanning) calculation algorithm B.
  • the user 5 first downloads the app 6 from the software repository 12 to the smartphone 7.
  • the app 6 uses a Bluetooth receiver of the smartphone 7 to connect to the hearing aid 4 of the user 5 data transmission technology and possibly the user 5, the HG parameters of the hearing aid 4 (or preferably a selected subset of these HG parameters) by interaction to change with the app 6 via the smartphone 7.
  • the user 5 expresses a hearing desire H by interacting with the app 6 via the smartphone 7, by selecting his from a list given by the app 6 Problem corresponding entry selects.
  • the app 6 then loads the previous HG parameters PB as well as the personal data PD of the user 5 from the hearing aid 4. Furthermore, it loads the hearing algorithm H corresponding prognostic algorithm S from the software repository 12 and brings this forecasting algorithm S in the runtime environment. 8 for execution.
  • the forecasting algorithm S analyzes the previous HG parameters PB and the personal data PD of the user 4 and suggests to the user 5 on this basis the most suitable calculation algorithm B (from the group of the calculation algorithms B assigned to the listening request H) in accordance with internal specifications.
  • the user 5 can now confirm the proposed calculation algorithm B or another by interaction with the app 6 via the smartphone 7 select the calculation algorithm B associated with the listening request H.
  • the confirmed or selected calculation algorithm B is downloaded by the app 6 from the software repository 12 and executed in the runtime environment 8.
  • the calculation algorithm B calculates changed HG parameters PG based on the previous HG parameters PB and the personal data PD of the user 4. These changed HG parameters PG are then applied to the hearing aid 4 by the app 6 using the Bluetooth receiver of the smartphone 7.
  • the app 6 also downloads the forecasting algorithm W corresponding to the listening request H from the software repository 12 and executes this forecasting algorithm W in the execution environment 8.
  • the prediction algorithm W calculates an optimal repeat scheme according to internal specifications, the information about a repetition number for the repeated execution of the used calculation algorithm B and the optimal waiting time between the repetitions.
  • the determined repetition number can also be zero in the individual case.
  • the prediction algorithm W also automatically initiates the repeated execution of the used calculation algorithm B according to the determined repetition scheme or at least reminds the user 5 of the execution of the calculation algorithm B according to this repetition scheme.
  • the user 5 can manually correct the HG parameters of the hearing aid 4 by interacting with the app 6 via the smartphone 7. Furthermore, the user 5 can cancel the execution of the forecasting algorithm W prematurely. After performing the recommended retry scheme, or when the user 5 aborts execution of the prediction algorithm W, the app 6 prompts the user 5 via the smartphone 7 for a response time R given by the prediction algorithm W depending on the calculation algorithm B used , The waiting time can be canceled by the user 5.
  • the feedback R contains a binary indication as to whether the user 5 wants to accept the HG parameter PG changed by the calculation algorithm B (positive feedback) or reject (negative feedback). If the user 5 rejects the changed HG parameters PG, and if the user 5 has manually corrected the HG parameters manually since the first time the calculation algorithm B was performed, the app 6, in interaction with the user 5, retains the post-corrected HG parameters P Hearing aid 4 either at or restores the previous HG parameters PB.
  • the server 9 downloads the evaluation algorithm A corresponding to the listening request H from the software repository 12 and executes this evaluation algorithm W in the runtime environment 10.
  • the evaluation algorithm A is subdivided into two sub-algorithms, which can basically be executed independently of one another and which are therefore implemented in separate embodiments of the device 1 as separate algorithms.
  • a first sub-algorithm of the evaluation algorithm A searches the user database 3 as a function of the listening request H for archived records D of other users with positive feedback R ', the personal data PD of the user 5 and the previous HG parameters PB of the hearing aid 4 come to the next. From a certain number (eg ten) of the data sets D found thereby, which have the greatest similarity to the data of the user 5, the first subalgorithm forms mean values of the changed HG parameters PG 'and transmits these mean values as alternative HG parameters PA to the app 6.
  • the alternative HG parameters PA are then loaded using the Bluetooth receiver of the smartphone 7 on the hearing aid 4, if the user 5 accepts the acquisition.
  • the second sub-algorithm (also: adaptation algorithm) of the evaluation algorithm A subjects the records of other users of a cluster analysis archived in the user database 3.
  • it is in particular checked whether the distribution of the values of certain modified or post-corrected HG parameters (in particular for the same type of feedback R ') over certain personal data PD' and / or other HG parameters (in particular the previous HG parameters PB ') falls into statistically distinguishable clusters (accumulations). If such a cluster is found in this case, the second sub-algorithm automatically creates a new calculation algorithm B for the relevant listening request by re-integrating the variables of the existing calculation algorithm B using an optimization method (Fit) With respect to those archived records D that make up the found cluster.
  • Fit optimization method
  • the newly created calculation algorithm B feeds the evaluation algorithm A into the software repository 12 as a change CB.
  • the evaluation algorithm A inserts a new case distinction into the prediction algorithm S with a change CS, so that the prognosis algorithm S now proposes the newly created calculation algorithm B for personal data PD and / or HG parameters which correspond to the determined cluster.
  • the evaluation algorithm A also adjusts the prognosis algorithm W with a change CW, so that this prognosis algorithm W proposes suitable repetition numbers and waiting times for the calculation algorithm B.
  • the execution of the adaptation algorithm (ie of the second sub-algorithm of the evaluation algorithm) is preferably also triggered by other events (triggers), e.g. by the expiration of a certain period of time, by the user database 3 having grown by a predetermined number of data records D, by manual action, etc.
  • the entire software repository 12 (but without the evaluation algorithms A) is always delivered to the runtime environment 8.
  • the user 5 can thus perform the algorithm-based calculation of the changed HG parameters also offline, namely, when the smartphone 7 has no connection to the Internet.
  • the transmission of user data and user actions in the user database 3 takes place in this case delayed, when the smartphone 7 again has an Internet connection.
  • parameter changes can also be archived and analyzed by which the changed or post-corrected HG parameters PG, PK differ from the previous HG parameters PB.
  • a calculation algorithm is stored, which slightly raises the gain in the frequency range between 1 kHz and 4 kHz. Many users use this calculation algorithm. Some of these users are still doing a post-correction on the gain controllers. The executions of the use and also the post-corrections are stored in the user database 3.
  • the matching algorithm which is set up for the calculation algorithm "boosting in the frequency range of 1 kHz and 4 kHz", is activated. He examines the existing data sets D for connections. First, the post-corrections appear to be insignificant: there are post-corrections, but they give an inconsistent picture.
  • the picture arises because the variance (variance) in the post-corrections is comparatively small compared to the mean value of the post-corrections.
  • This example is based on the fact that the dominant frequencies in the French language are between 1 kHz and 2 kHz, whereas the dominant frequencies in Italian are between 2 kHz and 4 kHz.
  • a calculation algorithm B oriented to this listening request is designed such that it changes a large number of HG parameters of the hearing aid device 4 in each case slightly.
  • the calculation algorithm works universally, that is to say in the case of same for every user.
  • the default parameter changes have been made so small that a simple calculation algorithm will only slightly change noise that is visible as "needle-shaped" peaks in the time scale of the volume.
  • the adaptation algorithm therefore adapts the prediction algorithm W to suggest to the minor hearing-impaired with a hearing loss of more than 60 dB in the high-frequency range to execute the calculation algorithm B 3-fold.
  • the prediction algorithm S suggests the first calculation algorithm B by default. Many users try out the effect of the two calculation algorithms and then choose one of them. The selection of which calculation algorithm B is now used is stored with the listening request H in the patient history of the user database 3.
  • the adaptation algorithm analyzes the selection of accumulated accumulated cases of this hearing request H.
  • the analysis provides the result that the majority of Chinese native speakers prefer the second B calculation algorithm to the first one.
  • the adaptation algorithm then alters the prediction algorithm S in such a way that the second calculation algorithm B is proposed as default to users with a native Chinese language.
  • the forecasting algorithm S uses a table in which relative frequencies of the selections are entered.
  • the adaptation algorithm expands the table such that a differentiation by native language is now inserted.

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Abstract

Zur Einstellung eines Hörhilfegeräts wird ein Hörwunsch eines Nutzers erzeugt in Form von Daten, die bezüglich des Hörempfindens des Nutzers Angaben zu einem Problem und/oder zu einer gewünschten Verbesserung enthalten. Bezüglich des Hörwunschs werden anhand von bisherigen Hörhilfegeräteparametern eines dem Nutzer zugeordneten Hörhilfegeräts sowie anhand von Personendaten des Nutzers mittels eines Berechnungsalgorithmus geänderte Hörhilfegeräteparameter für das Hörhilfegerät berechnet und auf das Hörhilfegerät aufgespielt. Zu einem späteren Zeitpunkt wird eine Rückmeldung erfasst, die eine Information enthält, ob oder inwieweit die geänderten Hörhilfegeräteparameter den Hörwunsch erfüllen. In Abhängigkeit des Hörwunsches und der Rückmeldung werden die bisherigen Hörhilfegeräteparameter und die geänderten Hörhilfegeräteparameter und/oder Parameteränderungen, um die sich die geänderten Hörhilfegeräteparameter von den bisherigen Hörhilfegeräteparametern unterscheiden, zusammen mit den Personendaten des Nutzers als Datensatz in einer Nutzerdatenbank archiviert. Anhand der Nutzerdatenbank werden alternative Hörhilfegeräteparameter für den Nutzer und/oder Änderungen für den Berechnungsalgorithmus ermittelt.

Description

  • Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Einstellung eines Hörhilfegeräts, d.h. zur nutzerindividuellen Einstellung von Parametern eines Hörhilfegeräts, so dass ein für den Nutzer des Hörhilfegeräts optimiertes Hörempfinden erzielt wird. Die Erfindung bezieht ich weiterhin auf eine Einrichtung zur Durchführung des Verfahrens.
