【技术实现步骤摘要】
本公开涉及听力设备以及相关工具、方法和系统，特别是用于确定、调节、验配和优化听力设备参数中的一项或多项的工具、方法和系统。因此，提供了一种用于听力设备的验配代理和相关方法，特别是用于更新用户模型的方法。
技术介绍
1、听力设备或助听器的验配(fitting)和调节(tuning)一直被医疗保健专业人员(hcp)视为一项乏味的任务。传统的听力设备参数验配方法依赖于基于听力图、应用nal-nl1或nal-nl2等规则来补偿用户的听力损失，这些规则不考虑个人用户的偏好。此外，听力设备参数的调节通常不是在出现不满意的时间和地点进行的，而是仅在用户与hcp分享他/她的经验之后进行。因此，调节结果在很大程度上取决于hcp的经验、专业知识和用户提供的临时反馈。在实践中，听力设备用户很少对调节结果完全满意，这导致经常拜访hcp和听力设备使用频率较低。
2、因此，用户无需访问hcp即可找到满足其个性化偏好的听力设备参数设置，这将是有益的。解决这个问题的一种方法是设计交互式代理来学习用户的偏好。为此，代理必须使用代理与用户交互期间生成的信息来学习和预测用户的偏好。
3、最近的方法涉及听力设备的偏好学习。
4、ep 3 493 555 a1涉及一种用于调节听力设备的听力设备参数的方法和听力设备。该方法包括初始化模型；获取由一个或多个初始测试听力设备参数定义的初始测试设置；将初始测试设置指定为主要测试设置；根据模型获取次要测试设置；根据主要测试设置输出主要测试信号；根据次要测试设置输出次要测试信号；检测优选测试设置的
技术实现思路
1、在改进工具、方法和设备以改进听力设备参数的验配和调节方面仍然存在挑战。特别是，使用户能够通过尽可能少地与代理的交互来调节他/她的参数。
2、公开了一种验配代理，该验配代理可选地用于包括由听力设备用户佩戴的听力设备的听力设备系统。验配代理包括一个或多个处理器，被配置为初始化用户模型，该用户模型包括用户偏好函数和用户响应分布；基于用户模型获取包括听力设备的主要测试设置和次要测试设置的测试设置；向用户呈现主要测试设置和次要测试设置；检测指示对主要测试设置或次要测试设置的偏好的优选测试设置的用户输入；基于优选测试设置的听力设备参数更新用户模型，其中初始化用户模型包括获取用户的个人资料；可选地获取指示当前环境的环境数据；可选地，基于环境数据确定第一环境的第一初始环境概率和第二环境的第二初始环境概率；获取参考用户组；获取参考用户组中参考用户的参考后验，其中参考后验是该组中参考用户的优选听力设备参数的后验；基于参考后验确定协作用户偏好分布；将协作用户偏好分布设置为与用户相关联的先验；并根据先验初始化用户模型。
3、另外，公开了一种用于更新听力设备用户的用户模型的方法，其中该方法包括初始化用户模型，该用户模型包括用户偏好函数和用户响应分布；基于用户模型获取包括听力设备的主要测试设置和次要测试设置的测试设置；向用户呈现主要测试设置和次要测试设置；检测指示对主要测试设置或次要测试设置的偏好的优选测试设置的用户输入；基于优选测试设置的听力设备参数更新用户模型，其中初始化用户模型包括：获取用户的个人资料；可选地获取指示当前环境的环境数据；可选地，基于环境数据确定第一环境的第一初始环境概率和第二环境的第二初始环境概率；获取参考用户组；获取参考用户组中参考用户的参考后验，其中参考后验是该组中参考用户的优选听力设备参数的后验；基于参考后验确定协作用户偏好分布；将协作用户偏好分布设置为与用户相关联的先验；并根据先验初始化用户模型。
4、由于代理和用户之间的理想交互是不引人注目的，因此交互被实现为成对比较，即主要和次要测试设置的比较，这允许用户提供二元反馈，即通过简单的点击或手势确定优选的是主要还是次要测试设置。成对建议将当前参数设置(即主要测试设置)与代理生成的替代设置(即次要测试设置)进行比较。
5、在现有技术中，用户优选的听力设备参数的高先验不确定性对开始时的任何参数偏好学习过程的速度和稳定性产生负面影响。当必须针对多种(声学)环境对偏好进行学习时，通常会出现这种情况。此外，即使是经验丰富的用户，当他们到达新环境时也会从良好的初始点中受益，而他们没有机会对新环境进行个性化设置。本公开通过使用参考用户的参考后验来帮助用户有良好的初始起点，使得用户模型不必从头开始。
6、简而言之，代理使用其他用户的偏好(即协作先验)作为学习用户问题偏好的跳板。通过使用与用户共享特征(例如年龄或性别)或有类似的日常行为(例如涉及在噪音环境中与多人进行大量交谈或频繁交谈的工作)的参考用户的偏好，使得其他用户的集体偏好至少在某种程度上也是所讨论的用户的偏好的假设变得更加有效。这可以节省用户的时间，也可以有助于获取更可靠的结果。此外，从其他类似用户已经个性化的初始点开始可以提供更舒适的体验。
