噪音听力损失验配的事项

噪音性听力损失患者的主要沟通困难是在嘈杂环境中聆听。尽管助听器技术不断在进步，但提高信噪比明显的方法仍是使用远程麦克风，例如FM系统等。由于使用场景的限制，许多患者不大愿意使用辅助听觉设备。

那么，新技术能给噪音性听力损失患者带来哪些获益呢？选配助听器时应注意什么？

1枯燥警告

一般，验配师选择的频率增益响应是基于规定的验配公式的。通常这些预设的验配公式不一定能满足患者所需求的助听器参数。随着助听器输出的强度水平的变化，助听器用户的偏好和表现也会发生变化。

Tecca和Goldstein在1984年的研究中发现，受试者在舒适的聆听环境下更喜欢低频增益，而当周围的声音变大时，则更偏向于更少的低频增益。

接近听阈时，助听器用户可能更喜欢“五分之四增益原则”，但随着接近响度不适阈，更适合的增益可能是阈值的五分之一，甚至没有增益。

助听器技术的发展给患者带来了很多好处，多频道的数字助听器可以有更多的可调整空间。

一方面，低频可以小化增益，中频大化增益，然后高频小化增益（如果有需要的话）。另一方面，如果患者可以利用高频放大，则可以对该频带中的增益进行编程。

对于有异常REUG（真耳未助听增益）的患者，还可以根据个人的需求进行移频。多个频带也可以用于通过改变交叉频率来形成频率增益响应，以克服带间限制（即频带之间的大差异为30dB）。

此外，通过结合扩展和压缩，以及降噪功能，可以大限度地降低具有良好低频听力患者的可听电流噪声。

2助听器自适应技术

自适应放大是根据输入信号的特性自动调整增益。自适应放大的目标是增强言语可懂度，改善听觉舒适度和降噪。

有研究结果指出，对于听力正常的听众，当使用噪声中言语感知测试的句子进行评估时，即使信噪比增加1dB，也可以使单词识别率提高6%到8%（Bilger等，1984）。

理论上，信噪比改善5dB，可以为具有良好单词识别能力的感音神经性听力损失患者提供高达35%的单词识别率。

现在的数字助听器具有整个频谱内自适应放大的能力。数字信号处理可以使助听器区分噪声和语音，不仅基于频谱组成，还基于时间特性。

噪音和语音有着截然不同的时间模式，例如，语音以比噪声慢得多的速率进行调整。因此，具有数字信号处理的助听器评估传入信号时也在预测该信号是否是语音信号。如果是，将提供完全放大。如果不是，增益则将在该频带内减少。

尽管以前总会有些患者抱怨，噪声中的言语识别率很难得到明显的提升。但随着目前各大助听器厂商开始进入到人工智能领域，潜在地为长期以来的“鸡尾酒会”难题提供了新的解决方案。

3压缩和压缩阈值

目前市面上主流的助听器都具有多个通道，多通道是有理论意义的，因为正常人耳蜗的特征在于多达23个临界频带（critical band）。多通道可以让验配师在移频处理上具有很大的灵活性。

压缩阈值可以定义为启动压缩的低阈值。对于具有输入压缩的助听器，压缩阈值通常在45dB和75dB之间。较低压缩阈值的优点是助听器使用者可能感觉不到压缩的和运作，因为助听器大多数时间下是处于压缩模式的。

70至75dB SPL范围内的压缩阈值可能会导致在正常对话中产生频繁的压缩反应（特别是由患者自己发出的声音）。较低的压缩阈值另一个好处就是，压缩可以在更宽的范围内进行，可以是助听器使用者的全动态范围内。

4压缩比

压缩比是指输入水平与输出水平的相应变化之比。一般情况下，外毛细胞可以充当“耳蜗放大器”，为低输入的声音（例如0dB）提供高达60dB的增益，对高输入的声音（例如100dB）不提供增益。

外毛细胞的功能受损的患者就失去了这个“耳蜗放大器”。

我们进行一个假设，正常听力的人可能具有100dB左右的动态范围，而患有感音神经性听力损失的患者可能只有40dB的动态范围。因此，可以认为为了将感音神经性听力损失恢复到正常的非线性处理能力，只需要将压缩比控制在2.5比1就足够了。

具有多通道自动增益的高压缩比（例如8比1）在相对低的压缩阈值时，可能会降低识别某些语音所需的相对强度线索（Plomp，1988）。另外还应该考虑到，即使由于高频带压缩（使用线性低频处理）而降低频谱对比度，高频补充也可以补偿和恢复响度上的差异。

验配师们应该要发现，长期的助听器使用者可能会抱怨压缩太多而导致的声音消失和声音不足。

所以，在给噪音性听力损失的患者验配助听器的时候，助听器通道的数量是助听器的决定性因素，但是助听器内的其他功能（无线连接技术，可扩展性等等），也是助听器性能的重要决定因素。