  • Als "Hörhilfegerät" wird allgemein eine tragbare Hörvorrichtung bezeichnet, die dazu dient, die Wahrnehmung des an das Ohr eines Nutzers anbrandenden Umgebungsschalls zu verbessern. Eine klassischerweise als "Hörgeräte" bezeichnete Unterklasse der Hörhilfegeräte ist zur Versorgung von Minderhörenden eingerichtet, die im medizinischen Sinne an einem Hörverlust leiden. Um deren zahlreichen individuellen Bedürfnissen entgegenzukommen, werden unterschiedliche Bauformen von Hörhilfegeräten wie Hinter-dem-Ohr-Hörgeräte (HdO), Hörgeräte mit externem Hörer (RIC, Receiver in the Canal), In-dem-Ohr-Hörgeräte (IdO), oder auch Concha-Hörgeräte oder Kanal-Hörgeräte (ITE, CIC) angeboten. Die beispielhaft aufgeführten Hörgeräte werden am Außenohr oder im Gehörgang getragen. Darüber hinaus stehen auf dem Markt auch Knochenleitungshörhilfen, implantierbare oder vibrotaktile Hörhilfen zur Verfügung. Bei diesen erfolgt die Stimulation des geschädigten Gehörs entweder mechanisch oder elektrisch.
  • Neuerdings gibt es zusätzlich zu den vorbeschriebenen klassischen Hörgeräten Hörhilfegeräte zur Unterstützung von normal hörenden Menschen. Solche Hörhilfegeräte werden auch als "Personal Sound Amplification Products" oder "Personal Sound Amplification Devices" (kurz: "PSAD") bezeichnet. Diese Hörhilfegeräte sind nicht zur Kompensation von Hörverlusten vorgesehen. Vielmehr werden solche Hörhilfegeräte gezielt zur Unterstützung und Verbesserung des normalen menschlichen Hörvermögens in spezifischen Hörsituationen eingesetzt.
  • Beispielsweise können PSAD zur Unterstützung von Jägern auf der Jagd, oder auch bei der Beobachtung von Vögeln oder Fledermäusen genutzt werden, um Tierlaute und sonstige von Tieren erzeugte Geräusche besser wahrnehmen zu können. Außerdem werden PSAD entwickelt, die ein verbessertes Sprechen und/oder Sprachverstehen eines Normalhörenden unter schwierigen Bedingungen ermöglichen, z.B. in "Cocktail Party"-Situationen, oder für Sportreporter, die in einem Stadion telefonieren wollen. Eine wiederum weitere Anwendung von PSAD ist auf Violinisten ausgerichtet, die während ihrer Übungen die spektralreinen Violinentöne dämpfen wollen, um die Dauerbelastung ihres Gehöres zu reduzieren.
  • Alle Arten von Hörhilfegeräten umfassen als wesentliche Komponenten in der Regel einen Eingangswandler, einen Verstärker und einen Ausgangswandler. Als Eingangswandler ist in der Regel ein akusto-elektrischer Wandler, beispielsweise ein Mikrofon und/oder ein elektromagnetischer Empfänger, beispielsweise eine Induktionsspule eingesetzt. Der Ausgangswandler ist meist als elektroakustischer Wandler, zum Beispiel als ein Miniaturlautsprecher, oder als ein elektromechanischer Wandler, wie ein Knochenleitungshörer, realisiert. Der Verstärker ist üblicherweise in eine Signalverarbeitungseinrichtung integriert.
  • Hörhilfegeräte werden von den jeweiligen Herstellern mit sehr umfangreichen Verarbeitungsmechanismen bezüglich der akustischen Signalverarbeitung ausgestattet. Dabei sind mittels der Werte einer Vielzahl von Parametern die umfangreichen Details verschiedener Signalverarbeitungseigenschaften wie zum Beispiel der Verstärkung, der (Dynamik-)Kompression, des Richtmikrofons, der Anhebung des Spektralbereichs von Sprache, der Feedback-Unterdrückung und der Unterdrückung von Störgeräuschen (beispielsweise Eigenrauschen der Mikrofone oder Windrauschen) einstellbar.
  • Die Parametrierbarkeit moderner Hörhilfegeräte, also sowohl von klassischen Hörgeräten, als auch von Hörhilfegeräten für Normalhörende, ist mit oft mehreren tausend Parametern in einen Komplexitätsbereich vorgestoßen, der mit der Komplexität medizinischer Großgeräte wie etwa Computertomographen oder Kernspintomographen vergleichbar ist. Die Mehrzahl dieser Parameter ist in sinnvoller Weise nur noch durch den Hersteller der Hörsysteme einstellbar. Die Parametereinstellungen können aber das Hörempfinden des Nutzers (also die vom Träger des jeweiligen Hörhilfegerätes wahrgenommene Hörqualität) entscheidend beeinflussen. Nur ein kleiner Anteil der Parameterwerte wie beispielsweise die Verstärkung oder eine Klangwaage zur Hervorhebung hoher und/oder tiefer Töne ist dabei für durchschnittliche Nutzer überhaupt verständlich und sinnvoll einstellbar.
  • Klassischerweise übernimmt die nutzerindividuelle Einstellung (auch: Anpassung) des Hörhilfegeräts ein ausgebildeter Audiologe oder "HCP" (Hearing Care Professional), der aufgrund seiner Ausbildung Konzepte der akustischen Signalverarbeitung wie Verstärkung, Dynamikkompression, Directivity Index (in Deutsch "Richtwirkungsindex" - eine Maßzahl, wie stark die Richtwirkung der Mikrophone eines Hörsystems sind), Störgeräuschreduktion oder Rückkopplungsunterdrückung kennt. Der Akustiker steht mit dem Hörsystemträger im Gespräch, versteht die Beschwerden oder Wünsche seines Kunden und wendet sein Wissen dahingehend an, dass er die entsprechenden Parameterwerte des Hörsystems, die dessen Signalverarbeitungseigenschaften ausmachen, passend einstellt. Während einer oder mehrerer Anpasssitzungen verändert der HCP Parameterwerte des Hörhilfegeräts iterativ, um eine auf den Nutzer abgestimmte Parametereinstellung zu finden.
  • Aber auch für Fachleute ist die Vielzahl der einstellbaren Parameter eines modernen Hörhilfegerätes nur noch schwer beherrschbar. Dies liegt auch daran, dass eine gute Anpassung von Hörhilfegeräten nicht nur von dem Hörvermögen oder dem Hörverlust des Hörsystemträgers abhängt, sondern immer auch von einer Vielzahl anderer individueller persönlicher Eigenschaften wie Interessen, Gewöhnungseffekten, kognitiven Fähigkeiten, der Muttersprache oder dem Umfeld, in dem sich der Hörsystemträger aufhält (z.B. Natur oder vor dem Fernseher).
  • Zudem kann der Nutzer vielfach im Rahmen einer Anpasssitzung keinen umfänglichen oder (d.h. für sein gesamtes Lebensumfeld) repräsentativen Höreindruck gewinnen. Denn die akustische Umgebung während einer Anpasssitzung kann nicht eine Vielzahl der Situationen aus dem Leben des Hörsystemträgers darstellen. Es ist ebenfalls bekannt, dass sich Minderhörende erst über Wochen hinweg an ein neues Hörsystem gewöhnen müssen, da das Gehirn beispielsweise die Fähigkeit, Sprache zu verstehen, bei Schwerhörigkeit im Lauf der Zeit nach und nach verliert. Allein aus diesem Grund werden für gewöhnlich mehrere aufeinander folgende Anpasssitzungen benötigt, um entsprechende Nachanpassungen vorzunehmen, da der Nutzer erst nach und nach lernen muss, mit dem wiederhergestellten Hörvermögen umzugehen.
  • Zudem ist die bloße Wiederherstellung oder Verbesserung des Hörvermögens (also der bloßen Geräuschwahrnehmung) oft nicht das alleinige Kriterium für die Einstellung der Parameter eines Hörhilfegeräts. Für viele Nutzer ist es ebenfalls von Bedeutung, dass die Anstrengung, die sie zum Verstehen von Sprache aufwenden müssen, möglichst gering ist. Welche Parametereinstellung bei einem individuellen Nutzer die Höranstrengung minimiert, kann derzeit regelmäßig nur länger andauerndes Ausprobieren herausgefunden werden.
  • Angesichts der vorstehend beschriebenen Komplikationen bei der Hörhilfegeräteeinstellung hat sich in der Praxis ein arbeitsteiliges Vorgehen zwischen den mit dem Nutzer interagierenden Audiologen und dem Hersteller der Hörhilfegeräte etabliert. Dabei stellt der Hersteller einen Katalog von typischen Hörwünschen zur Verfügung, die Hörsystemträger gegenüber ihrem HCP nennen. Ein jeder Hörwunsch thematisiert eine häufig wiederkehrende konkrete Beschwerde von Nutzern, also eine Beschreibung eines typischen Problems bezüglich des Hörempfindens des Nutzers (wie z.B. "Sprache zu leise", "Klang zu dumpf" oder aber "Klang zu hell/zu metallisch", "häufiges Auftreten von Feedback/Rückkopplung ", u.a.m.), oder - äquivalentermaßen - einen Verbesserungswunsch (wie z.B. "Sprache lauter", etc.)
  • Für einen jeden solchen Hörwunsch fertigt nun der Hersteller Berechnungsalgorithmen an, die die Einstellungen der Signalverarbeitungseigenschaften entsprechend dem Hörwunsch abändern. Solche Berechnungsalgorithmen können durchaus so gestaltet sein, dass sie individuelle Eigenschaften des Nutzers berücksichtigen: Wenn z.B. die Verstärkung erhöht werden soll, so kann die optimale Schrittweite dieser Erhöhung für Personen mit schwachem Hörverlust größer sein als für Personen mit einem starken Hörverlust; denn letzteren steht nur noch ein geringerer Umfang zwischen der Hörschwelle und der Unbehaglichkeitsschwelle zur Verfügung.
  • Diese Berechnungsalgorithmen werden nun mit einer Anpassungssoftware an die HCPs ausgeliefert, so dass diese die Berechnungsalgorithmen im Rahmen einer Anpasssitzung ausführen können. Der HCP selektiert in der Anpass-Software den Hörwunsch, den er von seinem Patienten erfährt und führt den entsprechenden Berechnungsalgorithmus aus.
