【XH】 數字助聽器信號處理關鍵技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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鄒采榮，梁瑞宇，王青雲 著

圖書標籤:

• 信號處理
• 助聽器
• 數字信號處理
• 音頻處理
• 生物醫學工程
• 康復工程
• 通信工程
• 算法
• 濾波器
• 自適應濾波

店鋪： 愛尚美潤圖書專營店

齣版社： 科學齣版社有限責任公司

ISBN：9787030487018

商品編碼：29477904818

包裝：平裝

齣版時間：2016-06-01

基本信息

書名：數字助聽器信號處理關鍵技術

定價：68.00元

作者：鄒采榮,梁瑞宇,王青雲

齣版社：科學齣版社有限責任公司

齣版日期：2016-06-01

ISBN：9787030487018

字數：

頁碼：177

版次：01

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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《數字助聽器信號處理關鍵技術》詳細介紹瞭數字助聽器信號處理的相關理論和涉及的關鍵算法。主要內容包括：助聽器研究基礎、助聽器多通道響度補償算法、助聽器降噪算法、助聽器迴波抑製算法、助聽器降頻算法、助聽器方嚮性技術以及研究展望。

目錄

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目錄
前言
章 緒論
1.1 數字助聽器研究的背景和意義 1
1.2 數字助聽器算法概述 2
1.2.1 多通道響度補償算法 2
1.2.2 自適應降噪算法 3
1.2.3 迴波抑製算法 3
1.2.4 降頻算法 3
1.2.5 助聽器方嚮性技術 3
1.2.6 其他算法 4
1.3 外研究現狀 4
1.4 目前存在的問題 5
1.5 本章小結 6
參考文獻 6
第2章 數字助聽器研究基礎 9
2.1 聽力損失疾病及其治療方法 9
2.1.1 聽力損失疾病 9
2.1.2 聽力損失與語言理解障礙 10
2.1.3 聽力損失治療方法 14
2.2 聽力檢測 15
2.2.1 測聽基礎 15
2.2.2 純音聽閾測試 16
2.3 言語測聽 18
2.3.1 言語測聽的設備與場地 19
2.3.2 言語信號的校準 20
2.3.3 言語識彆閾測聽 21
2.3.4 言語識彆率測聽 22
2.4 數字助聽器硬件結構 23
2.5 産品級全數字助聽器 24
2.6 漢語助聽器語言策略 26
2.6.1 漢語與英語的語言差異對比 26
2.6.2 助聽器漢語助聽策略及方法 28
2.7 本章小結 29
參考文獻 29
第3章 數字助聽器響度補償原理與算法 31
3.1 引言 31
3.2 助聽器壓縮原理與方法 31
3.2.1 助聽器壓縮背景與意義 31
3.2.2 助聽器壓縮基本原理 32
3.2.3 數字助聽器壓縮方法 43
3.2.4 助聽器處方公式 47
3.3 響度補償原理 51
3.3.1 增益傳遞函數 51
3.3.2 響度補償基本方法 52
3.3.3 聲壓級計算 54
3.3.4 多通道響度補償算法 55
3.4 符閤人耳聽覺特性的濾波器組設計 59
3.4.1 人耳聽覺特性 59
3.4.2 數字助聽器八通道響度補償模型 60
3.4.3 重構分析與綜閤濾波器組實現 61
3.5 實驗與仿真 62
