WO2014162214A1 - Verfahren zum schätzen eines nutzsignals und hörvorrichtung - Google Patents

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WO2014162214A1
WO2014162214A1 PCT/IB2014/059290 IB2014059290W WO2014162214A1 WO 2014162214 A1 WO2014162214 A1 WO 2014162214A1 IB 2014059290 W IB2014059290 W IB 2014059290W WO 2014162214 A1 WO2014162214 A1 WO 2014162214A1
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Walter Kellermann
Klaus Reindl
Yuanhang Zheng
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Siemens Medical Instruments Pte. Ltd.
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    • G10L2021/02168Noise filtering characterised by the method used for estimating noise the estimation exclusively taking place during speech pauses
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    • H04R2460/00Details of hearing devices, i.e. of ear- or headphones covered by H04R1/10 or H04R5/033 but not provided for in any of their subgroups, or of hearing aids covered by H04R25/00 but not provided for in any of its subgroups
    • H04R2460/01Hearing devices using active noise cancellation

Definitions

  • the present invention relates to a method for estimating a useful signal of a hearing device by obtaining at least two microphone signals from a sound signal, obtaining a residual signal from the microphone signals, in which a portion of the microphone signals is blocked from a predeterminable direction, and Filtering the microphone signals with a filter, whereby an estimate of the useful signal is obtained.
  • the present invention relates to a hearing device with a corresponding microphone device, blocking device and a filter.
  • a hearing device here means any device which can be worn in or on the ear and produces a sound-stimulating device, in particular a hearing device, a headset, headphones and the like.
  • Hearing aids are portable hearing aids that are used to care for the hearing impaired. To the numerous individual
  • hearing aids such as behind-the-ear hearing aids (BTE), hearing aid with external receiver (RIC: receiver in the canal) and in-the-ear hearing aids (IDO), e.g. also Concha hearing aids or channel hearing aids (ITE, CIC), provided.
  • BTE behind-the-ear hearing aids
  • RIC hearing aid with external receiver
  • IDO in-the-ear hearing aids
  • ITE Concha hearing aids or channel hearing aids
  • CIC channel 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 are also available on the market. The stimulation of the damaged hearing takes place either mechanically or electrically.
  • Hearing aids have in principle as essential components an input transducer, an amplifier and an output transducer.
  • the input transducer is usually a sound receiver, z. As a microphone, and / or an electromagnetic receiver, for. B. an induction coil.
  • the output transducer is usually used as an electroacoustic transducer, z. As miniature speaker, or as an electromechanical transducer, z. B. Kno- chen effets Anlagener, realized.
  • the amplifier is usually integrated in a signal processing unit. This basic structure is shown in FIG. 1 using the example of a behind-the-ear hearing device. In a hearing aid housing 1 for carrying behind the ear, one or more microphones 2 for receiving the sound from the environment are installed.
  • a signal processing unit 3 which is also integrated in the hearing aid housing 1, processes the microphone signals and amplifies them.
  • the output signal of the signal processing unit 3 is transmitted to a loudspeaker or earpiece 4, which outputs an acoustic signal.
  • the sound is optionally transmitted via a sound tube, which is fixed with an earmold in the ear canal, to the eardrum of the device carrier.
  • the power supply of the hearing device and in particular the signal processing unit 3 is effected by a likewise integrated into the hearing aid housing 1 battery. 5
  • a particular challenge when using a hearing aid or another hearing device is its use in a so-called cafeteria scenario.
  • the wearer of the hearing device or the hearing device converses with a conversation partner.
  • the acoustic environment is further characterized by other people speaking as well as undefined background noise.
  • the interference signal or noise consists of background noise and / or interference speech components or interferences.
  • second order statistic quantities in particular power spectral density PSD
  • these components are estimated during the target speech pauses.
  • the spurious components must be timed out. be stationary so that the estimate obtained is valid even if the target speaker is active again after a certain pause.
  • the interfering signals are not always stationary. Therefore, effective multichannel noise reduction techniques are limited in their application, as they are used in non-stationary signal scenarios (e.g.
  • VAD Target Voice Activity Detection
  • the object of the present invention is therefore to provide a method for estimating a useful signal of a hearing device, which can also be used with non-stationary signals, such as speech.
  • a corresponding hearing device is to be provided.
  • this object is achieved by a method for estimating a useful signal of a hearing device - Obtaining at least two microphone signals from each a sound signal, wherein the microphone signals a
  • Microphone signal vector in which reference signal vector on
  • Proportion of microphone signals is blocked from a predeterminable direction
  • the invention provides a hearing device
  • a microphone device for obtaining at least two microphone signals from each a sound signal, wherein the
  • Microphone signals form a microphone signal vector
  • a blocking device for obtaining a reference signal vector from the microphone signal vector, in which reference signal vector a portion of the microphone signals is blocked from a predeterminable direction
  • the reference signal vector can also be one-dimensional, ie consist of a single reference signal. As a rule, however, it will consist of several reference signals.