  • Das Verwendung solcher Berechnungsalgorithmen hat den Vorteil, dass der Hersteller hierin sein gesamtes Wissen über die speziellen Signalverarbeitungseigenschaften des Hörhilfegeräts einfließen lassen kann. Die Berechnungsalgorithmen modifizieren damit in der Regel auch die speziellen, herstellerspezifischen Signalverarbeitungseigenschaften, die dem durchschnittlichen Audiologen nicht im Detail bekannt sind.
  • Die Berechnungsalgorithmen werden von dem Audiologen zur Voranpassung der Parameter verwendet. Die von dem jeweiligen Berechnungsalgorithmus berechneten Parameter werden von dem Audiologen dann nur noch bei Bedarf nachkorrigiert.
  • Durch die Möglichkeit zur Nachkorrektur kann der Audiologe seine Berufserfahrung oder eine eigene "Differentialdiagnostik", d.h. seine ihm unmittelbar vorliegenden Eindrücke zum Wohle seines Patienten einfließen lassen.
  • So leistungsfähig dieses Verfahren auch ist, so ist es doch immer noch zeit- und kostenintensiv. Insbesondere verursacht die Erstellung der Berechnungsalgorithmen einen erheblichen Aufwand bei dem Hersteller der Hörhilfegeräte.
  • Der Erfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, eine effektive, dennoch aber mit vergleichsweise geringem Aufwand verbundene Einstellung eines Hörhilfegeräts zu ermöglichen.
  • Bezüglich eines Verfahrens wird diese Aufgabe erfindungsgemäß gelöst durch die Merkmale des Anspruchs 1. Bezüglich der Einrichtung wird die Aufgabe erfindungsgemäß gelöst durch die Merkmale des Anspruchs 9. Vorteilhafte und teils für sich gesehen erfinderische Ausgestaltungsformen und Weiterentwicklungen sind in den Unteransprüchen und der nachstehenden Beschreibung dargelegt.
  • Das erfindungsgemäße Verfahren zur Einstellung eines Hörhilfegeräts umfasst folgende Schritte:
    1. 1) Es wird ein Hörwunsch eines Nutzers erzeugt. Der Hörwunsch wird dabei in Form von Daten erzeugt, die bezüglich des Hörempfindens des Nutzers Angaben zu einem konkreten bestehenden Problem und/oder zu einer gewünschten Verbesserung enthalten.
    2. 2) Bezüglich des Hörwunschs werden anhand von bisherigen Hörhilfegeräteparametern (nachstehend kurz: HG-Parameter) eines dem Nutzer zugeordneten Hörhilfegeräts sowie anhand von Personendaten des Nutzers mittels eines Berechnungsalgorithmus geänderte HG-Parameter für das Hörhilfegerät berechnet. Der Hörwunsch wird beispielsweise durch Auswahl aus einer vorgegebener Liste von Hörwünschen oder Formulierung als Freitext mit anschließender automatischer Textanalyse und automatischer Zuordnung zu einer von mehreren vorgegebenen Hörwunschklassen erzeugt. Das Merkmal "bezüglich des Hörwunschs" ist in bevorzugter Ausführung des Verfahrens dahingehend umgesetzt, dass für jeden Hörwunsch bzw. jede Hörwunschklasse ein oder mehrere separate Berechnungsalgorithmen bereitgestellt werden, die auf den jeweils entsprechenden Hörwunsch angewendet werden. In äquivalenter, alternativer Ausführung des Verfahrens wird im Rahmen eines einzigen Berechnungsalgorithmus in Abhängigkeit des Hörwunsches eine Fallunterscheidung oder Wichtung vorgenommen.
    3. 3) Die geänderten HG-Parameter werden auf das Hörhilfegerät aufgespielt.
    4. 4) Zu einem späteren Zeitpunkt wird eine Rückmeldung erfasst, die eine Information enthält, ob oder inwieweit die geänderten HG-Parameter den Hörwunsch erfüllen. Die Rückmeldung gibt also an, ob oder inwieweit das geäußerte Problem des Nutzers gelöst wurde bzw. ob oder inwieweit die gewünschte Verbesserung erreicht wurde. Der "spätere Zeitpunkt", zu dem die Rückmeldung erfasst wird, ist insbesondere der nächste Zeitpunkt nach Ablauf einer Mindestzeitspanne (von z.B. einer Woche), zu dem das Hörhilfegerät nach dem Aufspielen der von dem Berechnungsalgorithmus berechneten, geänderten HG-Parameter (insbesondere über eine zugeordnete Konfigurationseinheit wie z.B. eine Smartphone-App oder eine Anpassungsstation des Akustikers) mit der Nutzerdatenbank datenübertragungstechnisch verbunden wird. Die genannte Mindestzeitspanne ist vorzugsweise an eine vorab aus Erfahrungswerten ermittelte Wirkzeit (Eingewöhnungszeit) angepasst, die typischerweise nach Anwendung des jeweiligen Berechnungsalgorithmus bis zur vollen Entfaltung seiner Wirkung vergeht. Entsprechend ist die vorgegebene Mindestzeitspanne für unterschiedliche Berechnungsalgorithmen in der Regel verschieden vorgegeben. Bei Berechnungsalgorithmen, die ihre volle Wirkung erfahrungsgemäß erst nach einer bestimmten Mehrzahl von wiederholten Anwendungen erreichen, ist vorzugsweise die entsprechend mehrfache Wirkzeit in die Mindestzeitspanne eingerechnet.
  • Die Rückmeldung besteht einfachsten Fall aus einer binären Angabe, mit der der Nutzer die von dem Berechnungsalgorithmus berechneten geänderten HG-Parameter annimmt oder ablehnt. Alternativ hierzu ist eine quantitative Form der Rückmeldung vorgesehen, die durch eine mehrstufige Bewertung gebildet ist, mit der der Nutzer die von dem Berechnungsalgorithmus berechneten geänderten HG-Parameter, z.B. auf einer Skala von 1 bis 5, hinsichtlich der Erfüllung des Hörwunsches bewertet. Vorzugsweise wird als Rückmeldung zu dem späteren Zeitpunkt ermittelt, ob der Nutzer die von dem Berechnungsalgorithmus berechneten geänderten HG-Parameter unverändert übernommen hat, oder ob er manuelle Nachkorrekturen vorgenommen hat. Diese Form der Rückmeldung wird vorzugsweise automatisch, also ohne bewusstes Zutun des Nutzers erhoben. Als Rückmeldung wird hier z.B. ein binärer Dateneintrag in der Nutzerdatenbank archiviert, der einen der beiden Werte "unverändert übernommen" und "nachkorrigiert" annehmen kann. Die Rückmeldung kann im Rahmen der Erfindung ferner auch eine Kombination der vorstehend beschriebenen Rückmeldungsarten umfassen.
    • 5) In Abhängigkeit des Hörwunsches und der Rückmeldung werden schließlich
      1. (1) die bisherigen HG-Parameter und
      2. (2) die geänderten HG-Parameter und/oder Parameteränderungen, um die sich die geänderten HG-Parameter von den bisherigen HG-Parametern unterscheiden, zusammen mit
      3. (3) den Personendaten des Nutzers
    als Datensatz in einer Nutzerdatenbank archiviert. Anhand der Nutzerdatenbank (d.h. durch Auswertung der in der Nutzerdatenbank archivierten Datensätze) werden, insbesondere bei negativer Rückmeldung, alternative HG-Parameter für den Nutzer ermittelt. Alternativ oder zusätzlich hierzu werden anhand der Nutzerdatenbank Änderungen für den Berechnungsalgorithmus ermittelt. Die Ermittlung der alternativen HG-Parameter bzw. die Änderungen für den Berechnungsalgorithmus werden vorzugsweise automatisch (d.h. ohne menschliche Interaktion) ermittelt. Es ist dabei optional aber ein manueller Prüfschritt vorgesehen, im Zuge dessen die automatisch ermittelten alternativen HG-Parameter bzw. Änderungen für den Berechnungsalgorithmus durch einen Experten angenommen oder verworfen werden.
  • Das Merkmal "in Abhängigkeit des Hörwunsches" ist in bevorzugter Ausführung des Verfahrens dahingehend umgesetzt, dass der Hörwunsch bzw. die Hörwunschklasse als Dateneintrag in dem archivierten Datensatz aufgenommen wird - die Nutzerdatenbank enthält in diesem Fall Datensätze für alle vorgegebenen Hörwünsche bzw. Hörwunschklassen. Alternativ wird für jeden Hörwunsch bzw. jede Hörwunschklasse eine eigene Nutzerdatenbank geführt, wobei diesen Nutzerdatenbanken die Datensätze "in Abhängigkeit des Hörwunsches" zugeordnet werden.
  • Das Merkmal "in Abhängigkeit der Rückmeldung" ist in bevorzugter Ausführung des Verfahrens dahingehend umgesetzt, dass die Rückmeldung (z.B. in Form einer binären, mehrstufigen oder kontinuierlichen Bewertung) als Dateneintrag in dem archivierten Datensatz aufgenommen wird - die Nutzerdatenbank enthält in diesem Fall Datensätze für positive und negative Rückmeldungen. Alternativ werden in der Nutzerdatenbank nur Datensätze mit positiver Rückmeldung (oder alternativ nur Datensätze mit negativer Rückmeldung) archiviert - Datensätze mit der jeweils anderen Rückmeldung werden in dem letzteren Fall in Abhängigkeit der Rückmeldung verworfen.
  • In einer bevorzugten Ausführung des Verfahrens sind die HG-Parameter manuell von dem Nutzer oder einem Akustiker (Audiologen) nachkorrigierbar. Zu dem späteren Zeitpunkt wird dabei vorzugsweise zur Erfassung der Rückmeldung ermittelt, ob die von dem Berechnungsalgorithmus berechneten, geänderten HG-Parameter auf dem Hörhilfegerät unverändert übernommen oder manuell nachkorrigiert wurden. Im Falle von manuellen Nachkorrekturen werden die nachkorrigierten HG-Parameter zusätzlich in dem Datensatz in der Nutzerdatenbank archiviert.