3.5.1 八通道子帶濾波器分析與綜閤測試 62
3.5.2 多通道響度補償實驗 65
3.6 本章小結 72
參考文獻 73
第4章 助聽器降噪算法 76
4.1 引言 76
4.2 助聽器降噪算法概述 77
4.2.1 多通道自適應降噪算法 78
4.2.2 同步檢測降噪算法 81
4.2.3 兩種降噪算法的聯閤使用 82
4.2.4 存在的問題 82
4.3 改進的多通道降噪算法 83
4.3.1 多通道濾波器分解 83
4.3.2 譜減法原理 84
4.3.3 維納濾波算法原理 85
4.3.4 改進的降噪算法 86
4.4 實驗結果及分析 87
4.4.1 實驗設置 87
4.4.2 算法降噪性能比較 87
4.4.3 算法實時性分析 90
4.5 本章小結 90
參考文獻 91
第5章 助聽器迴波抑製算法 94
5.1 引言 94
5.2 助聽器迴波抑製算法概述 95
5.2.1 自適應增益衰減法 96
5.2.2 陷波濾波器法 97
5.2.3 自適應濾波器法 97
5.2.4 聯閤算法 98
5.2.5 挑戰和局限 99
5.3 迴波抵消算法及其改進 100
5.3.1 助聽器迴波抵消係統基本模型 100
5.3.2 自適應NLMS算法 102
5.3.3 自適應RLS算法 103
5.3.4 自適應次梯度投影算法 103
5.3.5 加權次梯度投影算法 106
5.4 實驗與仿真 108
5.4.1 預濾波單元A(z)對迴聲估計性能的影響 110
5.4.2 白噪聲輸入情況下三種算法的失調誤差比較 111
5.4.3 語音信號輸入時三種算法的失調誤差比較 113
5.4.4 白噪聲和語音信號輸入時的均方誤差比較 114
5.4.5 白噪聲和語音信號輸入時的迴聲返迴損耗增益值 115
5.4.6 次梯度投影算法中參數ρ取值對收斂性能的影響 117
5.4.7 算法復雜性分析 119
5.5 本章小結 120
參考文獻 120
第6章 助聽器降頻算法 124
6.1 引言 124
6.2 降頻助聽技術概述 125
6.2.1 多通道聲碼器 126
6.2.2 慢速播放 126
6.2.3 頻率轉移 127
6.2.4 頻率壓縮 128
6.2.5 目前存在的問題 128
6.3 自適應慢放移頻算法 129
6.3.1 慢放因子的評估 129
6.3.2 噪聲下的算法改進 131
6.3.3 算法實現原理 133
6.4 算法性能評估 134
6.4.1 實驗設置 134
6.4.2 測試量錶的信效度分析 136
6.4.3 漢語識彆性能分析 136
6.4.4 含噪聲音的識彆性能比較 137
6.5 本章小結 139
參考文獻 139
第7章 助聽器方嚮性技術 142
7.1 引言 142
7.2 定嚮麥剋風技術 143
7.2.1 一階定嚮麥剋風 144
7.2.2 自適應定嚮麥剋風 146
7.2.3 二階定嚮麥剋風 149
7.2.4 麥剋風陣列 150
7.3 人耳聽覺定位策略及綫索 151
7.3.1 人耳聽覺定位原理及方法 151
7.3.2 人耳聲源定位綫索 153
7.4 人耳聽覺定位模型 154
7.4.1 聽覺外周模型 154
7.4.2 定位特徵的計算與選擇 155
7.4.3 聲源估計方法 156
7.5 實驗與仿真 158
7.5.1 實驗設置 158
7.5.2 理想情況下的聲源方位估計 160
7.5.3 含乾擾源情況下的聲源方位估計 160
7.5.4 場景實驗統計分析 166
7.5.5 語音理解度實驗 168
7.6 本章小結 169
參考文獻 169
第8章 展望 174
參考文獻 176

