【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】被动适配技术相关申请的交叉引用本申请要求于2018年10月25日提交的、专利技术人名为澳大利亚麦格理大学的TobyCUMMING、题为PASSIVEFITTINGTECHNIQUES的美国临时申请第62/750,394号的优先权，该申请的全部内容通过引用全部并入本文。
技术介绍
可能是由多种原因引起的听力损失通常分为两种类型：传导性和感官神经性。感官神经性听力损失是由于耳蜗中将声音信号转化为神经冲动的毛细胞不存在或破坏所致。各种听力假体是可以进行商业购买的，以向患有感官神经性听力损失的个体提供感知声音的能力。听力假体的一个示例是耳蜗植入物。当为耳蜗中的毛细胞提供声音的正常机械通路受到阻碍(例如，听小骨链或耳道的损伤)时，就会发生传导性听力损失。患有传导性听力损失的个体可能会保留某种形式的残余听力，因为耳蜗中的毛细胞可能保持完好无损。患有听力损失的个体通常接收声学助听器。传统的助听器依赖于空气传导原理来将声音信号传输到耳蜗。特别地，助听器通常使用位于接受者的耳道内或外耳上的布置来放大由接受者的外耳所接收的声音。这种放大的声音到达耳蜗...
【技术保护点】
1.一种适配系统，包括：/n通信子系统，包括输入子系统和输出子系统或输入/输出子系统中的至少一项；以及/n处理子系统，其中/n所述处理子系统被配置为：/n至少部分地基于经由所述通信子系统输入的数据，自动开发用于听力假体的适配数据。/n
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20181025 US 62/750,3941.一种适配系统，包括：
通信子系统，包括输入子系统和输出子系统或输入/输出子系统中的至少一项；以及
处理子系统，其中
所述处理子系统被配置为：
至少部分地基于经由所述通信子系统输入的数据，自动开发用于听力假体的适配数据。
2.根据权利要求1所述的适配系统，其中至少以下之一：
所述适配系统被配置为：通过分析被输入到所述通信子系统中的语言环境度量，来开发用于所述听力假体的所述适配数据；或
所述适配系统被配置为：通过分析被输入到所述通信子系统中的语言环境度量、以及被输入到所述通信子系统或另一子系统中的非收听度量，来开发用于所述听力假体的所述适配数据。
3.根据权利要求2所述的适配系统，其中：
所述适配系统被配置为：通过分析被输入到所述通信子系统中的所述语言环境度量，来开发用于所述听力假体的所述适配数据；并且
所述系统包括子系统，所述子系统包括听力假体或身体携带式的便携式电子设备中的至少一项，所述听力假体被配置为输出指示接受者的语言环境的数据，并且所述便携式电子设备被配置为接收指示所述接受者的所述语言环境的数据；并且
所述语言环境度量基于至少一个所输出的数据或所接收的数据。
4.根据权利要求3所述的适配系统，其中：
所述子系统包括所述便携式电子设备；
所述便携式电子设备是智能设备，并且
所述处理子系统至少部分地位于所述智能设备中。
5.根据权利要求2所述的适配系统，其中：
所述处理子系统是专家子系统，所述专家子系统包括事实领域知识和专家的临床经验作为启发；并且
所述专家子系统被配置为基于所述度量来自动开发所述适配数据。
6.根据权利要求2所述的适配系统，其中：
所述处理子系统是所述系统的专家子系统，所述专家子系统包括机器学习算法的代码和/或来自机器学习算法的代码，以分析所述度量，并且其中所述机器学习算法是经训练系统，所述经训练系统基于统计学上的大量听力受损人群而被训练。
7.根据权利要求1所述的适配系统，其中：
所述适配系统是完全自主的系统。
8.根据权利要求1所述的适配系统，其中：
所述适配系统被配置为：有效地基于被动错误标识而自动开发所述适配数据。
9.根据权利要求1所述的适配系统，其中：
所述系统被配置为：仅基于所述听力假体的接受者的表现，来有效地自动开发用于所述听力假体的适配数据。
10.根据权利要求2所述的适配系统，其中：
所述系统被配置为：基于来自所述接受者的、关于所开发的所述适配数据的主观偏好输入，来自动开发用于所述听力假体的经修订的适配数据。
11.根据权利要求1所述的适配系统，其中：
所述系统被配置为：分析语言环境度量并将所述度量转换为伪听力测试数据，并且分析所述伪听力测试数据就像它是实际听力测试数据那样，以用于开发所述适配数据。
12.根据权利要求2所述的适配系统，其中：
所述处理子系统是神经网络；并且
所述神经网络被配置为基于所述度量来自动开发所述适配数据。
13.一种方法，包括：
使用机器来捕获语音；以及
基于所捕获的所述语音，来自动开发用于听力假体的适配数据。
14.根据权利要求13所述的方法，其中：
捕获语音和开发所述适配数据的动作由系统执行，所述系统包括所述听力假体、和/或由所述听力假体的接受者所携带的便携式手持电子设备。
15.根据权利要求13所述的方法，其中：
所述适配数据完全基于所捕获的所述语音。
16.根据权利要求13所述的方法，还包括：
使用所述适配数据来适配所述听力假体。
17.根据权利要求13所述的方法，还包括：
基于所述适配数据，来自动调整所述听力假体的标定和/或替换所述听力假体的标定。
18.根据权利要求13所述的方法，其中：
所述方法还包括：基于所捕获的所述语音、和/或基于随所捕获的所述语音一起捕获的声音，自动确定所述接受者的声音环境中的推荐变化。
19.根据权利要求13所述的方法，其中：
捕获语音的动作在所述听力假体的所述接受者与其他人之间的正常的、日常的交互期间被执行。
20.根据权利要求13所述的方法，其中：
所述适配数据部分地基于所捕获的所述语音、并且部分地基于非语音数据。
21.根据权利要求13所述的方法，还包括：
使用所述适配数据来进行以下至少一项：重新适配或调整听力假体的现有适配标定，其中所述现有适配标定的重新适配或调整完全基于适配数据，所述适配数据完全基于所捕获的所述语音而被开发。
22.根据权利要求13所述的方法，其中：
开发所述适配数据的动作利用少于2个小时的听力图相关测试、音素辨别测试和/或单词测试而被执行。
23.根据权利要求13所述的方法，其中：
关于测试，仅有效地利用响度缩放测试来执行开发所述适配数据的动作，如果有任何有效测试的话。
24.根据权利要求13所述的方法，其中：
开发所述适配数据的动作通过使用来自机器学习算法的代码处理数据而被执行。
25.一种非暂时性计算机可读介质，在其上记录有计算机程序，用以执行听力假体适配方法中的至少一...
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