  • In einer weiteren bevorzugten Ausführung des Verfahrens werden die in der Nutzerdatenbank enthaltenen Datensätze einer Clusteranalyse unterworfen, um zu ermitteln, ob die Datensätze in Abhängigkeit des Hörwunsches und der Rückmeldung sowie bezüglich einer Untergruppe der HG-Parameter und Personendaten in statistisch voneinander abgrenzbare Cluster zerfallen. Bei Feststellung einer solchen Clusterung wird dabei, insbesondere automatisch, eine diese Clusterung berücksichtigende geänderte oder ergänzte Regel für den Berechnungsalgorithmus erzeugt.
  • Als geänderte oder ergänzte Regel wird dabei - insbesondere wiederum automatisch - eine Fallunterscheidung für den Berechnungsalgorithmus erzeugt, durch die in Abhängigkeit eines oder mehrerer der Personendaten variierende Parameteränderungen für einen oder mehrere der HG-Parameter vorgegeben werden.
  • Die fallspezifischen Änderungen des Berechnungsalgorithmus werden bevorzugt dabei durch Mittelwertbildung über oder durch (lineare oder nicht-lineare) Anpassung (Fitting) an eine Untergruppe der in der Nutzerdatenbank enthaltenen Datensätze ermittelt, die die ermittelte Clusterung wiederspiegelt. Wenn beispielsweise in der Clusteranalyse festgestellt wurde, dass italienischsprachige Nutzer mit statistischer Signifikanz in Hinblick auf einen bestimmten Hörwunsch andere Parameteränderungen bevorzugen als sie durch den bestehenden Berechnungsalgorithmus vorgeschlagen werden, wird dem Berechnungsalgorithmus eine neue Fallunterscheidung für italienischsprachige Nutzer und nicht-italienischsprachige Nutzer hinzugefügt. Die Eigenschaften des Berechnungsalgorithmus für den ersten Fall (d.h. für italienischsprachige Nutzer) werden bestimmt, indem Mittelwerte über archivierte Datensätze von italienischsprachigen Nutzern gebildet werden, oder indem der Berechnungsalgorithmus, z.B. unter Verwendung des Levenberg-Marquardt-Verfahrens, an die archivierten Datensätze der italienischsprachigen Nutzer "angefittet" wird. Für den zweiten Fall (d.h. für nicht-italienischsprachige Nutzer) werden die bisherigen Eigenschaften des Berechnungsalgorithmus z.B. unverändert beibehalten.
  • Um zu verhindern, dass der Berechnungsalgorithmus im Zuge wiederholter Ergänzung von neuen Fallunterscheidungen eine numerisch nur noch schwer zu handhabende Größe annimmt, werden verschiedene Fälle in einer zweckmäßigen Variante des Verfahrens auf unterschiedliche, aber jeweils selbstständig ausführbare Unteralgorithmen abgebildet. Die Fallunterscheidung wird hierbei bevorzugt in einem übergeordneten Prognosealgorithmus implementiert, der in Abhängigkeit der für die Fallunterscheidung relevanten HG-Parameter und/oder Personendaten den jeweils zugeordneten Unteralgorithmus auswählt. In einer Weiterentwicklung des Verfahrens ist vorgesehen, dass mehrere Unteralgorithmen parallel ausgewählt und durchgeführt werden, deren jeweilige Ergebnisse anschließend (gewichtet oder ungewichtet) gemittelt werden.
  • Die im Zuge des Verfahrens verarbeiteten und archivierten Personendaten umfassen vorzugsweise Angaben zu der Hörminderung, zu dem Alter, zu der Größe, zu dem Geschlecht, zu Sprachkenntnissen (z.B. Angaben zur Hauptsprache, sowie optional zu einer Mehrsprachigkeit und/oder Fremdsprachkenntnissen), zu der Nationalität, zu Erkrankungen und/oder zu Behinderungen des Nutzers.
  • Die im Zuge des Verfahrens erfassten, ermittelten und archivierten HG-Parameter umfassen vorzugsweise Angaben zu frequenzabhängigen Verstärkungsfaktoren, zu einer Kompression, zu einer Störgeräuschunterdrückung (insbesondere zu der Stärke und den frequenzabhängigen Eigenschaften der Störgeräuschunterdrückung), zur Richtcharakteristik des in dem Hörhilfegerät enthaltenen Mikrofons oder der in dem Hörhilfegerät enthaltenen Mikrofone, zur Anwendung einer Feedback-Unterdrückung (insbesondere zur Stärke der Feedback-Unterdrückung) und/oder zu einer Klassifikation von Hörsituationen enthalten.
  • Das Verfahren ist allerdings nicht auf die genannten Personendaten und HG-Parameter beschränkt. Vielmehr können eine Vielzahl weiterer Personendaten und HG-Parameter (von Anfang an oder sukzessive im Zuge der Verfahrensdurchführung) in das Verfahren aufgenommen werden. Insbesondere ist die Nutzerdatenbank vorzugsweise dazu eingerichtet, dass ohne Neustrukturierung der Nutzerdatenbank bereits archivierte Datensätze um weitere HG-Parameter und/oder Personendaten erweiterbar sind, und dass neue Datensätze archivierbar sind, die gegenüber den bereits archivierten Datensätzen einen erweiterten Satz an HG-Parametern und/oder Personendaten aufweisen.
  • In einer weiteren bevorzugten Ausführung des Verfahrens wird, insbesondere bei negativer Rückmeldung, aus der Nutzerdatenbank derjenige archivierte Datensatz eines anderen Nutzers ausgewählt, der unter Berücksichtigung des Hörwunsches, der Personendaten und der bisherigen HG-Parameter den entsprechenden Daten des Nutzers am nächsten kommt. Die geänderten HG-Parameter dieses ausgewählten archivierten Datensatzes werden als alternative HG-Parameter für den Nutzer übernommen. Dabei werden bevorzugt nur archivierte Datensätze mit positiver Rückmeldung oder ggf. mit erfolgreichen manuellen Nachkorrekturen berücksichtigt.
  • In einer Variante der vorstehend beschriebenen Ausführungsform des Verfahrens werden die alternativen HG-Parameter nicht aus dem einen ähnlichsten archivierten Datensatz bestimmt, sondern aus mehreren ähnlichen Datensätzen, wobei über die geänderten HG-Parameter dieser ähnlichen archivierten Datensätze gemittelt wird. Es werden also, insbesondere bei negativer Rückmeldung, aus der Nutzerdatenbank eine Anzahl von archivierten Datensätzen anderer Nutzer ausgewählt, die unter Berücksichtigung des Hörwunsches, der Personendaten und der bisherigen HG-Parameter den entsprechenden Daten des Nutzers am nächsten kommen. Die (gewichteten oder umgedichteten) Mittelwerte der geänderten HG-Parameter dieser ausgewählten archivierten Datensätze werden dabei als alternative HG-Parameter für den Nutzer ermittelt. Dabei werden wiederum bevorzugt nur archivierte Datensätze mit positiver Rückmeldung oder ggf. mit erfolgreichen manuellen Nachkorrekturen berücksichtigt.
  • Die erfindungsgemäße Einrichtung ist allgemein zur Ausführung des vorstehend beschriebenen Verfahrens, insbesondere in einer der beschriebenen Ausführungsvarianten eingerichtet. Die vorstehend beschriebenen Ausführungsformen des Verfahrens finden somit jeweils ihre Entsprechung in korrespondierenden Ausführungsformen der Einrichtung.
  • Konkret umfasst die Einrichtung
    • eine Nutzerdatenbank, in der eine Vielzahl von Datensätzen verschiedener Nutzer archiviert sind, wobei jeder Datensatz in Abhängigkeit des jeweils zugrundeliegenden Hörwunsches und der zugehörigen Rückmeldung
      • die bisherigen HG-Parameter und
      • die geänderten HG-Parameter und/oder Parameteränderungen, um die sich die geänderten HG-Parameter von den bisherigen HG-Parametern unterscheiden, zusammen mit
      • den Personendaten des jeweiligen Nutzers
      enthält,
    • ein Software-Repository, in der mindestens ein Berechnungsalgorithmus und ein Auswertungsalgorithmus bereitgestellt wird,
      • wobei der Berechnungsalgorithmus dazu eingerichtet ist, für einen Hörwunsch eines bestimmten Nutzers anhand von bisherigen HG-Parametern eines diesem Nutzer zugeordneten Hörhilfegeräts sowie anhand von Personendaten dieses Nutzers geänderte HG-Parameter zu berechnen, und
      • wobei der Auswertungsalgorithmus dazu eingerichtet ist, aus der Nutzerdatenbank alternative HG-Parameter für den Nutzer und/oder Änderungen für den Berechnungsalgorithmus zu ermitteln,
    • eine Konfigurationseinheit, die mit dem Hörhilfegerät des Nutzers datenübertragungstechnisch verbindbar ist, um die von dem Berechnungsalgorithmus berechneten geänderten HG-Parameter auf das Hörhilfegerät aufzuspielen, wobei die Konfigurationseinheit dazu eingerichtet ist,
      • den Hörwunsch zu erzeugen,
      • nach dem Aufspielen der von dem Berechnungsalgorithmus berechneten, geänderten HG-Parameter die Rückmeldung zu erfassen und
      • den Hörwunsch zusammen mit der Rückmeldung, den bisherigen HG-Parametern, den geänderten HG-Parametern und/oder Parameteränderungen, um die sich die geänderten HG-Parameter von den bisherigen HG-Parametern unterscheiden, sowie den Personendaten des Nutzers (unmittelbar oder mittelbar über weitere Komponenten der Einrichtung) zur Archivierung an die Nutzerdatenbank zu übermitteln,
    • eine (erste) Ablaufumgebung zur Ausführung des Berechnungsalgorithmus, in die der Berechnungsalgorithmus aus dem Software-Repository geladen werden kann,und
    • eine (zweite) Ablaufumgebung zur Ausführung des Auswertungsalgorithmus, in die der Auswertungsalgorithmus aus dem Software-Repository geladen werden kann.
