向用户提供提醒的听力系统、听力设备和方法与流程

1.本公开内容涉及根据权利要求1的前序部分的一种通过被配置为佩戴在用户的耳朵处的听力设备来向用户提供提醒的方法。本公开内容还涉及根据权利要求19和20的用于操作该方法的听力系统和听力设备、以及根据权利要求21的存储用于执行该方法的指令的计算机可读介质。


背景技术：

2.听力设备可以用于提高用户的听力能力或通信能力，例如通过补偿听力受损的用户的听力损失，在这种情况下，听力设备通常被称为诸如助听器或听力假体的听力器械。听力设备还可以用于基于音频信号来输出声音，音频信号可以通过导线或无线地传送到听力设备。听力设备还可以用于在用户的耳道中再现由麦克风检测到的声音。所再现的声音可以被放大以考虑听力损失(诸如在听力器械中)，或者可以在不考虑听力损失的情况下输出，例如以提供检测到的周围声音的忠实再现和/或在所再现的周围声音中添加增强现实的声音特征(诸如在可听装置中)。被配置为佩戴在耳朵处的不同类型的听力设备包括耳塞、耳机、可听装置、以及听力器械，诸如耳道内接收机式(ric)助听器、耳后式(bte)助听器、耳内式(ite)助听器、耳道内隐形式(iic)助听器、深耳道式(cic)助听器、被配置为向用户提供表示音频内容的电刺激的耳蜗植入系统、被配置为向用户提供表示音频内容的放大和电刺激两者的双模听力系统、或任何其它适当的听力假体。
3.听力设备通常结合通信设备(诸如智能手机或平板设备)来使用，例如在收听由通信设备处理的声音数据时和/或在由通信设备操作的电话对话期间。最近，通信设备已经与听力设备集成，使得听力设备至少部分地包括那些通信设备的功能。听力系统可以包括例如听力设备和通信设备。
4.最近，一些听力设备也越来越多地被配备不同类型的传感器。传统上，这些传感器通常包括声音传感器，其用于检测声音并且向用户输出声音的经放大和/或经信号处理的版本。为了向用户提供关于其自己和/或周围环境的甚至更多的信息，逐步实现了各种其它传感器类型，尤其是未与听力设备的声音再现和/或放大功能直接相关的传感器。这些传感器包括惯性传感器(诸如加速计)，其允许监测用户的移动。生理传感器(诸如生物计量传感器)主要被采用于监测用户的健康。
5.听力缺陷和/或佩戴用于收听音频内容的听力设备可能增加道路交通的安全风险。佩戴听力设备的用户可能仅在相当大的延迟的情况下识别接近的车辆，或者由于对听力的不利影响而忽略车辆。易受伤害道路使用者包括例如行人、骑自行车者和汽车驾驶员。如上所述，可以采用听力设备的各种感测和通信能力来评估用户在当前交通状况下的风险，该交通状况可能是由该用户附近的车辆造成的。在发现这样的风险的情况下，听力设备可以向用户提供适当的提醒。
6.除了可靠地识别在用户附近的潜在危险的车辆的挑战之外，还存在不使用过多和/或不必要的提醒打搅用户和/或使用户负担过重的另一挑战。在许多情况下，用户可能
已经意识到车辆。在这样的情况下，提醒可能被视为打扰，而不是帮助。此外，向用户提醒特定车辆甚至可能增加交通风险，例如，当用户已经注意到该车辆，但该提醒分散用户的注意力而使用户对另一辆潜在危险车辆分心时。最佳地，提醒将仅限于其中真正被需要的那些情况，并且仅限于引起用户的注意力所需要的程度。然而，在损害用户被可靠地提醒并且不被提醒打搅的利益的情况下定量地定义这样的限制(这可能是相当主观地经历并且还可能取决于用户的偏好以及用户和交通环境的其它不可预测的属性)在实践中可能难以实现。因此，将期望的是，尽可能准确地近似用户的兴趣，并且在基本技术约束内满足用户的需求。


技术实现要素：

7.本公开内容的目的是避免上述缺点中的至少一个缺点，并且将听力设备和/或听力系统配备为具有通过听力设备以方便的方式控制针对用户的关于在用户附近的车辆的提醒的能力，具体地，平衡用户可靠地变得警觉潜在有风险的交通状况以及不因太多或不必要的提醒而负担过重或打搅的利益的能力。另一目的是将通过提醒唤起的用户的意识自适应到用户实际被车辆危及的概率，具体地将提醒对用户造成的潜在打扰最小化。进一步的目的是促进用户对危险区域的识别，例如以将用户的注意力吸引到危险起源的方向或危险相对于用户的空间和/或时间距离的方式来提供提醒。又一目的是允许对向用户提醒的车辆的优先化，具体地在用户附近存在多个车辆的情况下。另一目的是允许用户和/或第三方根据个人要求和/或有利的边界条件来自定义提醒操作和/或提醒操作的发生。
8.这些目的中的至少一个目的可以通过以下各项来实现：向用户提供提醒的方法(包括根据专利权利要求1所述的特征)、和/或听力系统(包括根据专利权利要求19所述的特征)和/或听力设备(包括根据专利权利要求20所述的特征)和/或计算机可读介质(包括根据专利权利要求21所述的特征)。本发明的有利实施例通过从属权利要求和下文的描述来限定。
9.因此，本公开内容提出了一种通过被配置为佩戴在用户的耳朵处的听力设备向所述用户提供提醒的方法，所述方法包括：提供用户相关数据，所述用户相关数据包括关于所述用户和/或所述用户的周围环境和/或由所述用户佩戴的所述听力设备的属性的信息；提供与在所述用户附近的至少一个车辆相关联的车辆相关数据，所述车辆相关数据包括关于所述车辆的属性的信息；基于所述用户相关数据和所述车辆相关数据来确定指示所述用户被所述车辆危及的概率的相关性度量；以及根据所述相关性度量来控制所述听力设备的操作，所述操作向所述用户提醒所述车辆。