  • a coherence variable and in particular a coherence matrix is obtained from the reference signal vector, ie from portions of the residual signal, from which a power density variable, and in particular a power density matrix, of the residual signal (ie the noise components) can be determined.
  • the filter is parameterized so that a specific useful signal source can be filtered out or estimated from the microphone signals or the microphone signal vector.
  • the proposed concept can also be used to estimate spectral power densities of noise components for non-stationary signals (eg speech), so that multi-channel noise reduction techniques can be applied or implemented in virtually any scenario.
  • the specifiable direction of the useful signal is determined from
  • each useful signal component of each microphone signal can be matched with one another and subsequently subtracted from one another. This allows the signal channels (one channel for a microphone or a microphone signal) effectively from target or
  • the wanted signal components are matched to one another both with regard to the delay and with regard to their spectra.
  • the wanted signal components can be almost completely removed from the signal channels.
  • the power density based control can be provided to the filter on the basis of the coherence quantity and the reference signal vector.
  • the useful signal may in particular be a voice signal.
  • the method according to the invention or the hearing device according to the invention can be used in particular to increase speech intelligibility.
  • the reference signal vector may comprise speech signal components which are not part of the useful signal.
  • the reference signal vector includes, for example, speech portions of speakers different from the target speaker.
  • FIG. 1 shows the basic structure of a hearing device according to the prior art
  • the block diagram shown in FIG. 2 represents a method which can be implemented in a hearing device according to FIG. 1 or in another hearing device.
  • the blocks illustrated in FIG. 2 may represent corresponding devices of a hearing device.
  • An exemplary hearing device or an exemplary hearing device comprises a sensor or microphone arrangement with at least two sensors or two microphones Ml, Mp. The following is always spoken representative of microphones.
  • Each microphone Ml, Mp converts the respective sound signal into a corresponding microphone signal.
  • the sound signals are components of a sound field, which represents the acoustic situation of a hearing aid wearer, for example. Such a typical situation would be that of a "cafeteria scenario" in which the hearing aid wearer is talking to a talker, one or more other people are talking in the background, and other background noise is present, but there may also be another acoustic situation in which non-stationary noise is present.
  • the microphone signals, which together form a microphone signal vector x are each further processed in separate channels, ie, a microphone signal is processed in each channel.This multichannel processing is represented by thick arrows in FIG 2.
  • the microphone signal vector x becomes a multichannel system 10 in FIG Source localization unit LOC (source localization) fed in. This wins from the
  • Microphone signal vector x position data q of a source Sq is determined in three-dimensional space or simply as angle or angle and distance.
  • This position information q is used as coarse reference information for creating a blocking matrix BM.
  • a blocking matrix BM With the aid of the blocking matrix BM, those components which originate from the spatial region of the useful signal source are spatially hidden from the microphone signals or the microphone signal vector x.
  • Such a blocking matrix BM can for example be based on a reactive blind source separation algorithm, as described in Y. Zheng, K. Reindl, and W.
  • a multichannel reference signal or a reference signal vector n results from the microphone signal vector x. If the signals are subtracted, for example, in pairs in the blocking matrix, the number of signals of the multidimensional reference signal vector n can be half the number of microphone signals or . -channels correspond. With odd number of
  • Microphone signals are preferably rounded up.
  • the reference signal vector is thus usually a multidimensional vector of several individual signals.
  • the reference signal vector n is supplied to a coherence estimation unit COH together with the microphone signal vector x, which consists of the individual microphone signals. It estimates a coherence matrix ⁇ from the two vectors n and x.
  • the coherence matrix ⁇ is supplied to a PSD estimation unit PSD.
  • PSD PSD estimation unit
  • the PSD estimator estimates from the coherence matrix ⁇ and the reference vector n a multidimensional power density estimate S, for example as described in I. McCowan and H. Bourlard, "Microphone array postfilter for diffuse noise field," in IEEE International conf. Acoustics, Speech, Signal Processing (ICASSP), 2002, pp. 905-908, or in K. Reindl.
  • a Multi-Channel Filter FILT estimates filter parameters from the power density estimation variable S. These are stored in the filter FILT on the microphone signals or on the microphone signal vector x applied, resulting in the estimated signal s q for the particular user source or the useful signal.
  • an estimation of a non-stationary second order statistic quantity concerning interference components can be achieved by means of PSD, by making use of the coherence of the corresponding interference components.
  • the target speech components can first be equated in all channels (delay compensation and spectral matching) so that almost identical target speech components are contained in the available channels.
  • a directional blind-source separation algorithm of the type mentioned above can be used.
  • the spurious signal coherence matrix can be estimated, which in turn is used to estimate the spurious PSD matrix S.
  • To estimate the useful signal according to the invention therefore requires no limitations of the temporal signal characteristics.