  • Die Konfigurationseinheit kann im Rahmen der Erfindung als Hardwaregerät ausgebildet sein, z.B. als dediziertes Handheld-Gerät zur Programmierung des Hörhilfegeräts. Vorzugsweise handelt es sich bei der Konfigurationseinheit aber um ein Softwaremodul, z.B. in Form einer App, das zum Ablauf auf einem elektronischen Datenverarbeitungsgerät des Nutzers (z.B. eines Computer, Smartphones oder Tablets) eingerichtet ist, und das die Hardware des Datenverarbeitungsgeräts, z.B. einen Bluetooth-Transceiver, zum datenübertragungstechnischen Verbindungsaufbau mit dem Hörhilfegerät nutzt.
  • Die (erste) Ablaufumgebung zur Ausführung des Berechnungsalgorithmus handelt es sich insbesondere um eine sogenannte Middleware, d.h. um eine Software-Plattform, die auf dem Betriebssystem eines Computers oder sonstigen programmgesteuerten Geräts installiert ist, und auf der wiederum der Berechnungsalgorithmus ausführbar ist. Die erste Ablaufumgebung ist dabei insbesondere in der Konfigurationseinheit, z.B. der vorstehend beschriebenen Smartphone-App, integriert.
  • Die (zweite) Ablaufumgebung zur Ausführung des Auswertungsalgorithmus ist insbesondere auf einem zentralen Server, vorzugsweise in einem Cloud-Rechenzentrum implementiert. Bei dieser zweiten Ablaufumgebung kann es sich im Rahmen der Erfindung ebenfalls um eine Middleware handeln. Alternativ läuft der Auswertungsalgorithmus direkt auf dem Server, so dass die (zweite) Ablaufumgebung durch das Betriebssystem des Servers gebildet ist.
  • Vorzugsweise sind die HG-Parameter - wie vorstehend erwähnt - durch den Nutzer oder einen Akustiker (Audiologen) über die Konfigurationseinheit manuell nachkorrigierbar. Die Konfigurationseinheit ist dabei bevorzugt dazu eingerichtet,
    • zur Erfassung der Rückmeldung zu ermitteln, ob die von dem Berechnungsalgorithmus berechneten, geänderten HG-Parameter auf dem Hörhilfegerät unverändert übernommen oder manuell nachkorrigiert wurden, und
    • im Falle von manuellen Nachkorrekturen die nachkorrigierten HG-Parameter zusätzlich zur Archivierung an die Nutzerdatenbank zu übermitteln.
  • Vorzugsweise ist der Auswertungsalgorithmus dazu eingerichtet, die in der Nutzerdatenbank enthaltenen Datensätze zur Erzeugung der geänderten oder ergänzten Regel für den Berechnungsalgorithmus der vorstehend beschriebenen Clusteranalyse zu unterwerfen.
  • Nachstehend werden Ausführungsbeispiele der Erfindung anhand einer Zeichnung näher erläutert. Darin zeigt:
    • Fig. 1
    eine Einrichtung zur Einstellung von Parametern eines Hörhilfegeräts eines Nutzers 5.
  • Die in Fig. 1 dargestellte Einrichtung 1 umfasst
    • einen Datenbankserver 2 mit einer Nutzerdatenbank 3, in der eine Vielzahl von Datensätzen D archiviert sind,
    • eine Anzahl von Berechnungsalgorithmen B zur Einstellung der Signalverarbeitungseigenschaften eines Hörhilfegeräts 4 eines Nutzers 5, nämlich zur Berechnung von geänderten HG-Parametern PG,
    • eine Anzahl von Prognosealgorithmen S zur Prognose der optimalen Auswahl des passenden Berechnungsalgorithmus B,
    • optional eine Anzahl von Prognosealgorithmen W zur Prognose der optimalen Wirkstärke des jeweiligen Berechnungsalgorithmus B bei mehrfacher Ausführung,
    • eine Anzahl von Auswertungsalgorithmen A, die einerseits zur Berechnung alternativer HG-Parameter PA für den Nutzers und andererseits zur Berechnung von Änderungen CB, CS und CW für die Berechnungsalgorithmen B, die Prognosealgorithmen S bzw. die Prognosealgorithmen W eingerichtet sind,
    • eine Konfigurationseinheit in Form einer (Konfigurations-)App 6, die zum Ablauf auf einem elektronischen Datenverarbeitungsgerät (hier einem Smartphone 7) des Nutzers bestimmt ist, um unter Ausführung eines der Berechnungsalgorithmen B die geänderten HG-Parameter PG für das Hörhilfegerät 4 zu berechnen,
    • eine erste Ablaufumgebung 8 zur Ausführung der Berechnungsalgorithmen B, die im Beispiel gemäß Fig. 1 als Bestandteil der App 6 implementiert ist,
    • einen Server 9 mit einer zweiten Ablaufumgebung 10 zur Ausführung der Auswertungsalgorithmen A, und
    • einen Server 11 mit einem Software-Repository 12, d.h., einem verwalteten Verzeichnis, in dem Programmpakete und zugehörige Metadaten, nämlich im vorliegendem Fall die Algorithmen B, S, W, A sowie die App 6 zum Herunterladen auf das Smartphone 7 bzw. auf den Server 9 bereitgestellt sind,
  • Das Smartphone 7 ist - ebenso wie das Hörhilfegerät 4 und der Nutzer 5 - kein Bestandteil der Einrichtung 1. Vielmehr treten das Smartphone 7, das Hörhilfegerät 4 und der Nutzer 5 lediglich in Interaktion mit den o.g. Komponenten der Einrichtung 1. Diese Komponenten der Einrichtung 1 sind vorzugsweise (wie z.B. der Datenbankserver 2 mit der Nutzerdatenbank 3, der Server 9 mit der zweiten Ablaufumgebung 10 und der Server 11 mit dem Software-Repository 12) in einem Cloud-Datenzentrum oder verteilt auf mehrere Datenzentren einer Cloud installiert oder werden von dort (wie z.B. die App 6 mit der ersten Ablaufumgebung 8 und den Algorithmen B, S und W zum Herunterladen auf das Smartphone 7 bereitgestellt. Der Server 9 ist mit dem Datenbankserver 2 und dem Server 11, z.B. über ein cloud-internes Datenübertragungsnetz, verbunden. Optional sind mehrere der in Fig. 1 dargestellten Komponenten der Einrichtung 1 auch zu größeren Einheiten integriert. Beispielsweise können die Server 2, 9 und 11 auch in einer Einheit zusammengefasst sein. Das Smartphone 7 ist über das Internet mit dem Server 9 und dem Software-Repository 12 verbunden.
  • Jeder der in der Nutzerdatenbank 3 archivierten Datensätze D enthält Angaben (Dateneinträge) zu
    • einem geäußerten Hörwunsch H' eines (in der Regel von dem Nutzer 5 verschiedenen) anderen Nutzers,
    • Personendaten PD' des anderen Nutzers,
    • die bisherigen HG-Parameter PB' eines (dem Hörhilfegerät 4 in der Regel entsprechenden) Hörhilfegeräts des anderen Nutzers, die Anlass zur Äußerung des Hörwunsches H' gaben,
    • geänderte HG-Parameter PG', die von einem der Berechnungsalgorithmen B anhand des Hörwunsches H' sowie der Personendaten PD' und der bisherigen HG-Parameter PB' des anderen Nutzers berechnet worden waren,
    • einer Rückmeldung R', die angibt, ob der Hörwunsch H' durch die geänderte HG-Parameter PG" erfüllt wurde, sowie
    • ggf. von dem anderen Nutzer manuell nachkorrigierte HG-Parameter PK'.
  • Optional enthält der Datensatz D weitere Dateneinträge, z.B.
    • eine Wiederholungsanzahl, die angibt, wie oft der Berechnungsalgorithmus B wiederholt wurde, um zu den geänderten HG-Parametern PG' zu gelangen, und/oder die Wartezeit zwischen den Wiederholungen,
    • Angaben, ob der andere Nutzer Vorschlägen der App 6 hinsichtlich des zu nutzenden Berechnungsalgorithmus B und/der des Wiederholungsschemas für die Anwendung des Berechnungsalgorithmus B gefolgt ist, und/oder
    • eine Angabe zu dem genutzten Berechnungsalgorithmus B.
  • In dem Software-Repository 12 sind neben der App 6 für jeden Hörwunsch H eine Anzahl von Berechnungsalgorithmen B (also ein Berechnungsalgorithmus B oder mehrere Berechnungsalgorithmen B), sowie jeweils ein zugehöriger Prognosealgorithmus S, ein zugehöriger Prognosealgorithmus W und ein zugehöriger Auswertungsalgorithmus A gespeichert. In der Fig. 1 ist beispielhaft für zwei Hörwünsche jeweils ein solcher Satz zusammengehöriger Algorithmen B, S, W und A dargestellt, wobei die einander zugehörigen Algorithmen B, S, W und A jeweils übereinander dargestellt sind. In der vorgesehen Anwendung enthält das Software-Repository 12 jeweils einen solchen Satz von Algorithmen B, S, W und A für eine Vielzahl von Hörwünschen H.
  • In einer alternativen Ausführung können auch für alle Hörwünsche H ein gemeinsamer Prognosealgorithmus S, ein gemeinsamer Prognosealgorithmus W und/oder ein gemeinsamer Auswertungsalgorithmus A vorgehalten sein. Auch mehrere der Berechnungsalgorithmen B können in alternativer Ausführung der Erfindung zu einem übergeordneten (hörwunschspezifischen oder hörwunschübergreifenden) Berechnungsalgorithmus B zusammengefasst sein.
  • Zur Nutzung der Einrichtung 1 lädt der Nutzer 5 zunächst die App 6 aus dem Software-Repository 12 auf das Smartphone 7 herunter.
  • Die App 6 nutzt einen Bluetooth-Receiver des Smartphone 7, um sich mit dem Hörhilfegerät 4 des Nutzers 5 datenübertragungstechnisch zu verbinden und möglichst dem Nutzer 5, die HG-Parameter des Hörhilfegeräts 4 (oder bevorzugt ein ausgewähltes Subset dieser HG-Parameter) durch Interaktion mit der App 6 über das Smartphone 7 zu ändern.