10.以这种方式，在用户相关数据中包含的信息可以与在车辆相关数据中包含的信息置于共同的上下文中，以确定用户被车辆危及的概率，并且根据此来控制提醒操作。在一些情况下，这可以用于将提醒限制到其中用户尚未意识到迫在眉睫的危险和/或车辆碰撞用户的概率足够高的情形。在一些情况下，这还可以用于根据用户被车辆危及的概率来按照可以使提醒对用户的打扰最小化的方式来提供提醒，具体地通过仍然确保用户变得意识到提醒(至少当车辆碰撞用户的概率足够高时)。
11.独立地，本公开内容提出了一种听力系统，包括：听力设备，其被配置为佩戴在用户的耳朵处；以及远离所述耳朵的电子设备，其被配置为以与所述用户保持静止的方式操
作，所述电子设备通信地耦合到所述听力设备，所述听力系统包括被配置为执行提供所述提醒的所述方法的处理单元。独立地，本公开内容提出了一种被配置为佩戴在用户的耳朵处的听力设备，所述听力设备包括被配置为执行提供所述提醒的所述方法的处理单元。独立地，本公开内容提出了一种存储指令的非暂时性计算机可读介质，所述指令在由处理单元执行时使得所述处理单元执行提供所述提醒的所述方法。
12.随后，描述了所述方法和/或所述听力系统和/或所述听力设备的一些实现方式的额外特征。这些特征中的每个特征可以单独地提供或与至少另一特征组合来提供。可以在所述方法和/或所述听力系统和/或所述听力设备和/或所述计算机可读介质的一些实现方式中相应地提供这些特征。
13.在一些实现方式中，采用车辆相关数据和/或用户相关数据来确定在用户附近的车辆将碰撞用户的概率和/或用户意识到在其附近的车辆的概率。可以基于车辆将碰撞用户的概率和/或用户意识到车辆的概率来确定相关性度量。
14.车辆相关数据可以包括关于车辆的动态属性和/或固有属性的信息。车辆的动态属性可以包括车辆的位置和/或车辆的速率和/或车辆的移动方向和/或车辆的行程和/或车辆相对于用户的距离和/或接近度和/或车辆与用户的预测碰撞位置和/或在用户附近的车辆的数量和/或存在。车辆的固有属性可以包括车辆的类型和/或车辆的可识别性和/或车辆可能潜在地使得用户遭受的伤害程度。
15.车辆相关数据可以由在听力设备中包括的检测器和/或在远离听力设备的电子设备中包括的检测器来检测，和/或可以从远离用户的外部数据源(例如，经由射频(rf)信号)传送给听力设备和/或电子设备。听力设备和/或电子设备可以包括用于从外部数据源接收数据的通信单元。
16.用户相关数据可以包括关于用户的动态和/或固有属性和/或用户的周围环境的信息。用户的动态属性可以包括用户的位置和/或用户的速率和/或用户的移动方向和/或用户的行程和/或用户相对于车辆的距离和/或接近度和/或用户相对于车辆的方位。用户的固有属性可以包括由用户驾驶的车辆的属性，例如，车辆的类型和/或车辆的可识别性和/或车辆的交通安全性。用户的固有属性可以包括用户对在其附近的车辆的意识水平。意识水平可以基于以下各项来确定：由在听力设备中包括的音频换能器(transducer)输出给用户的音频信号的属性和/或用户的周围环境的属性和/或用户的行为和/或用户的状况。
17.用户相关数据包括关于用户和/或用户的周围环境和/或由用户佩戴的听力设备的属性的信息，其可以包括关于当用户佩戴听力设备时听力设备的影响用户的属性的信息。用户相关数据可以包括当用户佩戴听力设备时在耳朵处获得的信息，具体地当用户在用户的耳朵处操作听力设备时。用户相关数据还可以包括关于通信地耦合到听力设备的电子设备的信息。
18.例如，音频信号的属性可以包括音频信号的类型和/或起源和/或音量和/或方向性和/或时序和/或内容和/或内容的数量和/或由音频信号表示的声音的频率和/或由音频信号执行的噪声消除。周围环境的属性可以由环境传感器来检测。周围环境的属性可以包括关于当前交通状况和/或道路环境和/或道路状况和/或天气和/或能见度和/或日光状况和/或在周围环境中普遍存在的音量水平和/或噪声水平的信息。周围环境的属性还可以包括在周围环境中检测到的声音中的声音特征的存在，其中，声音特征指示在周围环境中的
适于影响用户意识的声音。
19.例如，用户的行为可以由移动传感器和/或声音传感器和/或生理传感器(具体地，生物计量传感器)来检测。例如，用户的行为可以包括例如用户的移动(具体地，用户的身体和/或用户的头部和/或用户的眼睛注视的移动)，其可以包括平移和/或旋转移动。用户的移动还可以包括移动的模式，例如指示步行活动和/或骑行活动和/或滑冰活动和/或用户骑小型摩托车的活动的模式。用户的行为还可以包括关于声音(具体地，用户自己的语音活动)的信息。用户的行为还可以是基于关于生物计量属性的信息来确定的，例如在用户上检测到的变化的心率和/或脑波。
20.例如，用户的状况可以由移动传感器和/或声音传感器和/或生理传感器(具体地，生物计量传感器)来检测。例如，用户的状况可以包括用户的疲劳水平和/或用户的健康状况。疲劳水平可以基于由移动传感器和/或生理传感器(具体地，生物计量传感器)提供的数据来确定。疲劳水平可以包括身体疲劳和/或精神疲劳水平。例如，由移动传感器提供的移动数据可以指示用户的身体疲惫，具体地当在最短时间内执行时。由生物计量传感器提供的生物计量数据可以指示心率和/或血压和/或心率变异性(hrv)，其表示影响用户疲劳的当前身体疲惫和/或精神压力水平。精神疲劳状态(例如，认知负荷和/或睡眠不足)还可以由生物计量传感器提供的生物计量数据来确定。疲劳水平还可以是基于由声音传感器提供的声音数据来确定的。具体地，用户的声音可以指示影响其疲劳的用户的身体和/或情绪状况。可以关于在声音数据中包含的指示用户的疲劳的声音特征来分析声音数据。用户的健康状况可以包括用户的听力损失和/或健身水平和/或麻醉水平。健康状况可以是基于听力设备的设置和/或生理数据(具体地，生物计量数据)来确定的。
