申请/专利权人：根特大学

申请日：2020-06-09

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN113924786B

主分类号：H04R25/00

分类号：H04R25/00;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/084

优先权：["20190609 EP 19179210.0","20200401 EP 20167522.0"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.29#授权;2022.03.01#实质审查的生效;2022.01.11#公开

摘要：公开了用于模仿听觉刺激的耳蜗处理的方法和听力设备100，其中多层卷积编码器‑解码器神经网络10顺序地对包括多个样本的时域输入进行压缩并且然后解压缩。用于应用非线性变换的至少一个非线性单元仿效与耳蜗力学和外毛细胞相关联的级别相关的耳蜗滤波器调谐。其他所描述的模块包括内毛细胞和听觉神经纤维处理。多个捷径连接15直接在编码器11的卷积层与解码器12的卷积层之间转发输入。输出层14针对神经网络的每个输入生成耳蜗响应参数的N个输出序列以展开耳蜗频率拓扑位置‑频率图，所述耳蜗响应参数的N个输出序列对应于与N个不同中心频率相关联的N个模仿的耳蜗滤波器。

主权项：1.一种用于模仿听觉刺激的耳蜗处理的计算机实现的方法，所述方法包括以下步骤：-提供多层卷积编码器-解码器神经网络10，其包括·编码器11和解码器12，各自至少包括多个连续的卷积层11a-d；12a-c，14，所述编码器的连续卷积层11a-d具有对于所述神经网络10的输入的增加的步长以顺序地对所述输入进行压缩，以及所述解码器12的连续卷积层12a-c，14具有对于来自所述编码器11的经压缩的输入的增加的步长以顺序地对所述经压缩的输入进行解压缩，所述卷积层中的每一者包括多个卷积滤波器，所述多个卷积滤波器用于与所述卷积层的输入进行卷积以生成对应的多个激活图作为输出，·至少一个非线性单元，其用于对由所述神经网络的至少一个卷积层生成的激活图应用非线性变换，所述非线性变换仿效与耳蜗力学和外毛细胞相关联的级别相关的耳蜗滤波器调谐，·所述编码器11与所述解码器12之间的多个捷径连接15，所述多个捷径连接用于将所述编码器11的卷积层的输入直接转发至所述解码器12的至少一个卷积层，·输入层13，其用于接收所述神经网络的输入，以及·输出层14，其用于针对所述神经网络的每个输入生成耳蜗响应参数的N个输出序列以展开耳蜗频率拓扑位置-频率图，所述耳蜗响应参数的N个输出序列对应于与N个不同中心频率相关联的N个模仿的耳蜗滤波器，每个输出序列的耳蜗响应参数指示耳蜗基底膜的位置相关的时变振动，-提供指示时间采样的听觉刺激的预定长度的至少一个输入序列，并将所述至少一个输入序列应用于所述神经网络10的输入层13以获得所述耳蜗响应参数的N个输出序列，以及-对获得的N个输出序列求和，以生成耳蜗响应参数的单个输出序列。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 根特大学 用于耳蜗力学和处理的神经网络模型

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