  • the present invention utilizes that the respective acoustic scenario is spatially stationary to estimate the noise PSD matrix. It can be assumed that the spatial domain is sufficiently stationary for any scenarios, in contrast to the temporal domain. This is because the changes in the coherence function mainly depend on the spatial characteristics, i. from the geometric arrangement of the sources and objects in the acoustic scene. The changes in the coherence function, on the other hand, are only slightly dependent on the temporal properties of the signals.
  • the method according to the invention or the hearing device according to the invention is not limited to specific scenarios relating to temporally stationary noise. Accordingly, the inventive concept makes powerful, multichannel noise reduction techniques for any scenarios in which disturbance ⁇
  • Noise suppression is necessary, usable or realizable.
  • An essential component of the invention is therefore based on the knowledge to separate the estimation of the spatial coherence of interference signals from the estimation of the temporal statistics quantities of the second order (PSD of the noise components).
  • the space-time coherence matrices can also be continuously estimated for scenarios with (temporally) transient speech signals.
  • a multi-channel Wiener filter can be used as the filter.
  • a single-channel filter can also be used. Such filtering can be used for example in noise suppression in a binaural hearing aid.
  • the PSD noise estimate along with the multi-channel Wiener filter can be implemented in conjunction with a polyphase filter bank typically used in hearing aids.
  • the concept according to the invention can be realized on the basis of a SIR / SINR amplification (signal to interference ratio / signal to interference and noise ratio).
  • SIR / SINR amplification signal to interference ratio / signal to interference and noise ratio
  • an ideal blind source separation scheme is assumed for the calculation, i. the target language components are roughly the same in all available channels.
  • an ideal block-based voice activity detection (VAD) can be used in this case to estimate the noise coherence matrix.
  • VAD block-based voice activity detection

Abstract

Es soll ein leistungsstarkes Verfahren zum Schätzen eines Nutzsignals einer Hörvorrichtung und insbesondere eines Hörgeräts beispielsweise zur Störreduktion bereitgestellt wer- den. Dazu wird ein Verfahren vorgeschlagen, bei dem mindestens zwei Mikrofonsignale aus jeweils einem Schallsignal und ein Referenzsignal (n) aus den Mikrofonsignalen (x), bei dem ein Anteil der Mikrofonsignale (x) aus einer vorgebbaren Richtung blockiert ist, gewonnen. Die Mikrofonsignale werden mit einem Filter (FILT) gefiltert, wodurch ein Schätzsignal (S~q) erhalten wird. Hierzu wird von Anteilen aus dem Referenzsignal (n) eine Kohärenzgröße (Γ) und aus der Kohärenz- größe eine Leistungsdichtegröße (S) ermittelt. Das Filter wird anhand der Leistungsdichtegröße (S) parametriert.

Description

Beschreibung
Verfahren zum Schätzen eines Nutzsignals und Hörvorrichtung Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Schätzen eines Nutzsignals einer Hörvorrichtung durch Gewinnen von mindestens zwei Mikrofonsignalen aus einem Schallsignal, Gewinnen eines Restsignals aus den Mikrofonsignalen, bei dem ein Anteil der Mikrofonsignale aus einer vorgebbaren Richtung blockiert ist, und Filtern der Mikrofonsignale mit einem Filter, wodurch eine Schätzung für das Nutzsignal erhalten wird. Darüber hinaus betrifft die vorliegende Erfindung eine Hörvorrichtung mit einer entsprechenden Mikrofoneinrichtung, Blockiereinrichtung und einem Filter. Unter einer Hörvorrich- tung wird hier jedes im oder am Ohr tragbare, einen Schall - reiz produzierende Gerät verstanden, insbesondere ein Hörgerät, ein Headset, Kopfhörer und dergleichen.
Hörgeräte sind tragbare Hörvorrichtungen, die zur Versorgung von Schwerhörenden dienen. Um den zahlreichen individuellen
Bedürfnissen entgegenzukommen, werden unterschiedliche Bauformen von Hörgeräten wie Hinter-dem-Ohr-Hörgeräte (HdO) , Hörgerät mit externem Hörer (RIC: receiver in the canal) und In-dem-Ohr-Hörgeräte (IdO) , z.B. auch Concha-Hörgeräte oder Kanal -Hörgeräte (ITE, CIC) , bereitgestellt. Die beispielhaft aufgeführten Hörgeräte werden am Außenohr oder im Gehörgang getragen. Darüber hinaus stehen auf dem Markt aber auch Knochenleitungshörhilfen, implantierbare oder vibrotaktile Hörhilfen zur Verfügung. Dabei erfolgt die Stimulation des ge- schädigten Gehörs entweder mechanisch oder elektrisch.