21.在一些情况下，用户相关数据包括指示在用户上和/或在用户的周围环境中检测到的属性的数据。数据可以由在听力设备和/或在远离听力设备的电子设备中包括的检测器来检测。由听力设备检测用户的属性可以提供利用耳朵的有利解剖学特性来对用户执行测量(具体地，当执行生物计量和/或移动测量时)的优势。例如，这些有利的耳朵解剖学特性可以包括与用户的大脑的接近度和/或良好的血液循环和/或在耳道内相当黑暗的环境和/或在头部处的使得可以说明头部移动的位置。由听力设备检测用户的周围环境的属性可以提供利用在耳朵处的有利位置来执行周围环境的测量(具体地，在相对于用户的其它身体部位的相当高的高度处)的优势。因此，听力设备可以包括被配置为检测在用户上和/或在用户的周围环境中的属性的检测器。检测器可以包括声音传感器和/或无线电传感器和/或光学传感器和/或移动传感器和/或生理传感器和/或环境传感器。生理传感器可以作为生物计量传感器来提供。电子设备还可以包括被配置为检测在用户上和/或在用户的周围环境中的属性的检测器，具体地声音传感器和/或无线电传感器和/或光学传感器和/或移动传感器和/或生理传感器和/或环境传感器。
22.在一些情况下，用户相关数据包括指示听力设备和/或远离听力设备的电子设备的属性的数据。指示听力设备的属性的数据可以包括指示由在听力设备中包括的音频换能器输出给用户的音频信号的属性的数据和/或指示在听力设备中包括的通气通道的有效大小的数据和/或指示听力设备的当前设置的数据，通气通道被配置为根据有效大小来在耳朵的耳道的内部区域与在耳道外部的环境之间提供通气。在一些情况下，用户相关数据包括例如经由rf信号从远离用户的外部数据源传送给听力设备和/或电子设备的数据。因此，
听力设备和/或电子设备可以包括通信单元，通信单元包括用于接收所传送的数据的至少一个通信端口。
23.用户相关数据和车辆相关数据可以是不同的数据。这可以允许以更高的准确度来确定相关性度量。用户相关数据和车辆相关数据还可以是相同的数据，其中，可以从所述数据中获得与车辆的属性以及用户的属性和/或用户的周围环境相关的不同信息。举例说明，检测到的声音可以包括关于车辆的属性的信息(其可以是基于由车辆发出的声音的)、以及关于用户的属性的信息(例如，用户的语音)和/或关于周围环境的属性的信息(例如，环境的噪声水平)。
24.在一些实现方式中，该方法还包括：确定用户相关数据和/或车辆相关数据是否满足条件，其中，相关性度量是根据满足条件来确定的，其中，条件在操作听力设备和/或操作被配置为通信地耦合到听力设备的电子设备期间是可自定义的。这可以允许用户和/或第三方自定义提醒操作和/或提醒操作的发生。在一些情况下，条件是通过经由用户接口提供的数据而可自定义的。用户接口可以被提供为与用户保持静止。例如，听力设备和/或电子设备可以包括用户接口。用户接口可以通信地耦合到处理单元。在一些情况下，条件是通过从远离用户的数据源传送的数据而可自定义的。数据可以被传送给听力设备和/或电子设备。听力设备和/或电子设备可以包括被配置为接收数据的通信单元。通信单元可以通信地耦合到处理单元。条件可以限制在其中操作被控制的上下文。
25.例如，条件可以限制在以下各项处控制操作：特定位置；和/或时间；和/或天气；和/或交通量；和/或能见度范围；和/或环境中的声音的可听性；和/或由在听力设备中包括的音频换能器输出给用户的音频信号的属性；和/或在用户的环境中检测到的声音的属性，例如用户的语音和/或音量水平；和/或用户的生理属性，例如疲劳水平和/或健康状况；和/或用户的年龄；和/或用户的移动属性；和/或用户所采用的交通工具(具体地，车辆)；和/或用户相对于在用户附近车辆的方向和/或距离和/或速率；和/或在用户附近的车辆的属性；和/或在用户附近的最小车辆数量。
26.在一些实现方式中，向用户提醒车辆的操作包括：当音频信号通过在听力设备中包括的音频换能器输出给用户时，修改输出的音频信号的属性；和/或调整在听力设备中包括的通信通道的有效大小，通信通道被配置为根据有效大小来在耳朵的耳道的内部区域与在耳道外部的周围环境之间提供通气；和/或发起通过在听力设备中包括的音频换能器向用户输出音频信号；和/或发起听力设备的唤起用户的触觉感知的振动。发起要被输出的音频信号可以表示指示在用户的周围环境中检测到的声音的声音数据和/或可以包括针对用户的警告通知。
27.在一些实现方式中，听力设备被配置为接收从外部音频源传送的音频信号，其中，当音频信号通过在听力设备中包括的音频换能器输出给用户时，向用户提醒车辆的操作包括：降低输出的音频信号的音量水平；和/或输出表示在用户的周围环境中检测到的声音的音频信号；和/或向用户输出警告通知；和/或终止向用户输出音频信号。以这种方式，可以减轻从外部音频源传送的音频信号的分心效果，从而允许用户将其注意力集中到当前交通状况上。听力设备和/或电子设备可以包括被配置为例如经由rf信号从外部音频源接收音频信号的通信单元。
