一种智能听力阈值评估方法及系统

本发明涉及一种智能听力阈值评估方法，同时也涉及相应的智能听力阈值评估系统，属于听力评估。

背景技术：

1、听力障碍是影响老年人生活质量的重要健康问题之一。患有听力障碍的老年人不仅会出现言语交流困难，还可能引发记忆力衰退、患阿尔茨海默症的风险增加，以及焦虑、孤独等心理问题。早期听力筛查能够及时发现听力障碍，是阻断病情进展、实现早期干预的关键手段。因此，开发便捷、准确的听力评估方法对于基层医疗、社区及居家场景具有重要现实意义。

2、现有的老年听力筛查技术主要分为两类。一类是听力测试，包括纯音测听、言语测听等临床方法；另一类是听力量表测评，如《老年听力筛查量表》等主观评估工具。随着移动互联网技术的发展，世界卫生组织推出了听力测评软件“hear who”。在该软件中，受试者通过手机等移动终端设备访问应用，应用生成标准测试音频（如数字语音），通过受试者佩戴的多种类耳机播放；受试者根据听到的音频内容（如数字序列）在界面输入反馈，程序根据回答情况调整数字音频音量大小，在回答一定数量的题目后，显示受试者的听力水平。这类移动端听力测评工具突破了传统测试对专业设备和场地的依赖，具有较好的推广潜力。

3、然而，现有移动听力测评技术在实际应用中仍面临诸多挑战。首先，测试对环境安静度要求严苛，居家、社区等非专业场景下的环境噪声容易掩盖测试信号，导致阈值判定偏差。其次，不同品牌、型号的消费级终端设备（如智能手机、耳机）在最大输出声压级、频响曲线、总谐波失真等方面存在显著差异，可能导致同一数字音频文件在不同设备上播放时，用户耳道内接收到的真实声压级相差±15 db以上，使得测试结果缺乏可比性。此外，现有测评软件的交互界面多为通用化设计，未充分考虑老年人群在听力阈值评估操作中的特殊需求，例如字体过小、按钮不清晰、语音识别对发音不清的误判等问题，导致部分老年人无法独立完成全部测评任务，甚至中途放弃。

4、上述问题的综合作用，使得现有移动听力测评过程往往需要专业人员一对一指导才能完成，这不仅大幅增加了基层医疗机构的人力成本，也限制了社区、家庭等非专业场景下的筛查普及率，显著降低了老年听力健康筛查的可及性与数据准确性。因此，如何在复杂环境、多样设备和老年用户条件下实现准确、便捷、自主的听力阈值评估，是当前亟需解决的技术问题。

技术实现思路

1、本发明所要解决的首要技术问题在于提供一种智能听力阈值评估方法。

2、本发明所要解决的另一技术问题在于提供一种智能听力阈值评估系统。

3、为实现上述技术目的，本发明采用以下的技术方案：

4、根据本发明实施例的第一方面，提供一种智能听力阈值评估方法，包括以下步骤：

5、s1：在初始化阶段，根据终端设备的声学特性推送补偿参数，并且利用该补偿参数对终端设备的播放声音进行实时补偿，以确保不同终端设备输出相同的物理声压级；

6、s2：在测试阶段中，测试音播放之前，实时采集噪声，用于计算噪声掩蔽阈值和动态增益补偿量；

7、s3：根据测试协议获取当前测试频率对应的基准听力级；利用步骤s1得到的补偿参数，将所述基准听力级转换为基准声压级，利用步骤s2得到的动态增益补偿量对所述基准声压级进行补偿，得到补偿后的目标声压级；

8、s4：根据目标声压级以及声学特性，计算得到增益值，用于测试音播放；

9、s5：播放纯音测试音，同时记录播放开始时间戳；

10、s6：采集测试过程中的声音并记录时间戳；

11、s7：对声音信号进行流式语音识别得到有效响应，同时进行信号分离，输出置信度评分，结合有效响应和置信度评分判定受试者听力等级。

12、其中较优地，所述步骤s1中，所述补偿参数是通过查询映射表匹配出的补偿参数{a, b, c,频响曲线}，其中，a表示终端设备播放声音的灵敏度系数；b表示频响斜率补偿系数；c表示基准偏移常数；

13、所述查询映射表中包含设备型号以及与各设备型号匹配的频响特性参数。

14、其中较优地，所述步骤s7中，采用transformer时频掩码算法对噪声与潜在语音/测试信号进行分离，以确保噪声特征提取不受突发干扰的污染。

15、其中较优地，采用多通道imfcc特征提取算法并行处理多个不同时频分辨率或不同频带关注度的特征流，进行噪声强度与频率特征的毫秒级频谱追踪，构建包括强度、频率、时间调制特性的三维噪声特征模型，对稳态或瞬态噪声进行有效区分。

16、其中较优地，所述多通道是指针对环境噪声所具有的不同时间尺度、频率尺度和调制尺度特征，采用多分辨率并行分析方式构建的多个特征通道。

17、其中较优地，所述智能听力阈值评估方法还包括步骤s8：收集所有测试会话的数据和环境噪声，更新三维噪声特征模型，持续更新噪声数据库和终端设备的声学特性数据库。

18、其中较优地，采用动态谱增强技术依据实时噪声指纹，自适应调整测试音频的增益补偿量，让信号实际感知强度至少比噪声掩蔽阈值高出目标信噪比；其中，增益补偿量取刚好克服掩蔽所需的最小增益与设备允许的最大安全增益之间的较小值，并且不小于0。

19、其中较优地，在所述步骤s3中，对测试协议规定的基准听力级，经非线性映射得到基准声压级；再利用步骤s2中实时计算的增益补偿量进行补偿，得到补偿后的目标声压级。

20、其中较优地，采用双曲正切映射函数适配听觉非线性，将基准听力级转换到基准声压级。

21、根据本发明实施例的第二方面，提供一种智能听力阈值评估系统，包括：

22、终端设备，用于采集环境噪声、播放测试音频、拾取用户响应及展示评估结果；

23、云端服务器，用于实现上述智能听力阈值评估方法中的步骤；

24、所述终端设备与所述云端服务器通过无线通信网络进行数据交互；其中，所述云端服务器根据终端设备上报的设备型号的查询映射表，下发补偿参数；根据终端设备实时采集的环境噪声计算动态增益补偿量；执行流式语音识别及transformer时频掩码算法，输出置信度评分并判定听力等级；所述终端设备根据云端服务器下发的补偿参数和动态增益补偿量，对测试音频进行声压级补偿后播放。

25、与现有技术相比较，本发明提供的智能听力阈值评估方法及系统，通过对终端设备进行声学特性校准与实时补偿，消除了不同消费级设备在频响曲线、灵敏度等方面的硬件差异，使同一测试音频在不同设备上能够输出一致的物理声压级，从而大幅提升了跨设备测试结果的可比性与准确性；同时，本发明在每次测试音播放前实时采集环境噪声，利用多通道特征提取和时频掩码技术精准构建三维噪声特征模型，并基于动态谱增强算法自适应计算增益补偿量，有效克服了居家、社区等非专业场景下的环境噪声干扰，确保测试信号能够以优于掩蔽阈值的信噪比稳定传达至用户耳道；此外，本发明结合流式语音识别、置信度评分与智能交互引导，降低了老年人操作难度与误操作率，实现了无需专业人员一对一指导的自主测试。综上所述，本发明显著提高了听力阈值评估在非临床场景下的稳定性、一致性、可及性和用户依从性。