Hörgeräte besitzen prinzipiell als wesentliche Komponenten einen Eingangswandler, einen Verstärker und einen Ausgangswandler. Der Eingangswandler ist in der Regel ein Schallemp- fänger, z. B. ein Mikrofon, und/oder ein elektromagnetischer Empfänger, z. B. eine Induktionsspule. Der Ausgangswandler ist meist als elektroakustischer Wandler, z. B. Miniaturlautsprecher, oder als elektromechanischer Wandler, z. B. Kno- chenleitungshörer, realisiert. Der Verstärker ist üblicherweise in eine Signalverarbeitungseinheit integriert. Dieser prinzipielle Aufbau ist in FIG 1 am Beispiel eines Hinter- dem-Ohr-Hörgeräts dargestellt. In ein Hörgerätegehäuse 1 zum Tragen hinter dem Ohr sind ein oder mehrere Mikrofone 2 zur Aufnahme des Schalls aus der Umgebung eingebaut. Eine Signalverarbeitungseinheit 3, die ebenfalls in das Hörgerätegehäuse 1 integriert ist, verarbeitet die Mikrofonsignale und verstärkt sie. Das Ausgangssignal der Signalverarbeitungseinheit 3 wird an einen Lautsprecher bzw. Hörer 4 übertragen, der ein akustisches Signal ausgibt. Der Schall wird gegebenenfalls über einen Schallschlauch, der mit einer Otoplastik im Gehörgang fixiert ist, zum Trommelfell des Geräteträgers übertragen. Die Energieversorgung des Hörgeräts und insbesondere die der Signalverarbeitungseinheit 3 erfolgt durch eine ebenfalls ins Hörgerätegehäuse 1 integrierte Batterie 5.
Eine besondere Herausforderung bei der Nutzung eines Hörgeräts oder einer anderen Hörvorrichtung besteht in ihrem Ein- satz in einem sogenannten Cafeteria-Szenario. Dabei unterhält sich der Träger des Hörgeräts oder der Hörvorrichtung mit einem Gesprächspartner. Die akustische Umgebung ist weiterhin geprägt durch andere sprechende Personen sowie durch Undefiniertes Hintergrundgeräusch. In einem solchen Szenario ist es besonders schwierig, die Sprache des Gesprächspartners aus dem gesamten Schallsignal zu extrahieren, d.h. das tatsächliche Nutzsignal zu ermitteln bzw. zu schätzen. Das Störsignal bzw. Störgeräusch besteht hierbei in der Regel also aus Hintergrundrauschen und/oder Störsprachanteilen bzw. Interferen- zen.
Um mehrkanalige Störreduktionstechniken zu realisieren, müssen Statistikgrößen zweiter Ordnung (insbesondere spektrale Leistungsdichte PSD; Power Spectral Density) der Störge- räuschkomponenten geschätzt werden. Typischerweise werden diese Komponenten während der Zielsprachpausen geschätzt. Damit verlässliche Schätzungen nur während der Zielsprachpausen durchgeführt werden, müssen die Störkomponenten zeitlich aus- reichend stationär sein, sodass die erhaltene Schätzung auch dann gültig ist, wenn der Zielsprecher nach einer gewissen Pause wieder aktiv ist. In der Realität sind die Störsignale jedoch nicht immer stationär. Daher sind wirkungsvolle Mehr- kanal-Störreduktionstechniken in ihrer Anwendung begrenzt, da sie in Szenarien mit nicht stationären Signalen (z. B.
sprachähnlichen Interferenzen) kaum ausführbar sind.
Die Schätzung von Störgeräuschstatistikgrößen für mehrkanali- ge Störreduktionstechniken basiert typischerweise auf einer sogenannten Ziel-Sprachaktivitätsdetektion (VAD; Voice
Activity Detection) . Dies bedeutet, dass eine Schätzung der gesamten Störgeräusch-PSD-Matrix nur in Perioden möglich ist, in denen der Zielsprecher inaktiv ist. Wenn die Störgeräusch- PSD-Matrix nur während der Zielsprachpausen geschätzt werden kann, ist es wichtig, dass die PSD der Störgeräuschkomponenten sich über der Zeit nicht stark ändert, d.h. die Störgeräuschsignale müssen (zeitlich) hinreichend stationär sein. Der größte Nachteil dieser Strategie besteht daher darin, dass für (zeitlich) sehr instationäre Signale (z. B. sprachähnliche Interferenzen) die Schätzungen der Störgeräusch-PSD- Matrix, die nur während der Zielsprachpausen erhalten werden können, nicht verlässlich sind, da nicht angenommen werden kann, dass die während einer Sprachpause erhaltene Schätzung auch noch gültig ist, nachdem der Zielsprecher bereits wieder eine Zeit lang aktiv ist.
