Modellbasierte Verbesserung von Sprachverständlichkeit in Hörgeräten

Authors: Anton Schlesinger, Marinus M. Boone

Abstract:

Dieser Artikel behandelt Algorithmen zur Verbesserung der Sprachverständlichkeit, welche auf physiologischen und psychoakustischen Modellen des Hörapparates beruhen. Neben den Methoden der Richtmikrofonierung ist der vorgestellte modellbasierte Ansatz der robusten und augenblicklichen Verbesserung des Signal-Rausch-Abstandes (SNR) fähig und eignet sich damit zum Einsatz in Hörgeräten. Ferner ermöglicht die Kombination beider Verfahren eine sich konstruktiv ergänzende Arbeitsweise bei der Trennung von Zielsprecher und Interferenz. Eine aktuelle Fragestellung ist die Optimierung modellbasierter Algorithmen in exemplarisch kritischen Situationen. Die Verbesserung der Effizienz ist dabei im Wesentlichen funktional abhängig von algorithmischen Parametern. Die Suche nach einem optimalen Parameterset ist manuell aufwändig. Rationell ist die methodische Bewertung der komplexen Algorithmen allein mit objektiven Verfahren durchführbar. Da gegenwärtig keine objektiven Methoden für die Analyse binauraler und nicht-linearer Algorithmen verfügbar sind, wird an unserem Institut der Speech Transmission Index (STI), ein Maß zur Bewertung der Sprachverständlichkeit bei breitbandiger Interferenz, erweitert. Das neue, objektive Maß soll in einem genetischen Suchalgorithmus als Zielfunktion zur Optimierung von Hörgerätealgorithmen angewandt werden. Da der STI die individuelle Hörleistung einbeziehen kann, ist eine personenbezogene Adaption der modellbasierten Algorithmen möglich. Dieser Artikel skizziert den Optimierungsprozess anhand einer Demonstration. Aus den Ergebnissen werden die Anforderungen an eine verbesserte Bewertungsfunktion der Sprachverständlichkeit abgeleitet.