28.在一些实现方式中，向用户提醒车辆的操作包括：在音频信号通过在听力设备中
包括的音频换能器输出给用户之前，修改输出的音频信号的方向性，使得该方向性指向车辆的位置和/或车辆的移动方向和/或车辆的行程。具体地，该方向性可以根据车辆的动态属性和/或车辆相对于用户的动态属性的动态属性来修改。以这种方式，可以将用户的注意力吸引到危险起源的方向。
29.在一些实现方式中，向用户提醒车辆的操作包括：在音频信号通过在听力设备中包括的音频换能器输出给用户之前，根据在用户附近的车辆到用户的距离和/或车辆的类型和/或车辆的速率和/或车辆正在接近用户的方向，来修改输出的音频信号的音量水平和/或在输出的音频信号中包含的声音特征的音量水平，声音特征表示由车辆发出的声音。以这种方式，可以将用户的注意力吸引到相对于用户的危险距离和/或影响用户的危险的车辆的另一属性。
30.在一些实现方式中，向用户提醒车辆的操作包括：在音频信号通过在听力设备中包括的音频换能器输出给用户之前，修改在输出的音频信号中包含的声音特征的频率，声音特征表示由在用户附近的车辆发出的声音。例如，当在用户附近存在多于一个的车辆时，修改由这些车辆中的一个车辆发出的声音的频率可以帮助用户从多个车辆中识别出该车辆。
31.在一些实现方式中，向用户提醒车辆的操作包括：在音频信号通过在听力设备中包括的音频换能器输出给用户之前，相对于在音频信号中的第二声音特征的音量，衰减音频信号中的第一声音特征的音量水平，第二声音特征表示由在用户附近的车辆发出的声音。以这种方式，可以通过相对于第一声音特征来强调第二声音特征，从而唤起用户对潜在危险情形的意识。
32.在一些实现方式中，向用户提醒车辆的操作包括：在包含第一声音特征的音频信号通过在听力设备中包括的音频换能器输出给用户之前，将第二声音特征叠加到音频信号上，第二声音特征适于在感知输出的音频信号时吸引用户的注意力以远离第一声音特征。具体地，第二声音特征可以通过包括向用户提醒潜在危险交通状况的声音来增强音频信号。例如，第二声音特征可以被实现为警报音、语音提醒等。
33.例如，音频信号可以表示在周围环境中检测到的声音和/或从外部音频源(例如，电话呼叫信号提供商和/或流式媒体提供商)传送的音频信号。
34.在一些实现方式中，该操作是第一操作，该方法还包括：根据相关性度量来控制听力设备的第二操作，第二操作向用户提醒车辆，其中，当相关性度量被确定为具有第一值时，选择控制第一操作，并且当相关性度量被确定为具有第二值时，选择控制第二操作，其中，与第二值相比，第一值指示用户被车辆危及的较小概率。以这种方式，可以根据用户被车辆危及的概率，将提醒对用户的打扰最小化。
35.在一些实现方式中，车辆相关数据是与在用户附近的第一车辆相关联的第一车辆相关数据，并且相关性度量是指示用户被第一车辆危及的概率的第一相关性度量，其中，该方法还包括：提供与在用户附近的第二车辆相关联的第二车辆相关数据，第二车辆相关数据包括关于第二车辆的属性的信息；以及基于用户相关数据和第二车辆相关数据，来确定指示用户被第二车辆危及的概率的第二相关性度量，其中，听力设备的操作是根据所述第一相关性度量和第二相关性度量来控制的。这可以用于将来自多个车辆的向用户提醒的车辆进行优先化。因此，可以避免用户对太多提醒的混淆。
36.在一些情况下，当与第二相关性度量相比，第一相关性度量指示所述概率的较高值时，控制向用户提醒第一车辆的第一操作，以及当与第一相关性度量相比第二相关性度量指示所述概率的较高值时，控制向用户提醒第二车辆的第二操作。控制第一操作可以包括执行第一操作和/或防止执行第二操作，并且控制第二操作可以包括执行第二操作和/或防止执行第一操作。
37.在一些情况下，可以根据第一相关性度量和第二相关性度量来确定优先化度量。优先化度量可以包括当控制操作时多个车辆中的哪个车辆应当被优先化的信息。然后，可以根据优先化度量来控制操作。在一些情况下，可以进一步根据针对经优先化的车辆而确定的相关性度量来控制操作。具体地，可以根据优先化度量和相关性度量来控制向用户提醒第一车辆的第一操作和向用户提醒第二车辆的第二操作。例如，当第一和第二相关性度量两者都指示所述概率的相当低的值时，不管优先化度量如何，既可以不控制第一操作，也可以不控制第二操作。
38.在一些实现方式中，用户相关数据包括指示用户的移动的移动数据和/或指示用户的生理属性的生理数据和/或指示检测到的声音的声音数据，其中，该方法还包括：基于用户相关数据来确定用户意识到车辆的概率，其中，相关性度量是根据用户意识到车辆的概率来确定的。在一些情况下，该方法可以包括：基于用户相关数据来确定用户的疲劳水平，其中，用户意识到车辆的概率是根据疲劳水平来确定的。在一些情况下，该方法可以包括：基于用户相关数据来确定用户的健康状况，其中，用户意识到车辆的概率是根据健康状况来确定的。在一些情况下，该方法可以包括：基于用户相关数据来确定用户的行为，其中，用户意识到车辆的概率是根据该行为来确定的。