Die Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht somit darin, ein Verfahren zum Schätzen eines Nutzsignals einer Hörvor- richtung bereitzustellen, das auch bei zeitlich nichtstationären Signalen, wie etwa bei Sprache, eingesetzt werden kann. Darüber hinaus soll eine entsprechende Hörvorrichtung bereitgestellt werden. Erfindungsgemäß wird diese Aufgabe gelöst durch ein Verfahren zum Schätzen eines Nutzsignals einer Hörvorrichtung durch - Gewinnen von mindestens zwei Mikrofonsignalen aus jeweils einem Schallsignal, wobei die Mikrofonsignale einen
Mikrofonsignalvektor bilden,
- Gewinnen eines Referenzsignalvektors aus dem
Mikrofonsignalvektor, bei welchem Referenzsignalvektor ein
Anteil der Mikrofonsignale aus einer vorgebbaren Richtung blockiert ist, und
- Filtern des Mikrofonsignalvektors mit einem Filter, wodurch ein Schätzsignal für das Nutzsignal erhalten wird, sowie
- Ermitteln einer Kohärenzgröße aus dem Referenzsignalvektor und dem Mikrofonsignalvektor,
- Ermitteln einer Leistungsdichtegröße aus der Kohärenzgröße und
- Parametrieren des Filters anhand der Leistungsdichtegröße.
Darüber hinaus wird erfindungsgemäß bereitgestellt eine Hörvorrichtung mit
- einer Mikrofoneinrichtung zum Gewinnen von mindestens zwei Mikrofonsignalen aus jeweils einem Schallsignal, wobei die
Mikrofonsignale einen Mikrofonsignalvektor bilden,
- einer Blockiereinrichtung zum Gewinnen eines Referenzsignalvektors aus dem Mikrofonsignalvektor, bei welchem Referenzsignalvektor ein Anteil der Mikrofonsignale aus einer vorgebbaren Richtung blockiert ist, und
- einem Filter zum Filtern des Mikrofonsignalvektors, wodurch ein Schätzsignal für das Nutzsignal erhalten wird, sowie mit
- einer Recheneinrichtung zum Ermitteln einer Kohärenzgröße aus dem Referenzsignalvektor und dem Mikrofonsignalvektor und zum Ermitteln einer Leistungsdichtegröße aus der Kohärenzgröße sowie zum Parametrieren des Filters anhand der Leistungsdichtegröße . Der Referenzsignalvektor kann auch eindimensional sein, d.h. aus einem einzigen Referenzsignal bestehen. In der Regel wird er aber aus mehreren Referenzsignalen bestehen. In vorteilhafter Weise wird also aus dem Referenzsignalvektor, d.h. aus Anteilen des Restsignals eine Kohärenzgröße und insbesondere eine Kohärenzmatrix gewonnen, aus der sich eine Leistungsdichtegröße, und insbesondere eine Leistungsdichte- matrix, des Restsignals (d.h. der Störgeräuschanteile) ermitteln lässt. Mit dieser Leistungsdichtegröße wird das Filter parametrisiert , sodass aus den Mikrofonsignalen bzw. dem Mikrofonsignalvektor eine spezifische Nutzsignalquelle herausgefiltert bzw. geschätzt werden kann. Mit dem vorgeschla- genen Konzept können also auch spektrale Leistungsdichten von Störgeräuschkomponenten für zeitlich nicht stationäre Signale (z. B. Sprache) geschätzt werden, sodass mehrkanalige Störgeräuschreduktionstechniken in praktisch beliebigen Szenarien angewendet bzw. realisiert werden können.
Vorzugsweise wird zum Gewinnen des Referenzsignalvektors die vorgebbare Richtung des Nutzsignals aus dem
Mikrofonsignalvektor geschätzt. Damit ist es möglich, aus dem gesamten Einfallsraum des Schalls das Nutzsignal auszublen- den.
Insbesondere ist es von Vorteil, zum Gewinnen des Referenz - signalvektors einen direktionalen Blinde-Quellentrennungs- Algorithmus zu verwenden. Ein derartiger Blinde- Quellentrennung-Algorithmus hat sich in der Störgeräuschunterdrückung bewährt, und er ist aufgrund einer zuvor durchgeführten Quellenlokalisation sehr leistungsstark.
Zum Gewinnen des Referenzsignalvektors können jeweils eine Nutzsignalkomponente jedes Mikrofonsignals untereinander angeglichen und anschließend voneinander subtrahiert werden. Dadurch lassen sich die Signalkanäle (je ein Kanal für ein Mikrofon bzw. ein Mikrofonsignal) wirksam von Ziel- bzw.
Nutzsignalkomponenten befreien. Dabei ist es besonders güns- tig, wenn die Nutzsignalkomponenten sowohl hinsichtlich der Verzögerung als auch hinsichtlich ihrer Spektren aneinander angeglichen werden. Somit können die Nutzsignalkomponenten nahezu restlos aus den Signalkanälen entfernt werden. Zum Ermitteln der Leistungsdichtegröße und insbesondere der Leistungsdichtematrix des (mehrkanaligen) Restsignalvektors kann neben der Kohärenzgröße auch der Restsignalvektor selbst herangezogen werden. Damit kann für das Filter auf der Basis der Kohärenzgröße und des Referenzsignalvektors eine Steuerung anhand der Leistungsdichte bereitgestellt werden.
