电子测量技术

作者：方宏宇，张宇翔，宫琴

单位：1.无锡清耳话声科技有限公司 无锡 214000;2.清华大学生物医学工程学院 北京 100084

关键词：助听器;增益;极端梯度提升;人工旅鼠算法

基金：“十四五”国家重点研发计划（2023YFC2416200）项目资助

传统助听器在语音放大过程中采用的增益补偿公式主要适用于安静环境，无法满足听损患者在不同环境下实际增益的需求，这导致患者对助听器增益补偿不满意、佩戴体验感不佳，为解决这一问题，本文提出了一种针对实际生活环境自动调整最适增益的GS-LGA-XGBoost算法，算法通过极端梯度提升（XGBoost）、网格搜索（GS）和改进的遗传算法（LGA）来预测助听器各频率点增益，利用实际医院采集的患者满意的1 200只耳朵的助听器增益数据作为数据集，构建小声、中声、大声三个增益预测模型。本文提出的算法在小声、中声和大声增益测试集上的测试效果更接近患者满意的增益值。与三种不同的机器学习方法（支持向量回归（SVR）、随机森林（RF）和深度学习（DNN））相比较，本文提出的算法在预测助听器增益方面均优于其他机器学习方法。本文提出的GS-LGA-XGBoost算法不但实现助听器增益在不同环境下的动态调整，而且预测精度高，更符合听障患者对助听器满意增益的需求。

来源：2026年第3期

《电子测量技术》期刊编辑部

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