39.在一些实现方式中，车辆相关数据包括声音数据，其包括关于由车辆发出的声音的信息和/或从车辆传送的rf信号中获得的数据。听力设备和/或远程设备可以包括被配置为接收rf信号的通信单元。在一些情况下，声音数据可以是以与用户保持静止的方式检测的。听力设备和/或远程设备可以包括声音传感器，其被配置为检测在用户的周围环境中的声音。在一些情况下，声音数据可以是以与车辆保持静止的方式检测的，其中，rf信号包含表示声音数据的数据。在一些实现方式中，根据声音数据和/或从rf信号中获得的数据来确定车辆的动态属性。在一些情况下，可以确定rf信号的接收信号强度指示符(rssi)。在一些情况下，声音数据可以是在用户的双耳处以与用户保持静止的方式检测的，其中，可以确定双耳相位差(ipd)和/或双耳时间差(itd)和/或双耳电平差(ild)。在一些情况下，可以基于所接收的rf信号，将以与用户保持静止的方式检测到的声音数据与以与车辆保持静止的方式检测到的声音数据进行比较。
40.在一些实现方式中，车辆相关数据包括关于车辆的位置和/或车辆的速率和/或车辆的移动方向和/或车辆的行程和/或车辆相对于用户的距离的信息，其中，相关性度量是根据车辆的位置和/或车辆的速率和/或车辆的移动方向和/或车辆的行程和/或车辆相对于用户的距离来确定的，和/或相关性度量是根据车辆的未来位置可能与用户的未来位置重合的概率来确定的。在一些情况下，碰撞位置被定义为车辆的未来位置可能与用户的未来位置重合的位置，其中，该方法还包括预测碰撞位置。例如，预测可以是基于截距定理(intercept theorem)的。
41.在一些实现方式中，用户相关数据包括指示用户的旋转的旋转数据和/或指示用
户的眼睛注视移动的眼睛数据和/或指示用户的方位的方位数据，其中，该方法还包括：确定相对于车辆的位置和/或车辆的移动方向和/或车辆的行程而言所述旋转和/或所述眼睛注视移动和/或所述方位的方向，其中，当所述方向指向车辆的位置和/或车辆的移动方向和/或车辆的行程时，相关性度量被确定为指示所述概率的减小的值。
42.在一些实现方式中，用户相关数据包括指示用户的头部的方位的方位数据，其中，该方法还包括：确定相对于地球表面而言用户的头部的方位的方向，其中，当所述方向从平行于地球表面的方向偏离超过预定义角度时，相关性度量被确定为指示用户被车辆危及的概率的增加的值。
43.在一些实现方式中，用户相关数据包括指示用户的移动(具体地，平移移动)的移动数据，其中，该方法还包括：确定移动的方向和/或速率，其中，当所述方向和/或速率变化时，相关性度量被确定为指示用户被车辆危及的概率的减小的值。
44.在一些实现方式中，用户相关数据包括指示用户的移动(具体地，平移移动)的移动数据，其中，该方法还包括：确定移动的速率，其中，与当所述速率被确定为具有较小值时相比，当所述速率被确定为具有较大值时，相关性度量被确定为指示所述概率的增加的值。
45.在一些实现方式中，用户相关数据包括指示用户的步行活动的步行数据和/或指示用户的骑行活动的骑行数据和/或指示用户的滑冰活动的滑冰数据和/或指示用户骑小型摩托车的活动的小型摩托车数据，其中，该方法还包括：确定步行活动和/或骑行活动和/或滑冰活动和/或骑小型摩托车的活动的模式，其中，当所述模式变化时，相关性度量被确定为指示所述概率的减小的值。
46.在一些实现方式中，车辆相关数据和/或用户相关数据包括指示在用户的周围环境中检测到的声音的声音数据，其中，该方法还包括：确定声音数据是否包含与车辆的属性和/或用户的属性相关联的声音特征，其中，相关性度量是根据包含声音特征的声音数据来确定的。在一些情况下，当声音数据包含声音特征时，相关性度量可以指示所述概率的增加的值。例如，声音特征可以指示对用户造成潜在危险的车辆的类型。
47.在一些实现方式中，声音特征指示如由与用户保持静止的声音检测器检测到的由车辆发出的声音，该方法还包括：确定所述声音的频率，其中，相关性度量是根据所述声音的频率来确定的。举例说明，根据车辆相对于用户的速度，如与车辆保持静止的人所感知的由车辆发出的声音可以相对于由与用户保持静止的声音检测器检测到的对应声音而频率偏移。这种现象可以按照多普勒效应来理解，多普勒效应是指相对于其正在相对于波源移动的观察者而言波的频率的变化。因此，如由与用户保持静止的声音检测器检测到的由车辆发出的声音的频率可以指示车辆相对于用户的速度。例如，可以基于确定由与用户保持静止的声音检测器检测到的声音是否与用于由车辆发出的声音的声音模式特性匹配来识别声音特征。声音模式可以包括声音在时间和/或频率上的任何特性变化，其可以被识别，而与由车辆相对于用户的移动引起的频率偏移(具体地由多普勒效应)无关。这样的声音模式可以由任何声音识别算法来识别，例如，其中声音模式是预先确定的和/或自适应地改变的算法。例如，可以采用机器学习算法，该算法可以是基于由车辆发出的以车辆相对于其中记录声音的参考帧的不同速度而记录的声音来训练的。为了给出具体示例，声音特征可以对应于紧急车辆的警报器的声音。然后，声音模式可以是针对警报器在时间和/或频率上的声学变化的特性，该变化可以被识别，而与由多普勒效应引起的频率偏移无关。