Das Nutzsignal kann insbesondere ein Sprachsignal sein. Damit lässt sich das erfindungsgemäße Verfahren bzw. die erfindungsgemäße Hörvorrichtung insbesondere dafür nutzen, die Sprachverständlichkeit zu erhöhen.
Des Weiteren kann der Referenzsignalvektor Sprachsignalantei - le umfassen, die nicht Teil des Nutzsignals sind. Der Referenzsignalvektor beinhaltet beispielsweise Sprachanteile von Sprechern, die von dem Zielsprecher verschieden sind.
Die oben geschilderten Verfahrensmerkmale können auch in den Einrichtungen der Hörvorrichtung umgesetzt werden, wodurch diese Einrichtungen die jeweilige Funktionalität erhalten.
Die vorliegende Erfindung wird anhand der beigefügten Zeichnungen näher erläutert, in denen zeigen:
FIG 1 den prinzipiellen Aufbau einer Hörvorrichtung gemäß dem Stand der Technik und
FIG 2 ein Blockschaltdiagramm zum erfindungsgemäßen
Schätzen eines Nutzsignals.
Die nachfolgend näher geschilderten Ausführungsbeispiele stellen bevorzugte Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung dar .
Das in FIG 2 dargestellte Blockdiagramm stellt zum einen ein Verfahren dar, welches in einem Hörgerät gemäß FIG 1 oder in einer anderen Hörvorrichtung implementiert werden kann. Zum anderen können die in FIG 2 dargestellten Blöcke entsprechende Einrichtungen einer Hörvorrichtung darstellen.
Eine beispielhafte Hörvorrichtung bzw. ein beispielhaftes Hörgerät umfasst eine Sensor- bzw. Mikrofonanordnung mit mindestens zwei Sensoren bzw. zwei Mikrofonen Ml, Mp . Nachfolgend wird stellvertretend immer von Mikrofonen gesprochen.
Jedes Mikrofon Ml, Mp wandelt das jeweils anliegende Schall- signal in ein korrespondierendes Mikrofonsignal. Die Schallsignale sind Komponenten eines Schallfelds, welches die akustische Situation beispielsweise eines Hörgeräteträgers repräsentiert. Eine solche typische Situation wäre die eines „Cafeteria-Szenarios", in welcher der Hörgeräteträger mit einem Gesprächspartner spricht, im Hintergrund eine oder mehrere andere Personen sprechen und sonstiges Hintergrundrauschen vorliegt. Es kann aber auch eine andere akustische Situation vorliegen, in der nichtstationäre Störgeräusche gegeben sind. Die Mikrofonsignale, die zusammen einen Mikrofonsignalvektor x bilden, werden jeweils in eigenen Kanälen weiterverarbeitet, d.h. in jedem Kanal wird ein Mikrofonsignal verarbeitet. In FIG 2 ist diese mehrkanalige Verarbeitung durch dicke Pfeile dargestellt. Der Mikrofonsignalvektor x wird in dem mehrkanaligem System 10 einer Quellenlokalisationseinheit LOC (source localisation) zugeführt. Diese gewinnt aus dem
Mikrofonsignalvektor x Positionsdaten q einer Quelle Sq. Insbesondere wird die Positionsinformation q der Nutzsignalquelle Sq im dreidimensionalen Raum oder einfach nur als Win- kel bzw. Winkel und Entfernung ermittelt. Diese Positionsinformation q wird als grobe Referenzinformation zum Erstellen einer Blockiermatrix BM genutzt. Mit Hilfe der Blockiermatrix BM werden aus den Mikrofonsignalen bzw. dem Mikrofonsignal - vektor x diejenigen Anteile räumlich ausgeblendet, die aus dem räumlichen Bereich der Nutzsignalquelle stammen. Eine derartige Blockiermatrix BM kann beispielsweise auf einem di- rektionalen Blinde-Quellentrennungs-Algorithmus beruhen, wie er in Y. Zheng, K. Reindl, and W. Kellermann „BSS for improved interference estimation for blind speech signal extraction with two microphones , " in IEEE International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing (CAMSAP) Aruba, Dutch Antilles, Dez. 2009 beschrieben ist. Es können aber auch beliebige andere Algorithmen zur Ermittlung der Blockiermatrix BM eingesetzt werden.