  • Wenn die bisherigen HG-Parameter PB des Hörhilfegeräts 4 zu einem für Nutzer 5 den unbefriedigenden Hörempfinden führen, äußert der Nutzer 5 durch Interaktion mit der App 6 über das Smartphone 7 einen Hörwunsch H, indem er aus einer von der App 6 vorgegebenen Liste den seinem Problem entsprechenden Eintrag auswählt.
  • Die App 6 lädt daraufhin die bisherigen HG-Parameter PB sowie die Personendaten PD des Nutzers 5 aus dem Hörhilfegerät 4. Des Weiteren lädt es den dem Hörwunsch H entsprechenden Prognosealgorithmus S aus dem Software-Repository 12 herunter und bringt diesen Prognosealgorithmus S in der Ablaufumgebung 8 zur Ausführung.
  • Der Prognosealgorithmus S analysiert die bisherigen HG-Parameter PB sowie die Personendaten PD des Nutzers 4 und schlägt dem Nutzer 5 auf dieser Basis den nach Maßgabe interner Vorgaben geeignetsten Berechnungsalgorithmus B (aus der Gruppe der dem Hörwunsch H zugeordneten Berechnungsalgorithmen B) vor.
  • Der Nutzer 5 kann nun durch Interaktion mit der App 6 über das Smartphone 7 den vorgeschlagenen Berechnungsalgorithmus B bestätigen oder einen anderen der dem Hörwunsch H zugeordneten Berechnungsalgorithmen B auswählen. Der bestätigte oder ausgewählte Berechnungsalgorithmus B wird von der App 6 aus dem Software-Repository 12 heruntergeladen und in der Ablaufumgebung 8 zur Ausführung gebracht.
  • Der Berechnungsalgorithmus B berechnet hierbei anhand der bisherigen HG-Parameter PB sowie der Personendaten PD des Nutzers 4 geänderte HG-Parameter PG. Diese geänderten HG-Parameter PG werden anschließend durch die App 6 unter Nutzung des Bluetooth-Receivers des Smartphone 7 auf das Hörhilfegerät 4 aufgespielt.
  • Weiterhin lädt die App 6 auch den dem Hörwunsch H entsprechenden Prognosealgorithmus W aus dem Software-Repository 12 herunter und bringt diesen Prognosealgorithmus W in der Ablaufumgebung 8 zur Ausführung.
  • Der Prognosealgorithmus W berechnet in Abhängigkeit des genutzten Berechnungsalgorithmus B sowie anhand der bisherigen HG-Parameter PB sowie der Personendaten PD des Nutzers 4 ein nach Maßgabe interner Vorgaben optimales Widerholungsschema, das Angaben zu einer Wiederholungzahl für die wiederholte Durchführung des genutzten Berechnungsalgorithmus B und die optimale Wartezeit zwischen den Wiederholungen enthält. Die ermittelte Wiederholungszahl kann dabei im Einzelfall auch Null betragen. Optional veranlasst der Prognosealgorithmus W auch automatisch nach dem ermittelten Wiederholungsschema die wiederholte Durchführung des genutzten Berechnungsalgorithmus B oder erinnert zumindest den Nutzer 5 an die Durchführung des Berechnungsalgorithmus B nach diesem Wiederholungsschema.
  • Während und nach der Ausführung des Prognosealgorithmus W (und damit während oder nach der wiederholten Durchführung des Berechnungsalgorithmus B) kann der Nutzer 5 die HG-Parameter des Hörhilfegeräts 4 durch Interaktion mit der App 6 über das Smartphone 7 manuell nachkorrigieren. Desweiteren kann der Nutzer 5 die Ausführung des Prognosealgorithmus W auch vorzeitig abbrechen. Nach Durchführung des empfohlenen Wiederholungsschemas, oder wenn der Nutzer 5 die Ausführung des Prognosealgorithmus W abbricht, fordert die App 6 den Nutzer 5 über das Smartphone 7 nach einer von dem Prognosealgorithmus W in Abhängigkeit von dem genutzten Berechnungsalgorithmus B vorgegebenen Wartezeit zur Abgabe einer Rückmeldung R auf. Die Wartezeit kann von dem Nutzer 5 abgebrochen werden.
  • Die Rückmeldung R enthält eine binäre Angabe, ob der Nutzer 5 die von dem Berechnungsalgorithmus B geänderten HG-Parameter PG übernehmen (positive Rückmeldung) oder ablehnen (negative Rückmeldung) will. Sofern der Nutzer 5 die geänderten HG-Parameter PG ablehnt, und sofern der Nutzer 5 seit der erstmaligen Durchführung des Berechnungsalgorithmus B die HG-Parameter manuell nachkorrigiert hat, behält die App 6 in Interaktion mit dem Nutzer 5 die nachkorrigierten HG-Parameter PK auf dem Hörhilfegerät 4 entweder bei oder stellt die bisherigen HG-Parameter PB wieder her.
  • Sowohl bei negativer Rückmeldung als auch bei positiver Rückmeldung übermittelt die App 6
    • den Hörwunsch H zusammen mit
    • den Personendaten PD des Nutzers 5,
    • den bisherigen HG-Parametern PB des Hörhilfegeräts 4,
    • den von dem Berechnungsalgorithmus B bei der letzten Wiederholung berechneten geänderten HG-Parametern PG,
    • der Rückmeldung R, sowie
    • den ggf. von dem Nutzer 5 manuell nachkorrigierten HG-Parametern PK
    sowie gegebenenfalls weiteren Angaben (z.B. Wiederholungsanzahl und Wartezeit, Angaben zur Annahme oder Ablehnung von Vorschlägen der App 6 durch den Nutzer 5 und/oder Angaben zu dem genutzten Algorithmus) an den Server 9, der diese Daten als neuen Datensatz D in der Nutzerdatenbank 3 archiviert.
  • Wenn die Rückmeldung R negativ ist, lädt der Server 9 den dem Hörwunsch H entsprechenden Auswertungsalgorithmus A aus dem Software-Repository 12 herunter und bringt diesen Auswertungsalgorithmus W in der Ablaufumgebung 10 zur Ausführung.
  • Der Auswertungsalgorithmus A ist in zwei Teilalgorithmen gegliedert, die grundsätzlich unabhängig voneinander ausführbar sind und die daher in abgewandelten Ausführungsformen der Einrichtung 1 als separate Algorithmen implementiert sind.
  • Ein erster Teilalgorithmus des Auswertungsalgorithmus A durchsucht die Nutzerdatenbank 3 in Abhängigkeit des Hörwunsches H nach archivierten Datensätzen D anderer Nutzer mit positiver Rückmeldung R', die den Personendaten PD des Nutzers 5 und den bisherigen HG-Parametern PB des Hörhilfegeräts 4 insgesamt an nächsten kommen. Aus einer bestimmten Anzahl (z.B. aus zehn) der dabei gefundenen Datensätze D, die zu den genannten Daten des Nutzers 5 die größte Ähnlichkeit aufweisen, bildet der erste Teilalgorithmus Mittelwerte der geänderten HG-Parameter PG' und übermittelt diese Mittelwerte als alternative HG-Parameter PA an die App 6.
  • Durch die App 6 werden die alternativen HG-Parameter PA anschließend unter Nutzung des Bluetooth-Receivers des Smartphone 7 auf das Hörhilfegerät 4 aufgespielt, sofern der Nutzer 5 der Übernahme zustimmt.
  • Der zweite Teilalgorithmus (auch: Anpassungsalgorithmus) des Auswertungsalgorithmus A unterzieht die in der Nutzerdatenbank 3 archivierten Datensätze anderer Nutzer einer Clusteranalyse. Im Zuge der Clusteranalyse wird insbesondere geprüft, ob die Verteilung der Werte bestimmter geänderter oder nachkorrigierter HG-Parameter (insbesondere bei gleicher Art der Rückmeldung R') über bestimmten Personendaten PD' und/oder anderen HG-Parametern (insbesondere den bisherigen HG-Parametern PB') in statistisch voneinander abgrenzbare Cluster (Häufungen) zerfällt. Sofern hierbei ein solcher Cluster gefunden wird, erstellt der zweite Teilalgorithmus automatisch einen neuen Berechnungsalgorithmus B für den betreffenden Hörwunsch, indem er die Variablen des bestehenden Berechnungsalgorithmus B unter Verwendung eines Optimierungsverfahrens (Fit) neu in Hinblick auf diejenigen archivierten Datensätze D anpasst, die den gefundenen Cluster bilden.
  • Den neu erstellten Berechnungsalgorithmus B speist der Auswertungsalgorithmus A als Änderung CB in das Software-Repository 12 ein.
  • Des Weiteren fügt der Auswertungsalgorithmus A mit einer Änderung CS eine neue Fallunterscheidung in den Prognosealgorithmus S ein, so dass der Prognosealgorithmus S künftig bei Personendaten PD und/oder HG-Parametern, die dem festgestellten Cluster entsprechen, den neu erstellten Berechnungsalgorithmus B vorschlägt.
  • Ferner passt der Auswertungsalgorithmus A mit einer Änderung CW auch dem den Prognosealgorithmus W an, so dass dieser Prognosealgorithmus W geeignete Wiederholungsanzahlen und Wartezeiten für den Berechnungsalgorithmus B vorschlägt.
  • Die Ausführung des Anpassungsalgorithmus (also des zweiten Teilalgorithmus des Auswertungsalgorithmus) wird bevorzugt auch andere Ereignisse (Trigger) ausgelöst, z.B. durch Ablauf einer gewissen Zeitspanne, durch Anwachsen der Nutzerdatenbank 3 um eine vorgegebene Anzahl von Datensätzen D, durch manuelle Veranlassung, etc.
  • Gemäß einer anderen Ausführungsform der Einrichtung 1 wird stets das gesamte Software-Repository 12 (allerdings ohne die Auswertungsalgorithmen A) an die Ablaufumgebung 8 ausgeliefert. Der Nutzer 5 kann somit die algorithmusgestützte Berechnung der geänderten HG-Parameter auch offline durchführen, nämlich dann, wenn das Smartphone 7 keine Verbindung zum Internet hat.
  • Die Übertragung der Nutzerdaten und Nutzeraktionen in die Nutzerdatenbank 3 erfolgt in diesem Fall zeitverzögert, wenn das Smartphone 7 wieder eine Internetverbindung hat.