48.在一些实现方式中，该方法还包括：将如由与用户保持静止的声音检测器检测到的由车辆发出的声音的频率与参考频率进行比较，其中，相关性度量是根据该比较来确定的。举例说明，参考频率可以对应于如由与车辆保持静止和/或以相对于车辆的已知速度移动的声音检测器检测到的由车辆发出的声音的频率。因此，对由与用户保持静止的声音检测器检测到的由车辆发出的声音的频率与参考频率的比较可以指示车辆相对于用户的速度。该方法还可以包括：基于该比较来确定车辆相对于用户的速度，其中，相关性度量是根据所述速度来确定的。在一些实现方式中，声音的所述频率是第一频率，所述方法还包括：确定所述声音的与第一频率不同的第二频率，其中，相关性度量是根据第一频率和第二频率之间的差来确定的。举例说明，由与用户保持静止的声音检测器检测到的由车辆发出的声音的频率偏移量(其是由车辆相对于用户的移动引起的)可以取决于由车辆发出的声音的频率。具体地，声波在其中传播的介质中的频散(frequency dispersion)可能导致由与用户保持静止的声音检测器检测到的声音的频率偏移中的这样的差。因此，由与用户保持静止的声音检测器检测到的声音的第一频率和第二频率的差还可以指示车辆相对于用户的速度。该方法还可以包括：基于所述差来确定车辆相对于用户的速度，其中，相关性度量是根据所述速度来确定的。
49.在一些实现方式中，用户相关数据是第一用户相关数据，并且相关性度量是第一相关性度量，其中，该方法还包括：在控制操作之后提供第二用户相关数据，第二用户相关数据指示用户对该操作的反应；以及基于第二用户相关数据来确定指示用户被车辆危及的概率的第二相关性度量。这可以用于确定在操作已经被控制之后用户是否变得意识到由车辆造成的潜在危险。具体地，该操作可以是第一操作，并且第二操作可以根据第二相关性度量来控制。可以选择第二操作以唤起与第一操作相比更高水平的用户意识。具体而言，与第一相关性度量相比，第二相关性度量然后可以被确定为指示用户被车辆危及的较高概率。以这种方式，可以根据用户被车辆危及的概率来将提醒对用户的打扰最小化。
附图说明
50.现在将详细地参考实施例，在附图中示出了其示例。附图示出了各个实施例，并且是说明书的一部分。所示的实施例仅为示例，而不限制本公开内容的范围。遍及附图，完全相同或类似的附图标记表示完全相同或类似的元素。在附图中：
51.图1示意性地示出了示例性交通状况；
52.图2示意性地示出了被配置成佩戴在用户的耳朵处的示例性听力设备，该听力设备包括处理器、检测器单元、通信单元和音频换能器；
53.图3示意性地示出了在图2中所示的具有ric助听器形式的听力设备的一些实施例；
54.图4示意性地示出了示例性听力系统，其包括在图2中所示的听力设备和通信地耦合到听力设备的电子设备；
55.图5、6示意性地示出了可以由在图4中所示的电子设备实现的电子设备的一些实施例；
56.图7示意性地示出了示例性检测器单元，其可以在图2、4中所示的听力设备中和/或在图4的电子设备中实现；
57.图8示意性地示出了在图2中所示的听力设备和/或在图4中所示的听力系统的用于确定相关性度量并且根据相关性度量来控制向用户提醒车辆的操作的一些示例性配置；
58.图9示意性地示出了不同类别的用户相关数据和车辆相关数据；
59.图10示意性地示出了可以由在图2、4中所示的听力设备执行的用于向用户提醒车辆的不同操作；
60.图11示意性地示出了可以由在图2、4中所示的听力设备输出给用户的音频信号的不同属性；
61.图12示意性地示出了可以被包括在图2、4中所示的听力设备中的排气通道的不同属性；
62.图13示意性地示出了可以由在图2、4中所示的听力设备输出给用户的不同警告通知；
63.图14示意性地示出了在图2、4中所示的听力设备和/或在图4中所示的电子设备的用于控制向用户提醒车辆的操作的一些示例性配置；
64.图15示意性地示出了在图2、4中所示的听力设备和/或在图4中所示的电子设备的用于确定指示用户被车辆危及的概率的相关性度量的一些示例性配置；
65.图16示意性地示出了在图2、4中所示的听力设备和/或在图4中所示的电子设备的用于确定用户意识到车辆的概率的一些示例性配置；
66.图17示意性地示出了在图2、4中所示的听力设备和/或在图4中所示的电子设备的用于确定相关性度量并且根据相关性度量来控制向用户提醒车辆的操作的一些示例性配置；
67.图18示意性地示出了在图2、4中所示的听力设备和/或在图4中所示的电子设备的用于确定指示用户被车辆危及的概率的相关性度量的一些示例性配置；
68.图19示意性地示出了在图2、4中所示的听力设备和/或在图4中所示的电子设备的用于自定义可以根据其来控制向用户提醒车辆的操作的条件的一些示例性配置；
69.图20示意性地示出了在图2、4中所示的听力设备和/或在图4中所示的电子设备的用于确定指示用户被车辆危及的概率的相关性度量的一些示例性配置；
70.图21a、b示意性地示出了在其期间可以由在图2、4中所示的听力设备和/或在图4中所示的电子设备基于用户的移动来获得用户相关数据的示例性交通状况；
71.图22a、b示意性地示出了在其期间可以由在图2、4中所示的听力设备和/或在图4中所示的电子设备基于用户的移动来获得用户相关数据的另一示例性交通状况；
72.图23-26示意性地示出了在其期间可以由在图2、4中所示的听力设备和/或在图4中所示的电子设备获得车辆相关数据的另外的示例性交通状况；
73.图27示意性地示出了用户相关数据的图，该用户相关数据包括关于可以由在图2、4中所示的听力设备和/或在图4中所示的电子设备中包括的由移动传感器检测的用户的步行活动的信息；以及
74.图28-35示出了根据本文描述的原理来操作听力设备和/或听力系统的示例性方法。
具体实施方式
