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龙图腾网获悉南京工程学院申请的专利基于听损分类的助听器语音质量自评价方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116453547B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210620231.7，技术领域涉及：G10L25/60；该发明授权基于听损分类的助听器语音质量自评价方法是由梁瑞宇;鞠梦洁;唐闺臣;王青云;谢跃;王婕;程佳鸣;庞聪设计研发完成，并于2022-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于听损分类的助听器语音质量自评价方法在说明书摘要公布了：本发明公开基于听损分类的助听器语音质量自评价方法，包括构建由帧级特征提取网络、听损分类子网络、质量预测子网络构成的语音质量自评估网络；基于助听器处理后信号计算浅层特征，利用帧级特征提取网络学习失真信号的深层表示，从而获得帧级特征；形状重置后的帧级特征分别通过听损分类子网络和质量预测子网络得到失真语音补偿前听力损失程度的分类情况和质量评分的预测值。本发明依照多任务训练策略，将预测失真信号的质量评分作为主任务，预测失真信号的质量分类作为辅任务，通过训练时损失函数的权重因子调节主、辅任务在网络中的重要程度，提高了无参考助听器语音质量评价方法的准确性，简化了处理过程。

本发明授权基于听损分类的助听器语音质量自评价方法在权利要求书中公布了：1.基于听损分类的助听器语音质量自评价方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：构建包括帧级特征提取网络、听损分类子网络、质量预测子网络的助听器语音质量自评价网络； S2：将待测语音的浅层特征输入至帧级特征提取网络中，从而获得帧级特征； S3：将获得的帧级特征输入至听损分类子网络中，得到失真语音补偿前听力损失程度的分类情况； S4：将获得的帧级特征同时输入至质量预测子网络中，得到质量评分的预测值； S5：助听器语音质量自评价网络利用助听器语音质量指标为标签的训练数据进行训练，损失函数由质量预测子网络和听损分类子网络的损失函数加权组合而成；其中利用助听器语音质量指标为标签的训练数据进行训练的具体过程为： 在训练过程中计算语音质量自评估网络的损失函数，直至损失函数值小于阈值完成训练；所述语音质量自评估网络的损失函数由质量预测子网络和听损分类子网络的损失函数加权组合而成，权重因子β调节听损分类子网络在语音质量自评价网络中的重要性程度： Loss＝1-βLossscore+βLosslevel 其中，Lossscore表示质量预测子网络的损失函数，具体表示为： Losslevel表示听损分类子网络的损失函数，具体表示为： 其中，oi表示Softmax分类器对第i个听损程度的预测概率，Nl表示听损程度的总分类个数，leveli表示第i个听损程度的真实概率，由听损程度分类等级转变而成： 式中level表示听损程度分类等级，由500Hz、1kHz、2kHz和4kHz的平均听阈损失avgHL计算得到，具体表示为： 式中ceil表示向下取整，level为之间的整数。

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