  • In einer weiteren Ausführungsform ist vorgesehen, einen zusätzlichen Verarbeitungsschritt vorzunehmen:
    • Die Anpassungsalgorithmen fügen ihre Modifikationen an den Berechnungs- und Prognosealgorithmen B, S, W, die in dem Software-Repository 12 gespeichert sind, dabei nicht direkt ab. Vielmehr werden die Ergebnisse der Anpassungsalgorithmen werden visualisiert und einem Experten für Hörsystemanpassungen (insbesondere einem Mitarbeiter eines Hörhilfegeräteherstellers) dargestellt. Der Experte erhält dabei die Möglichkeit, die Änderungen CB, CS und CW
      • zu übernehmen,
      • zu modifizieren und dann zu übernehmen, oder
      • als Vorlage für Anwendungsfälle oder Patientenmerkmale zu nutzen, für die bis dahin noch keine Berechnungs- oder Prognosealgorithmen angelegt sind.
  • Bei allen vorstehend beschriebenen Varianten der Einrichtung 1 und der durch diese durchgeführten Verfahren können anstelle der geänderten HG-Parameter PG oder anstelle der nachkorrigierten HG-Parameter PA auch Parameteränderungen archiviert und analysiert werden, um die sich die geänderten bzw. nachkorrigierten HG-Parameter PG,PK von den bisherigen HG-Parametern PB unterscheiden.
  • Nachfolgend sind drei Fallbeispiele für die Verwendung der Einrichtung 1 und des von dieser durchgeführten Verfahrens beschrieben. Diese Beispiele sind zur Verdeutlichung der Wirkung der Erfindung bewusst so gewählt, dass sie die zugrundeliegenden Zusammenhänge von einem Fachmann einfach nachvollziehbar sind. Der eigentliche Vorteil der Erfindung in der praktischen Anwendung liegt demgegenüber darin, dass sich durch die Anwendung des erfindungsgemäßen Verfahrens auch Möglichkeiten für eine verbesserte Einstellung von Hörhilfegeräten finden lassen, deren ursächliche Zusammenhänge auch für den Fachmann nicht erkennbar oder plausibilisierbar sind.
    • Fallbeispiel 1:
  • Nutzer in Frankreich, Italien und Deutschland haben Zugang zu dem Software-Repository. Viele Nutzer wählen dort aus dem Hörwunsch-Katalog die Angabe "Sprache ist zu leise" aus.
  • Für diesen Hörwunsch ist ein Berechnungsalgorithmus hinterlegt, der die Verstärkung im Frequenzbereich zwischen 1 kHz und 4kHz geringfügig anhebt. Viele Nutzer verwenden diesen Berechnungsalgorithmus. Ein Teil dieser Nutzer nimmt an den Verstärkungsstellern noch eine Nachkorrektur vor. Die Ausführungen der Nutzung und ebenfalls die Nachkorrekturen werden in der Nutzerdatenbank 3 gespeichert.
  • Nach dem Eingang von 1000 Nutzungen (und der Hinterlegung von 1000 entsprechenden Datensätzen D in der Nutzerdatenbank 3) wird der Anpassungsalgorithmus, der für den Berechnungsalgorithmus "Verstärkung im Frequenzbereich von 1 kHz und 4 kHz anheben" eingerichtet ist, aktiviert. Dieser untersucht die vorliegenden Datensätze D auf Zusammenhänge. Zunächst erscheinen die Nachkorrekturen als nicht signifikant: Es sind Nachkorrekturen vorhanden, diese geben aber ein uneinheitliches Bild ab.
  • Als die Analyse aber differenziert nach der Muttersprache vorgenommen wird, zeigt sich folgendes Bild:
    • Nutzer aus Frankreich haben mit ihren Nachkorrekturen die Verstärkung in dem Frequenzbereich zwischen 1 kHz-2kHz zusätzlich angehoben.
    • Nutzer aus Italien haben mit ihren Nachkorrekturen die Verstärkung in dem Frequenzbereich zwischen 2 kHz und 4 kHz angehoben.
  • Das Bild entsteht dadurch, dass die Varianz (Streuung) in den Nachkorrekturen vergleichsweise gering ausfällt gegenüber dem Mittelwert der Nachkorrekturen.
  • Der Anpassungsalgorithmus ergänzt den Berechnungsalgorithmus B derart, dass
    • für Nutzer mit französischer Muttersprache die Verstärkung zwischen 1 kHz und 2 kHz zusätzlich angehoben wird.
    • für Nutzer mit italienischer Muttersprache die Verstärkung zwischen 2 kHz und 4 kHz zusätzlich angehoben wird.
  • Diesem Beispiel liegt der für den Fachmann nachvollziehbare Umstand zugrunde, dass die dominanten Frequenzen in der französischer Sprache zwischen 1 kHz und 2 kHz liegen, die dominanten Frequenzen in der italienischen Sprache dagegen zwischen 2kHz und 4 kHz.
    • Fallbeispiel 2:
  • Viele Nutzer wählen aus dem der von der App 6 bereitgestellten Liste typischer Beschwerden die Angabe aus, dass plötzliche Störgeräusche wie das Schlagen eines Löffels an die Kaffeetasse als unangenehm empfunden werden.
  • Ein auf diesen Hörwunsch ausgerichteter Berechnungsalgorithmus B ist so gestaltet, dass dieser eine große Anzahl von HG-Parametern des Hörhilfegeräts 4 jeweils geringfügig ändert. Allerdings arbeitet der Berechnungsalgorithmus aufgrund fehlenden Expertenwissens über die Abhängigkeit der optimalen Schrittweite der Parameteränderungen von bestimmten Personendaten PG universell, d.h. für jeden Nutzer gleich. Die voreingestellten Parameteränderungen wurden vorsichtshalber so gering dimensioniert, dass eine einfache Ausführung des Berechnungsalgorithmus Störungen, die im Zeitdiagramm der Lautstärke als "nadelförmige" Spitzen sichtbar sind, nur wenig ändert.
  • Nachdem 1000 Nutzer diesen Berechnungsalgorithmus genutzt haben, nimmt der entsprechende Anpassungsalgorithmus eine Analyse vor. Dabei zeigt sich, dass es die Nutzer in den meisten Fällen bei einer einfachen Ausführung belassen haben.
  • Minderhörende, deren Hörvermögen im Hochtonbereich um mehr als 60 dB reduziert ist, haben den Berechnungsalgorithmus B aber mit statistisch auffälliger Häufigkeit mehrfach, im Durchschnitt 3-mal hintereinander ausgeführt und dadurch die impulsförmigen Störungen stärker reduziert als die meisten Nutzer.
  • Der Anpassungsalgorithmus passt den Prognosealgorithmus W deshalb dahingehend an, dass er Minderhörende mit einem Hörverlust von mehr als 60 dB im Hochtonbereich daraufhin den Vorschlag unterbreitet, den Berechnungsalgorithmus B 3-fach auszuführen.
  • Diesem Beispiel liegt der für den Fachmann nachvollziehbare Umstand zugrunde, dass impulsförmige Störungen wie eben das Schlagen eines Löffels an die Kaffeetasse von Minderhörenden als sehr viel unangenehmer empfunden wird, als von Normalhörenden. Daher ist es wahrscheinlich, dass Minderhörende mit einem hochgradigen Hörverlust Bedarf nach einer stärkeren Unterdrückung solcher I m-pulse haben als besser hörende Personen.
    • Fallbeispiel 3:
  • Nutzer aus Europa und China haben Zugang zu dem Software-Repository. Viele Nutzer wählen hier die Angabe "hohe Töne wie z.B. das Geschirrklappern beim Abspülen sind unangenehm, zu schrill" als Hörwunsch H.
  • Für diesen Hörwunsch H sind zwei alternative Berechnungsalgorithmen B hinterlegt.
    • Der erste Berechnungsalgorithmus B erhöht die Dynamikkompression im oberen Frequenzbereich.
    • Der zweite Berechnungsalgorithmus B reduziert die Verstärkung im oberen Frequenzbereich.
  • Der Prognosealgorithmus S schlägt standardmäßig den ersten Berechnungsalgorithmus B vor. Viele Nutzer probieren den Effekt der beiden Berechnungsalgorithmen aus und entscheiden sich dann für einen der beiden.
    Die Auswahl, welcher Berechnungsalgorithmus B nun eingesetzt wird, wird mit dem Hörwunsch H in der Patientenhistorie der Nutzerdatenbank 3 gespeichert.
  • Nachdem 1000 Nutzer von einer Verbesserung für diesen Hörwunsch H Gebrauch gemacht haben, analysiert der Anpassungsalgorithmus die Auswahl der bis dahin aufgelaufenen akkumulierten Fälle dieses Hörwunsches H.
  • Die Analyse liefert das Ergebnis, dass die Mehrheit der Nutzer mit chinesischer Muttersprache den zweiten Berechnungsalgorithmus B dem ersten bevorzugen. Der Anpassungsalgorithmus ändert daraufhin den Prognosealgorithmus S so, dass Nutzern mit chinesischer Muttersprache als Default der zweite Berechnungsalgorithmus B vorgeschlagen wird.
  • In einer denkbaren Ausführung bedient sich der Prognosealgorithmus S einer Tabelle, in die relative Häufigkeiten der Auswahlen eingetragen sind. Zur Erzielung der vorstehend beschriebenen Wirkung erweitert der Anpassungsalgorithmus die Tabelle so, dass nunmehr eine Differenzierung nach Muttersprache eingefügt wird.
  • Diesem Beispiel liegt der für den Fachmann nachvollziehbare Umstand zugrunde, dass Nutzer, die eine sogenannte tonale Sprache sprechen, z.B. Chinesisch, erfahrungsgemäß häufig eine Signalverarbeitung mit möglichst geringer Dynamikkompression bevorzugen.
  • Die Erfindung wird an den vorstehend beschriebenen Ausführungs- und Fallbeispielen besonders deutlich, ist gleichwohl hierauf aber nicht beschränkt. Vielmehr können weitere Ausführungsformen der Erfindung aus den Ansprüchen und der vorstehenden Beschreibung abgeleitet werden.