75.图1示出了发生在通过路口13互连的两条平行道路11、12上的示例性交通状况。该状况涉及行人21和由其它道路使用者驾驶的四个车辆22、23、24、25。车辆包括货车22、摩托车23、汽车24和自行车25。汽车24是被配备有警报器和闪光灯的紧急车辆，例如，警车、救护车、消防车等。行人21打算走过路口13。同时，货车22的驾驶员打算在第一条平行道路11右转弯至路口13。因此，货车22可能对行人21造成危险，这取决于行人21是否没有意识到货车22和/或货车22是否没有意识到行人21。摩托车23也在第一条平行道路11上以与货车22相反的方向行驶，但是其驾驶员没有转弯至路口13的意图。因此，行人21不会受到摩托车23的威胁。同样地，在第二条平行道路12上行驶的自行车25和汽车24不会转向路口13，并且因此不对行人21造成危险。然而，以较高的速率跟随自行车25的汽车24可能危及自行车25的骑行者，这取决于汽车24是否注意到自行车25和/或自行车骑行者是否能够预料到汽车24在其身后接近，例如通过感知由汽车24发出的声音，诸如发动机噪音或警报器。
76.行人21和车辆22
–
25的上述移动在图1中分别用箭头31、32、33、34和35指示，每个箭头示出了相应的道路使用者的轨迹。轨迹31-35可以通过道路使用者21-25的位置和/或速率和/或移动方向和/或行程来定义。可以采用这些量中的任何量来估计道路使用者中的一者对另一者造成的风险。在本技术的上下文中，速率是标量。如本文中所使用的速度被定义为包括关于移动方向和速率的信息的矢量。
77.行人21或驾驶车辆22-25的任何其它道路使用者可以是听力设备的用户。可以采用听力设备来向用户提醒在其附近的车辆。然而，用户可能感到被这样的提醒打扰，具体地当用户已经意识到正在接近的车辆时。在相当拥挤的交通状况下，用户还可能容易被太多的提醒激怒，并且然后可能失去关于具有最高潜在危险的车辆的踪迹。因此，将期望的是，将提醒限制到针对其而言可以假设听力设备用户没有意识到潜在威胁和/或表示针对用户的最高潜在危险的那些情况和/或那些车辆。
78.本文描述了用于提供听力设备向用户提醒在用户附近的车辆的操作的设备、系统和方法。可以根据指示用户被车辆危及的概率的相关性度量来控制该操作。可以基于以下各项来确定相关性度量：包括关于用户和/或用户的周围环境和/或听力设备的属性的信息的用户相关数据；以及与在用户附近的至少一个车辆相关联的车辆相关数据。在下文的描述中更详细地描述了这些操作和其它操作，其可以由在听力设备和/或远离听力设备被佩戴在其处的耳朵的被配置为以与用户保持静止的方式操作的电子设备中的处理单元来执行。
79.图2示出了被配置为佩戴在用户的耳朵处的示例性听力设备100。听力设备100可以由任何类型的听力设备来实现，该听力设备被配置为实现或增强佩戴听力设备100的用户的听力。例如，听力设备100可以由以下各者来实现：被配置为向用户提供音频内容(诸如检测到的周围声音的放大版本)的助听器、在被配置为向用户提供表示音频内容的电刺激的耳蜗植入系统中包括的声音处理器、在被配置为向用户提供表示音频内容的放大和电刺激两者的双模听力系统中包括的声音处理器、或任何其它适当的听力假体。作为另一示例，听力设备100可以由耳塞或耳机或可听装置来实现，耳塞或耳机或可听装置被配置为再现通过导线或无线地传送到听力设备100的音频内容和/或再现检测到的周围声音(在改变周围声音和/或向周围声音添加声音特征的情况下或在不进行这些操作的情况下)。
80.在所示的示例中，听力设备100包括处理器102，其通信地耦合到存储器103、输出换能器107、检测器单元110和通信单元105。听力设备100可以包括可以服务于特定实现方式的额外或替代组件。
81.输出换能器107可以由被配置为向用户输出音频信号的任何适当的音频换能器来实现，例如，助听器的接收机、耳蜗植入系统的输出电极或耳塞的扬声器。音频换能器可以被实现为被配置为在输出音频信号时生成声波的声学换能器。处理器102可以被配置为获得指示输出给用户的音频信号的属性的数据。属性可以包括例如关于音频信号的起源的信息，例如关于音频信号是否表示在周围环境中检测到的声音和/或音频信号是否是基于(例如，经由射频(rf)信号)从外部数据源传送到听力设备100的数据的信息。如本文所使用的rf可以包括交流电流和/或电压和/或磁场和/或电场和/或电磁场和/或机械系统的任何振荡率，例如在1khz和1thz之间的频率范围内，更具体地在20khz和300ghz之间。属性还可以包括关于输出的音频信号的质量的信息，例如，在对音频信号的处理中应用的音量和/或声音处理参数。
82.检测器单元110可以包括被配置为提供指示在用户上和/或在用户的周围环境中检测到的属性的数据的任何适当的检测器。检测器单元110还可以包括被配置为提供包括关于车辆的属性的信息的数据的任何适当的检测器。
83.通信单元105可以由被配置为经由通信链路来接收和/或发送数据和/或与远程数据源交换数据的任何数据接收机和/或数据发射机和/或数据换能器来实现。通信链路可以经由在通信单元105中包括的通信端口106来建立，通信端口106可以提供与外部数据源的无线和/或有线通信。例如，数据可以根据蓝牙
tm
协议和/或通过诸如4g或5g的移动电话网络和/或通过任何其它类型的rf通信(例如，经由互联网连接的数据通信和/或ghz范围内的频率处的数据通信)来传送。