作者介紹

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文摘

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序言

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【XH】數字助聽器信號處理關鍵技術 前言 在日益發展的科技浪潮中，聽力健康作為人類生活質量的重要組成部分，受到瞭前所未有的關注。聽力損失，無論其成因如何，都可能對個體的溝通、社交、學習乃至心理健康産生深遠影響。幸運的是，現代科技的發展為聽力損失的乾預提供瞭強大的工具，其中數字助聽器扮演著至關重要的角色。而助聽器之所以能齣色地補償聽力損失，其核心在於先進的信號處理技術。 本書《【XH】數字助聽器信號處理關鍵技術》正是深入探討這一核心領域的力作。它並非僅僅羅列枯燥的技術名詞，而是以嚴謹的學術態度和清晰的邏輯，層層剝繭，為讀者呈現數字助聽器背後那令人驚嘆的信號處理藝術。本書旨在為相關領域的工程師、研究人員、學生以及對助聽器技術感興趣的讀者提供一個全麵、深入的學習平颱，幫助他們理解並掌握助聽器信號處理的關鍵技術，從而推動助聽器技術的進步，為聽力障礙者帶來更美好的聽覺體驗。 第一章：助聽器信號處理的基石：數字信號處理基礎 在深入探討助聽器信號處理的專門技術之前，理解數字信號處理（DSP）的基本原理至關重要。本章將為讀者打下堅實的理論基礎，確保大傢能夠理解後續章節中更復雜的概念。 數字信號的錶示與采樣： 我們將從模擬信號嚮數字信號的轉換過程講起。詳細闡述采樣定理（Nyquist-Shannon采樣定理），解釋為什麼需要以兩倍於最高頻率的速率進行采樣纔能避免混疊，以及采樣率的選擇如何影響信號的保真度。我們將探討不同的采樣模式，例如均勻采樣和非均勻采樣，並討論它們在助聽器應用中的可行性。 量化與編碼： 模擬信號被離散化後，還需要將幅度值映射到離散的數字級彆，這個過程稱為量化。本章將深入介紹均勻量化和非均勻量化（如μ-law和A-law編碼），分析量化噪聲的産生機製及其對信號質量的影響。同時，將講解如何根據信號的動態範圍選擇閤適的量化位數，以在存儲和計算資源有限的情況下實現最佳的信號還原。 數字濾波器基礎： 濾波器是信號處理中不可或缺的工具，用於去除噪聲、增強特定頻率成分或隔離特定頻段。本章將介紹兩種主要的數字濾波器類型：有限脈衝響應（FIR）濾波器和無限脈衝響應（IIR）濾波器。我們將詳細講解它們的結構、設計方法（如窗函數法、頻率采樣法、雙綫性變換法等），並分析它們在幅度響應、相位響應、穩定性和計算復雜度方麵的優缺點。讀者將瞭解到如何根據助聽器信號處理的具體需求，選擇和設計最閤適的濾波器。 傅裏葉變換及其在信號分析中的應用： 傅裏葉變換是將時域信號轉換到頻域的強大工具，能夠揭示信號的頻率成分。本章將重點介紹離散傅裏葉變換（DFT）及其高效實現——快速傅裏葉變換（FFT）。我們將闡釋如何利用FFT分析助聽器接收到的聲音信號的頻譜特性，例如語音的基頻、共振峰，以及噪聲的頻率分布。這將為後續章節中噪聲抑製、聲音增強等技術奠定基礎。 捲積與相關： 捲積是理解濾波過程的核心數學運算，而相關則常用於模式匹配和信號檢測。本章將清晰地定義捲積和相關運算，並說明它們在助聽器信號處理中的實際意義，例如通過捲積實現濾波，通過相關檢測特定的聲音模式。 第二章：助聽器信號處理的核心挑戰與目標 在掌握瞭DSP基礎後，本章將聚焦於助聽器信號處理所麵臨的獨特挑戰，以及其最終追求的目標。 聽力損失的類型與頻譜特性： 聽力損失並非單一現象，而是呈現齣多種類型，如傳導性、感音神經性、混閤性聽力損失，以及不同程度的聽覺敏感度下降和頻率選擇性聽力損失。本章將詳細分析這些聽力損失的聽覺生理學基礎，並重點闡述它們對聲音信號頻譜的影響。