    • Bezugszeichenliste
    • 1
    Einrichtung
    2
    Datenbankserver
    3
    Nutzerdatenbank
    4
    Hörhilfegerät
    5
    Nutzer
    6
    App
    7
    Smartphone
    8
    (erste) Ablaufumgebung
    9
    Server
    10
    (zweite) Ablaufumgebung
    11
    Server
    12
    Software-Repository
    A
    Auswertungsalgorithmus
    B
    Berechnungsalgorithmus
    CB
    Änderung
    CS
    Änderung
    CW
    Änderung
    D
    Datensätze
    H, H'
    Hörwunsch
    PA, PA'
    (alternative) HG-Parameter
    PB, PB'
    (bisherige) HG-Parameter
    PD,PD'
    Personendaten
    PG, PG'
    (geänderte) HG-Parameter
    PK, PK'
    (nachkorrigierte) HG-Parameter
    R,R'
    Rückmeldung
    S
    Prognosealgorithmus
    W
    Prognosealgorithmus

Claims (11)

  1. Verfahren zur Einstellung eines Hörhilfegeräts,
    - bei welchem ein Hörwunsch eines Nutzers (5) erzeugt wird in Form von Daten, die bezüglich des Hörempfindens des Nutzers (5) Angaben zu einem Problem und/oder zu einer gewünschten Verbesserung enthalten,
    - bei welchem bezüglich des Hörwunsches anhand von bisherigen Hörhilfegeräteparametern eines dem Nutzer zugeordneten Hörhilfegeräts sowie anhand von Personendaten des Nutzers mittels eines Berechnungsalgorithmus geänderte Hörhilfegeräteparameter für das Hörhilfegerät berechnet werden,
    - bei welchem die geänderten Hörhilfegeräteparameter auf das Hörhilfegerät aufgespielt werden,
    - bei welchem zu einem späteren Zeitpunkt eine Rückmeldung erfasst wird, die eine Information enthält, ob oder inwieweit die geänderten Hörhilfegeräteparameter den Hörwunsch erfüllen,
    - bei welchem in Abhängigkeit des Hörwunsches und der Rückmeldung
    - die bisherigen Hörhilfegeräteparameter und
    - die geänderten Hörhilfegeräteparameter und/oder Parameteränderungen, um die sich die geänderten Hörhilfegeräteparameter von den bisherigen Hörhilfegeräteparametern unterscheiden, zusammen mit
    - den Personendaten des Nutzers
    als Datensatz in einer Nutzerdatenbank archiviert werden, wobei die Nutzerdatenbank eine Vielzahl entsprechender Datensätze verschiedener Nutzer enthält, und
    - bei welchem anhand der Nutzerdatenbank alternative Hörhilfegeräteparameter für den Nutzer und/oder Änderungen für den Berechnungsalgorithmus ermittelt werden.
  2. Verfahren nach Anspruch 1,
    - bei welchem die Hörhilfegeräteparameter manuell von dem Nutzer oder einem Akustiker nachkorrigierbar sind,
    - bei welchem zu dem späteren Zeitpunkt zur Erfassung der Rückmeldung ermittelt wird, ob die von dem Berechnungsalgorithmus berechneten, geänderten Hörhilfegeräteparameter auf dem Hörhilfegerät unverändert übernommen oder manuell nachkorrigiert wurden, und
    - bei welchem im Falle von manuellen Nachkorrekturen die nachkorrigierten Hörhilfegeräteparameter zusätzlich in dem Datensatz in der Nutzerdatenbank archiviert werden.
  3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2,
    bei welchem die in der Nutzerdatenbank enthaltenen Datensätze einer Clusteranalyse unterworfen werden, um zu ermitteln, ob die Datensätze in Abhängigkeit des Hörwunsches und der Rückmeldung sowie bezüglich einer Untergruppe der Hörhilfegeräteparameter und Personendaten in statistisch voneinander abgrenzbare Cluster zerfallen, und wobei bei Feststellung einer solchen Clusterung eine diese Clusterung berücksichtigende geänderte oder ergänzte Regel für den Berechnungsalgorithmus erzeugt wird.
  4. Verfahren nach Anspruch 3,
    bei welchem als geänderte oder ergänzte Regel eine Fallunterscheidung für den Berechnungsalgorithmus erzeugt wird, durch die in Abhängigkeit eines oder mehrerer der Personendaten variierende Parameteränderungen für einen oder mehrere der Hörhilfegeräteparameter vorgegeben werden.
  5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4,
    bei welchem die Personendaten Angaben zu der Hörminderung, zu dem Alter, zu der Größe, zu dem Geschlecht, zu Sprachkenntnissen, zu der Nationalität, zu Erkrankungen und/oder zu Behinderungen des Nutzers umfassen.
  6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5,
    bei welchem die Hörhilfegeräteparameter Angaben zu frequenzabhängigen Verstärkungsfaktoren, zu einer Kompression, zu einer Störgeräuschunterdrückung, zur Richtcharakteristik des in dem Hörhilfegerät enthaltenen Mikrofons oder der in dem Hörhilfegerät enthaltenen Mikrofone, zu einer Feedback-Unterdrückung und/oder zu einer Klassifikation von Hörsituationen enthalten.
  7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6,
    - bei welchem, insbesondere bei negativer Rückmeldung, aus der Nutzerdatenbank derjenige archivierte Datensatz eines anderen Nutzers ausgewählt wird, der unter Berücksichtigung des Hörwunsches, der Personendaten und der bisherigen Hörhilfegeräteparameter den entsprechenden Daten des Nutzers am nächsten kommt, und
    - bei welchem die geänderten Hörhilfegeräteparameter dieses ausgewählten archivierten Datensatzes als alternative Hörhilfegeräteparameter für den Nutzer übernommen werden.
  8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7,
    - bei welchem, insbesondere bei negativer Rückmeldung, aus der Nutzerdatenbank eine Anzahl von archivierten Datensätzen anderer Nutzer ausgewählt werden, die unter Berücksichtigung des Hörwunsches, der Personendaten und der bisherigen Hörhilfegeräteparameter den entsprechenden Daten des Nutzers am nächsten kommen, und
    - bei welchem gewichtete oder ungewichtete Mittelwerte der geänderten Hörhilfegeräteparameter dieser ausgewählten archivierten Datensätze als alternative Hörhilfegeräteparameter für den Nutzer ermittelt werden.
  9. Einrichtung zur Einstellung eines Hörhilfegeräts gemäß dem Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8,
    - mit der Patientendatenbank, in der eine Vielzahl von Datensätzen verschiedener Nutzer archiviert sind, wobei jeder Datensatz in Abhängigkeit des jeweils zugrundeliegenden Hörwunsches und der zugehörigen Rückmeldung
    - die bisherigen Hörhilfegeräteparameter und
    - die geänderten Hörhilfegeräteparameter und/oder Parameteränderungen, um die sich die geänderten Hörhilfegeräteparameter von den bisherigen Hörhilfegeräteparametern unterscheiden, zusammen mit
    - den Personendaten des jeweiligen Nutzers
    enthält,
    - mit einem Software-Repository, in dem mindestens ein Berechnungsalgorithmus und ein Auswertungsalgorithmus bereitgestellt wird,
    - wobei der Berechnungsalgorithmus dazu eingerichtet ist, für einen Hörwunsch eines bestimmten Nutzers anhand von bisherigen Hörhilfegeräteparametern eines diesem Nutzer zugeordneten Hörhilfegeräts sowie anhand von Personendaten dieses Nutzers geänderte Hörhilfegeräteparameter zu berechnen, und
    - wobei der Auswertungsalgorithmus dazu eingerichtet ist, aus der Nutzerdatenbank alternative Hörhilfegeräteparameter für den Nutzer und/oder Änderungen für den Berechnungsalgorithmus zu ermitteln,
    - mit einer Konfigurationseinheit, die mit dem Hörhilfegerät des Nutzers datenübertragungstechnisch verbindbar ist, um die von dem Berechnungsalgorithmus berechneten geänderten Hörhilfegeräteparameter auf das Hörhilfegerät aufzuspielen, wobei die Konfigurationseinheit dazu eingerichtet ist,
    - den Hörwunsch zu erzeugen,
    - nach dem Aufspielen der von dem Berechnungsalgorithmus berechneten, geänderten Hörhilfegeräteparameter die Rückmeldung zu erfassen und
    - den Hörwunsch zusammen mit der Rückmeldung, den bisherigen Hörhilfegeräteparametern, den geänderten Hörhilfegeräteparametern und/oder Parameteränderungen, um die sich die geänderten Hörhilfegeräteparameter von den bisherigen Hörhilfegeräteparametern unterscheiden, sowie den Personendaten des Nutzers zur Archivierung an die Nutzerdatenbank zu übermitteln,
    - mit einer Ablaufumgebung zur Ausführung des Berechnungsalgorithmus, in die der Berechnungsalgorithmus aus dem Software-Repository geladen werden kann, und
    - mit einer Ablaufumgebung zur Ausführung des Auswertungsalgorithmus, in die der Auswertungsalgorithmus aus dem Software-Repository geladen werden kann.
  10. Einrichtung nach Anspruch 9,
    - wobei die Hörhilfegeräteparameter durch den Nutzer oder einen Akustiker über die Konfigurationseinheit manuell nachkorrigierbar sind,
    - wobei die Konfigurationseinheit dazu eingerichtet ist,
    - zur Erfassung der Rückmeldung zu ermitteln, ob die von dem Berechnungsalgorithmus berechneten, geänderten Hörhilfegeräteparameter auf dem Hörhilfegerät unverändert übernommen oder manuell nachkorrigiert wurden, und
    - im Falle von manuellen Nachkorrekturen die nachkorrigierten Hörhilfegeräteparameter zusätzlich zur Archivierung an die Nutzerdatenbank zu übermitteln.
  11. Einrichtung nach Anspruch 9 oder 10,
    wobei der Auswertungsalgorithmus dazu eingerichtet ist, die in der Nutzerdatenbank enthaltenen Datensätze zur Erzeugung der geänderten oder ergänzten Regel für den Berechnungsalgorithmus der Clusteranalyse zu unterwerfen.
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