Aus dem Mikrofonsignalvektor x ergibt sich durch Anwendung der Blockiermatrix BM damit ein mehrkanaliges Referenzsignal bzw. ein Referenzsignalvektor n. Werden die Signale beispielsweise paarweise in der Blockiermatrix subtrahiert, so kann die Anzahl der Signale des mehrdimensionalen Referenz - signalvektors n der Hälfte der Anzahl der Mikrofonsignale bzw. -kanäle entsprechen. Bei ungerader Anzahl der
Mikrofonsignale wird vorzugsweise aufgerundet. Der Referenzsignalvektor ist also in der Regel ein mehrdimensionaler Vektor aus mehreren Einzelsignalen.
Der Referenzsignalvektor n wird zusammen mit dem Mikrofonsig- nalvektor x, der aus den einzelnen Mikrofonsignalen besteht, einer Kohärenzschätzeinheit COH zugeführt. Diese schätzt aus den beiden Vektoren n und x eine Kohärenzmatrix Γ. Die Kohärenzmatrix Γ wird einer PSD-Schätzeinheit PSD zugeführt. Die PSD-Schätzeinheit schätzt aus der Kohärenzmatrix Γ und dem Referenzvektor n eine mehrdimensionale Leistungsdichteschätz - große S wie beispielsweise beschrieben in I . McCowan and H. Bourlard, „Microphone array post-filter for diffuse noise field, " in IEEE Int. conf . Acoustics, Speech, Signal Processing (ICASSP) , 2002, Seiten 905-908 oder in K. Reindl . ,
Y. Zheng, A. Schwarz, S. Meier, R. Maas, A. Sehr, and W. Kellermann, „A Stereophonie acoustic signal extraction scheme for noise and reverberant environments , " Computer Speech and Language, 2012. Ein mehrkanaliges Filter FILT schätzt aus der Leistungsdichteschätzgröße S Filterparameter. Diese werden im Filter FILT auf die Mikrofonsignale bzw. auf den Mikrofonsignalvektor x angewandt, wodurch sich das Schätzsignal s q für die bestimmte Nutzquelle bzw. das Nutzsignal ergibt.
Somit kann vor allem eine Schätzung einer Störkomponenten be- treffenden nichtstationären Statistikgröße zweiter Ordnung mittels PSD erreicht werden, indem die Kohärenz der entsprechenden Störkomponenten genutzt wird. Dabei können insbesondere die Zielsprachkomponenten zunächst in allen Kanälen gleichgesetzt werden (Verzögerungskompensation sowie spektra- le Angleichung) , sodass nahezu identische Zielsprachkomponenten in den verfügbaren Kanälen enthalten sind. Zu dieser Angleichung kann ein direktionaler Blinde-Quellentrennungs- Algorithmus der oben genannten Art verwendet werden. Aus den resultierenden Signalen können, wie oben im Detail dargstellt wurde, die Störsignalkohärenzmatrix geschätzt werden, welche ihrerseits zur Schätzung der Stör-PSD-Matrix S eingesetzt wird. Zur Schätzung des Nutzsignals bedarf es erfindungsgemäß also keiner Einschränkungen der zeitlichen Signalcharakteristiken. Im Gegensatz zu bekannten und typischerweise einge- setzten Konzepten, die nur bei hinreichend (zeitlich) stationären Störgeräuschsignalen anwendbar sind, nutzt die vorliegende Erfindung, dass das jeweilige akustische Szenario räumlich stationär ist, um die Störgeräusch-PSD-Matrix zu schätzen. Dabei kann angenommen werden, dass die räumliche Domäne für beliebige Szenarien hinreichend stationär ist im Gegensatz zur zeitlichen Domäne. Dies liegt daran, dass die Änderungen der Kohärenzfunktion hauptsächlich von den räumlichen Eigenschaften abhängen, d.h. von der geometrischen Anordnung der Quellen und Objekte in der akustischen Szene. Die Ände- rungen der Kohärenzfunktion hängen hingegen nur wenig von den zeitlichen Eigenschaften der Signale ab.
Zusammenfassend bedeutet dies also, dass das erfindungsgemäße Verfahren bzw. die erfindungsgemäße Hörvorrichtung nicht auf spezielle Szenarien beschränkt ist, die sich auf zeitlich stationäre Störgeräusche beziehen. Dementsprechend macht das erfindungsgemäße Konzept leistungsstarke, mehrkanalige Störreduktionstechniken für beliebige Szenarien, in denen Störge- χ
räuschunterdrückung notwendig ist, einsetzbar oder realisierbar. Ein wesentlicher Bestandteil der Erfindung basiert also auf der Erkenntnis, die Schätzung der räumlichen Kohärenz von Störsignalen von der Schätzung der zeitlichen Statistikgrößen zweiter Ordnung (PSD der Störgeräuschkomponenten) zu trennen. Dabei können die Raum-Zeit-Kohärenzmatrizen auch für Szenarien mit (zeitlich) instationären Sprachsignalen kontinuierlich geschätzt werden. In einem konkreten Beispiel kann als Filter ein mehrkanaliges Wiener-Filter eingesetzt werden. Prinzipiell kann aber auch ein einkanaliges Filter Verwendung finden. Ein derartiges Filtern lässt sich beispielsweise bei der Störgeräuschunterdrückung in einem binauralen Hörgerät einsetzen.