例如，高頻聽力損失會導緻輔音信息模糊，從而影響言語的清晰度。 噪聲的乾擾與抑製： 真實世界充滿瞭各種噪聲，如環境噪聲（風噪聲、交通噪聲、社交場閤的背景音）、設備噪聲（麥剋風自身的噪聲、電子元件産生的噪聲）。這些噪聲極大地乾擾瞭用戶對目標聲音（如語音）的感知。本章將深入探討不同類型的噪聲特性，並提齣助聽器信號處理的首要目標之一：有效抑製噪聲，同時最大程度地保留目標信號。 言語增強與可懂度提升： 助聽器的核心功能是幫助用戶聽清楚，尤其是聽清楚言語。然而，僅僅放大聲音是遠遠不夠的。在本章中，我們將探討如何通過信號處理技術，在噪聲環境中提高言語信號的信噪比，清晰度，以及整體可懂度。我們將介紹一些初步的言語增強策略，為後續章節的詳細算法鋪墊。 動態範圍壓縮（DRC）： 聽力損失的用戶往往對響度變化非常敏感，大聲會讓他們感到不適，而小聲則聽不見。動態範圍壓縮技術的目標是在不引入失真的前提下，減小聲音的響度範圍，讓用戶能夠同時感知到更廣泛的聲音，從微弱的耳語到相對響亮的聲音。本章將詳細介紹DRC的原理、關鍵參數（閾值、壓縮比、釋放時間、起音時間）以及不同類型的DRC算法。 反饋抑製： 助聽器工作時，放大的聲音會通過聲學耦閤部分傳迴麥剋風，造成嘯叫（反饋）現象，嚴重影響用戶體驗。本章將深入分析反饋産生的機理，並介紹各種反饋抑製技術，包括自適應濾波、陷波器等，探討它們在實時消除嘯叫方麵的有效性。 第三章：現代助聽器中的先進信號處理算法 本章將進入本書的核心內容，詳細介紹當前主流數字助聽器中采用的各種先進信號處理算法。 降噪算法（Noise Reduction）： 譜減法（Spectral Subtraction）： 詳細講解譜減法的基本原理，包括噪聲譜的估計（靜音段分析、自適應更新）、語音段的譜估計，以及如何通過相減來抑製噪聲。探討譜減法存在的“音樂彩虹”效應及其改進方法。 Wiener濾波： 介紹基於統計模型的Wiener濾波器，它能夠根據信號和噪聲的統計特性，設計齣最優的綫性濾波器。講解如何估計信號和噪聲的功率譜密度，並闡述Wiener濾波器在助聽器中的應用，尤其是在語音信號增強方麵的優勢。 自適應濾波（Adaptive Filtering）： 詳細闡述自適應濾波器的概念，以及如何利用LMS（Least Mean Squares）算法、RLS（Recursive Least Squares）算法等實現濾波器的參數更新，以適應不斷變化的噪聲環境。講解自適應濾波器在噪聲抑製和迴聲消除中的應用。 機器學習與深度學習在降噪中的應用： 探討近年來興起的基於機器學習和深度學習的降噪技術。介紹捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等模型在語音增強和噪聲抑製任務中的應用，以及它們在處理復雜非綫性噪聲方麵的潛力。 言語增強與可懂度技術（Speech Enhancement & Intelligibility）： 頻域增強（Frequency Domain Enhancement）： 除瞭前麵提到的降噪，本章將更深入地探討如何直接在頻域對語音信號進行增強。例如，通過調整幅度譜和相位譜來提升語音的清晰度。 感知語音增強（Perceptual Speech Enhancement）： 介紹基於人類聽覺模型（如掩蔽效應、聽覺頻率分辨率）的語音增強算法，旨在使增強後的語音在聽覺感知上更加清晰自然。 聲源分離（Source Separation）： 在多聲源混閤的環境中，助聽器需要區分目標語音和其他聲音。本章將探討一些基本的聲源分離技術，如獨立成分分析（ICA）在助聽器中的應用潛力。 方嚮性信號處理（Directionality）： 講解助聽器如何利用多個麥剋風來實現方嚮性，以突齣來自特定方嚮的聲音，並抑製來自其他方嚮的噪聲。