7、此外，本公开通过将用户反馈并入学习周期来提供对最优听力设备参数的有效自动搜索。提供了一种验配代理、设备和方法，其允许通过授权用户做出直接决定并对验配和/或调节过程产生直接影响，以有效且最不引入注目的方式学习针对听力设备参数的用户偏好。
8、此外，本公开允许在正常操作情况期间和/或利用少量用户输入/交互来配置听力设备参数，例如安装和/或调节。因此，提供了听力设备的简单且流畅的用户体验。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种用于听力设备系统的验配代理，所述听力设备系统包括由用户佩戴的听力设备，其中所述验配代理包括一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置为：
2.根据权利要求1所述的验配代理，其中所述个人资料包括年龄数据、性别数据、活动数据和指示用户听力损失的听力损失数据中的一种或多种，并且其中获取参考用户组是基于所述个人资料进行的。
3.根据权利要求1-2中任一项所述的验配代理，其中，获取参考用户组包括确定指示所述用户与所述参考用户组之间的相似性的相似性度量。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的验配代理，其中，所述一个或多个处理器中的至少一些还被配置为：
5.根据权利要求4所述的验配代理，其中，确定第一环境的第一初始环境概率以及可选地确定第二环境的第二初始环境概率是基于环境模型进行的。
6.根据权利要求4或5所述的验配代理，其中，获取测试设置是基于所述环境数据进行的。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的验配代理，其中，所述协作用户偏好分布基于联合高斯分布。
8.根据权利要求1-6中任一项所述的验配代理
9.根据权利要求1-8中任一项所述的验配代理，其中，所述参考用户组包括至少1000个参考用户。
10.根据权利要求1-9中任一项所述的验配代理，其中，获取环境数据包括获取指示用户位置的位置数据并且基于所述位置数据确定所述环境数据。
11.根据权利要求1-10中任一项所述的验配代理，其中，获取环境数据包括获取指示当前环境中的声音的音频数据并且基于所述音频数据确定所述环境数据。
12.根据权利要求1-11中任一项所述的验配代理，其中，获取环境数据包括获取指示用户的周围环境和/或活动的情境数据并且基于所述情境数据确定所述环境数据。
13.一种确定与听力设备的用户相关联的用户模型的计算机实现的方法，其中所述方法包括：
14.根据权利要求13所述的计算机实现的方法，还包括：
...【技术特征摘要】
1.一种用于听力设备系统的验配代理，所述听力设备系统包括由用户佩戴的听力设备，其中所述验配代理包括一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置为：
2.根据权利要求1所述的验配代理，其中所述个人资料包括年龄数据、性别数据、活动数据和指示用户听力损失的听力损失数据中的一种或多种，并且其中获取参考用户组是基于所述个人资料进行的。
3.根据权利要求1-2中任一项所述的验配代理，其中，获取参考用户组包括确定指示所述用户与所述参考用户组之间的相似性的相似性度量。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的验配代理，其中，所述一个或多个处理器中的至少一些还被配置为：
5.根据权利要求4所述的验配代理，其中，确定第一环境的第一初始环境概率以及可选地确定第二环境的第二初始环境概率是基于环境模型进行的。
6.根据权利要求4或5所述的验配代理，其中，获取测试设置是基于所述环境数据进行的。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的验配代理，其中，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：K·孔德拉绍夫，T·伊格纳坚科，A·德里夫，
申请(专利权)人：大北欧听力公司，
类型：发明
国别省市：
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