Die PSD-Störgeräuschschätzung zusammen mit dem mehrkanaligen Wiener-Filter kann im Verbund mit einer Polyphasenfilterbank implementiert werden, wie sie typischerweise in Hörgeräten eingesetzt wird. Das erfindungsgemäße Konzept kann auf der Grundlage einer in SIR/SINR-Verstärkung (signal to inter- ference ratio/signal to interference and noise ratio) realisiert werden. Darüber hinaus wird für die Berechnung beispielsweise ein ideales Blinde-Quellentrennung-Schema angenommen, d.h. die Zielsprachkomponenten sind in allen verfüg- baren Kanälen in etwa die gleichen. Darüber hinaus kann im konkreten Fall eine ideale blockbasierte Sprachaktivitätsde- tektion (VAD) verwendet werden, um die Störgeräuschkohärenz - matrix zu schätzen. In Experimenten konnte gezeigt werden, dass gegebenenfalls mehrere Interferenz- bzw. Sprachsignale deutlich reduziert werden können (SIR mindestens lOdB) . Auch wenn zusätzliches (diffuses) Hintergrundgeplapper vorhanden war, konnte ein SINR von 8dB erreicht werden. Dabei waren Verarbeitungsarte- fakte (Störung der einzelnen Signale) nicht hörbar.

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zum Schätzen eines Nutzsignals einer Hörvorrichtung durch
- Gewinnen von mindestens zwei Mikrofonsignalen aus jeweils einem Schallsignal, wobei die Mikrofonsignale einen
Mikrofonsignalvektor (x) bilden,
- Gewinnen eines Referenzsignalvektors aus dem
Mikrofonsignalvektor (x) , bei welchem Referenzsignalvektor (x) ein Anteil der Mikrofonsignale aus einer vorgebbaren
Richtung blockiert ist, und
- Filtern des Mikrofonsignalvektors (x) mit einem Filter
(FILT) , wodurch ein Schätzsignal (sq) für das Nutzsignal erhalten wird,
gekennzeichnet durch
- Ermitteln einer Kohärenzgröße (Γ) von Anteilen aus dem
Referenzsignalvektor (n) und dem Mikrofonsignalvektor (x) ,
- Ermitteln einer Leistungsdichtegröße (S) aus der Kohärenzgröße (Γ) und
- Parametrieren des Filters (FILT) anhand der Leistungsdichtegröße (S) .
2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei zum Gewinnen des Referenzsignalvektors (n) die vorgebbare Richtung des Nutzsignals aus dem Mikrofonsignalvektor (x) geschätzt wird.
3. Verfahren nach Anspruch 2, wobei das Gewinnen des Referenzsignalvektors (n) durch einen direktionalen Blinde- Quellentrennungs-Algorithmus erfolgt .
4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei zum Gewinnen des Referenzsignalvektors (n) jeweils eine Nutzsignalkomponente jedes Mikrofonsignals untereinander angeglichen und anschließend voneinander subtrahiert werden.
5. Verfahren nach Anspruch 4, wobei die Nutzsignalkomponenten sowohl hinsichtlich der Verzögerung als auch hinsichtlich ihrer Spektren aneinander angeglichen werden.
6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Kohärenzgröße (Γ) eine Kohärenzmatrix ist.
7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei zum Ermitteln der Leistungsdichtegröße (S) auch der Referenzsignalvektor (n) herangezogen wird.
8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Nutzsignal ein Sprachsignal ist.
9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der Referenzsignalvektor (n) Sprachsignalanteile umfasst, die nicht Teil des Nutzsignals sind.
10. Hörvorrichtung mit
- einer Mikrofoneinrichtung (Ml, ... ,Mp) zum Gewinnen von
mindestens zwei Mikrofonsignalen aus jeweils einem Schallsignal, wobei die Mikrofonsignale einen
Mikrofonsignalvektor (x) bilden.
- einer Blockiereinrichtung zum Gewinnen eines Referenzsignalvektors (n) aus dem Mikrofonsignalvektor (x) , bei dem ein Anteil der Mikrofonsignale aus einer vorgebbaren Richtung blockiert ist, und
- einem Filter (FILT) zum Filtern des Mikrofonsignalvektors (x) , wodurch ein Schätzsignal (sq) für das Nutzsignal erhalten wird,
gekennzeichnet durch
- eine Recheneinrichtung zum Ermitteln einer Kohärenzgröße (Γ) aus dem Referenzsignalvektor (n) und dem
Mikrofonsignalvektor (x) und zum Ermitteln einer Leistungsdichtegröße (S) aus der Kohärenzgröße (Γ) sowie zum Parametrieren des Filters (FILT) anhand der Leistungsdichtegröße (S) .
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