詳細介紹波束形成（Beamforming）等技術，以及它們在改善信噪比和空間感知方麵的作用。 動態範圍壓縮（DRC）的進階算法： 多通道/多頻段DRC： 介紹如何將音頻信號劃分為多個頻段，並對每個頻段獨立進行動態範圍壓縮。分析這種方法的優勢，例如能夠更精細地處理不同頻率的聽力損失。 瞬態信號處理： 探討如何區分瞬態聲音（如打擊聲、門鈴聲）和穩態聲音（如語音），並對它們采用不同的壓縮策略，以保留瞬態信號的衝擊感，同時避免對語音造成過度壓縮。 反饋抑製的魯棒算法： 自適應反饋消除： 進一步探討更先進的自適應反饋抑製算法，它們能夠快速準確地追蹤聲學路徑的變化，並持續地消除反饋。 機器學習輔助反饋抑製： 介紹如何利用機器學習技術來識彆和預測反饋，並實現更智能的反饋抑製。 第四章：助聽器信號處理的硬件與軟件實現 本章將從工程實現的視角，探討數字信號處理算法如何在助聽器硬件和軟件環境中落地。 數字信號處理器（DSP）芯片： 介紹助聽器中常用的DSP芯片架構，包括其運算能力、功耗、以及對實時處理的需求。探討不同類型的DSP芯片（如專用音頻DSP、通用微處理器）在助聽器中的選擇考量。 模數轉換器（ADC）與數模轉換器（DAC）： 詳細講解ADC和DAC在助聽器中的作用，包括它們的采樣率、分辨率、動態範圍等參數如何影響信號的質量。 麥剋風陣列與聲學處理： 探討助聽器中麥剋風的類型（如全嚮麥剋風、定嚮麥剋風）、布局以及麥剋風陣列在實現方嚮性處理中的重要性。 算法的量化與優化： 介紹在嵌入式係統中實現DSP算法時，如何進行浮點運算到定點運算的轉換，以及如何對算法進行優化以減小計算量和功耗。 實時性要求與挑戰： 強調助聽器信號處理必須是實時的，延遲對用戶的聽覺體驗至關重要。分析實時性帶來的設計挑戰，以及各種優化技術如何應對。 軟件架構與固件設計： 概述助聽器中信號處理算法的軟件架構，以及固件在控製和調度這些算法中的作用。 第五章：未來發展趨勢與展望 技術在不斷進步，助聽器信號處理也麵臨著新的機遇和挑戰。本章將展望未來發展趨勢。 更智能的自適應能力： 探討助聽器如何通過更強大的傳感器和更先進的算法，實現對用戶所處環境和聽力需求的更智能的感知和自適應。 個性化信號處理： 介紹如何結閤個體用戶的聽力圖、生活習慣、偏好等信息，實現高度個性化的信號處理策略。 麵嚮更高保真度的聲音還原： 探索如何通過更精細的信號處理技術，模擬更自然的聽覺感知，還原更豐富的聲音細節。 與人工智能的深度融閤： 展望人工智能在語音識彆、環境理解、用戶意圖預測等方麵的進一步應用，從而賦能更智能化的助聽器。 跨平颱與互聯互通： 探討助聽器如何與其他智能設備（如智能手機、智能傢居）進行無縫連接和協同工作。 新興技術在助聽器領域的應用： 簡要介紹如骨傳導助聽器、人工耳蝸等相關技術，以及它們在信號處理方麵的獨特性。 結語 《【XH】數字助聽器信號處理關鍵技術》不僅是一本技術手冊，更是一扇通往聽覺科技前沿的窗口。通過對本書內容的學習和理解，讀者將能夠深刻認識到數字信號處理在助聽器中的核心地位，掌握各種先進算法的原理和應用，並對未來的發展趨勢有所洞察。我們希望本書能夠激發更多研究和創新的火花，為聽力障礙者帶來更優質、更智能的聽覺體驗，讓他們能夠更好地融入社會，享受生活的美好。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對音頻技術領域略有涉獵的愛好者，我總是對那些能夠將復雜科學原理轉化為實際應用的書籍抱有濃厚的興趣。這本書的名字——“【XH】 數字助聽器信號處理關鍵技術”，單看字麵就充滿瞭探索的誘惑。我腦海中立即浮現齣各種信號處理的圖譜和算法，比如傅裏葉變換、濾波器的設計，以及更復雜的噪聲抑製和語音增強技術。想象一下，一個微小的芯片，如何捕捉到嘈雜環境中的細微人聲，然後又如何將這些聲音還原得清晰悅耳，同時又不會讓使用者感到不適。我猜測這本書會深入剖析其中的核心算法和實現細節，可能會涉及一些關於麥剋風陣列、自適應濾波、甚至深度學習在聽力補償方麵的應用。對於我來說，能夠讀懂並理解這些“關鍵技術”，無疑是一種智力上的挑戰和享受，也希望能從中汲取一些新的研究思路，甚至為我自己的項目帶來靈感。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名讓我想起瞭一次非常有趣的經曆。大概是幾年前，我的奶奶突然開始聽不清電視裏的節目，甚至和傢人說話時也常常需要重復。當時我們全傢都有些著急，跑遍瞭好幾傢醫院，最後醫生建議她試試助聽器。說實話，當時我對助聽器瞭解得並不多，隻覺得那是一種很老的、戴在耳朵後麵的裝置，可能效果也一般。奶奶一開始也不願意戴，覺得會很顯老，也很不習慣。但是，在我們的勸說下，她終於去定製瞭一款。剛開始戴上的時候，她整個人的反應都變瞭，眼睛都亮瞭，說是聽到瞭很多之前聽不到的聲音，比如鳥叫聲，風吹過樹葉的聲音。那份喜悅，至今我仍然記憶猶新。這本書的名字，就讓我想到瞭那個充滿溫情和解決問題的時刻，感覺它可能講述的不僅僅是技術，更是一種讓生活重拾清晰和美好的力量。我很好奇，現在所謂的“數字助聽器”和以前有什麼不一樣，是不是技術進步讓它們變得更小巧、更智能，更能適應不同人的聽力需求。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，雖然聽起來略顯專業，但它喚醒瞭我內心深處的一個好奇心。我一直覺得，科技的發展，最終的目的是為瞭讓人們的生活變得更好，更便捷。而聽力，作為我們感知世界的重要方式之一，它的質量直接影響著我們的生活品質。我曾經在公共場閤看到過一些佩戴助聽器的人，他們眼神中透露齣的那種渴望與世界重新連接的目光，讓我頗為觸動。這本書的標題，讓我開始思考，現代的“數字助聽器”是如何通過精密的“信號處理”來彌閤聽力上的障礙的？它裏麵提到的“關鍵技術”，是不是能夠解釋為什麼一些助聽器能夠如此精準地還原聲音，甚至在嘈雜的環境中也能讓我們聽清楚彆人說話？這本書，會不會是一扇窗，讓我得以窺探那些隱藏在科技進步背後，為改善人類聽力而默默努力的智慧結晶。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，讓我聯想到瞭一件很有趣的事情。我有一個錶哥，他是一名軟件工程師，平時特彆喜歡研究各種新奇的科技産品。幾年前，他迷上瞭某個品牌的智能手錶，每天都對著手錶裏的各種數據和功能研究個不停，還樂此不疲地跟我分享各種“黑科技”。我當時就覺得，他是不是把所有能“數字”的東西都給“數”瞭個遍。所以，當我看到“【XH】 數字助聽器信號處理關鍵技術”時，我第一反應就是，這本書可能就是那種，會把一個大傢平時不太注意，但背後卻蘊含著尖端技術的領域，給挖得明明白白、清清楚楚的書。我猜想，這本書會從信號的采集、降噪、放大，到最終的聲音重塑，每一個環節都進行詳細的講解，甚至可能會涉及一些數學模型和仿真分析，讓讀者能夠真正理解數字助聽器是如何工作的。

評分☆☆☆☆☆

剛在書店看到這本書的時候，我猶豫瞭一下，因為我對“數字助聽器”這個概念並不太熟悉。我的印象中，助聽器似乎是給老年人用的，感覺技術已經相當成熟，不會有太多“關鍵技術”值得專門探討。但仔細想想，現代科技的發展速度非常驚人，說不定這個領域也早就發生瞭翻天覆地的變化。我記得以前的老式助聽器，總是戴著很不舒服，而且效果也差強人意，還容易産生一些奇怪的雜音。現在，聽彆人說，現在的數字助聽器已經非常智能，可以根據不同的環境自動調整，甚至還能連接手機，像藍牙耳機一樣使用。這讓我不禁好奇，到底是什麼樣的“信號處理技術”，能夠實現這麼大的飛躍？是不是這本書就會解答我的疑惑，揭示那些隱藏在小巧外形背後的復雜工程和科學原理？或許，它會顛覆我對助聽器的傳統認知。