84.远程数据源可以是远离听力设备100的任何数据源，具体地远离听力设备100被佩戴在其处的耳朵而可操作的任何数据源和/或远离用户的耳朵的任何数据源。在一些情况下，数据源可以被包括在远离听力设备100的与用户保持静止的电子设备中。具体地，该设备可以相对于用户的移动是静止的，例如当用户正在步行时与用户保持静止和/或与由用户驾驶的车辆保持静止。与用户保持静止的远程设备可以被提供在用户的位置处，例如，由用户佩戴的设备和/或被包括在可以由用户驾驶的车辆中的设备。在一些情况下，远程数据源可以是与地球保持静止的数据源(例如，蜂窝数据网络和/或计算机网络和/或中央数据服务器和/或存储数据的互联网云)、和/或相对于包括绕地球轨道运行的卫星的全球定位系统(gps)而静止的数据源。在一些情况下，远程数据源可以被包括在与相对于听力设备可移动的车辆(例如，由另一道路使用者驾驶的车辆)保持静止的设备中。这样的车辆可能远离该用户和/或位于该用户附近。
85.存储器103可以由任何适当类型的存储介质来实现，并且被配置为维护(例如，存储)由处理器102控制的数据(具体地，由处理器102生成、访问、修改和/或以其它方式使用的数据)。例如，处理器102可以控制存储器103基于由检测器单元110和/或通信单元105提供的数据来维护数据记录。存储器103还可以被配置为存储可以由处理器102执行的用于操作听力设备100的指令，具体地，可以由处理器102访问和执行的算法和/或软件。
86.处理器102被配置为访问用户相关数据，包括关于用户和/或用户的周围环境和/
或被佩戴在用户的耳朵处的听力设备的属性的信息。用户相关数据可以包括当用户佩戴听力设备100时在耳朵处获得的信息。用户相关数据可以包括由检测器单元110提供的数据和/或指示由输出换能器107输出的音频信号的属性的数据。处理器102还可以被配置为访问包括除了当用户佩戴听力设备100时在耳朵处获得的信息之外的其它信息的用户相关数据。其它信息可以是经由通信单元105接收的。
87.处理器102还被配置为根据指示用户被车辆危及的概率的相关性度量来控制听力设备100的操作，该操作向用户提醒车辆。处理单元包括处理器102。在一些实现方式中，如下文进一步说明的，处理单元还可以包括在电子设备中包括的处理器，该电子设备被配置为在远离听力设备100被佩戴在其处的耳朵而操作。处理单元102被配置为基于用户相关数据和与在用户附近的至少一个车辆相关联的车辆相关数据来确定相关性度量，车辆相关数据包括关于车辆的属性的信息。车辆相关数据可以包括由检测器单元110提供的数据和/或由通信单元105提供的数据。
88.听力设备100还可以包括用户接口。用户接口可以允许用户调整由输出换能器107输出的音频信号的属性和/或修改听力设备100的操作模式和/或输入用户特定信息。例如，可以采用用户特定信息来自定义根据其来确定相关性度量的条件。
89.听力设备100可以被配置为提供由音频传感器107输出的具有方向性的音频信号。具体地，处理器102可以被配置为通过执行声学波束成形来提供从多个音频信道(例如，从麦克风阵列)接收的具有方向性的声音数据。
90.听力设备100还可以包括通气通道，其提供听力设备100被佩戴在其处的耳朵的耳道的内部区域与在耳道外部的周围环境之间的通气。因此，周围声音可以通过通气通道从周围环境进入耳道，其可以被用户感知为自然声音。除了由音频换能器107产生的声音之外，用户还可以感知自然声音。从周围环境进入耳道的自然声音的数量可以取决于通气通道的有效大小。
91.听力设备100可以包括主动(active)通气装置。主动通气装置可以包括允许调整通气通道的有效大小的声学阀、以及允许通过声学阀以电子方式致动对通气通道的有效大小的调整的致动器。因此，可以在不同的有效大小之间修改通气通道，以提供不同的声阻抗。不同的声阻抗可以提供通过通气通道进入耳道的不同数量的自然声音。在欧洲专利申请no.ep19199184.3中公开了这样的主动通气装置的示例。以这种方式，排除由音频换能器107输出的音频信号和/或除了该音频信号之外，可由用户感知的自然声音的数量可以由主动通气装置来调整。具体而言，根据通气通道的有效大小，可以使得由在用户附近的车辆发出的、可以被包含在自然声音中的声音对于用户是可感知的。
92.听力设备100可以被配置为提供有源噪声消除(anc)。anc可以由音频换能器107输出的音频信号提供。为此，音频换能器107可以经由控制电路连接到麦克风。控制电路可以被配置为通过输出音频信号来控制将由麦克风检测到的声音与由音频换能器107生成的声音叠加。控制电路可以包括反馈控制电路。然后，麦克风可以是被提供在听力设备100被佩戴在其处的耳道内的耳道麦克风。控制电路可以包括前馈控制电路。然后麦克风可以被配置为检测在佩戴听力设备100的用户的周围环境中的声音。在美国专利申请no.us 15/473,889中公开了被配置为提供anc的听力设备的示例。
93.听力设备100还可以包括振动器，其被配置为产生听力设备的振动，该振动可以唤
起用户在耳朵处的触觉感知。例如，可以通过生成与听力设备可移动地耦合的大量对象的周期性运动来产生振动。在欧洲专利申请no.ep19199184.3中公开了这样的振动器的示例。例如，可以采用振动来以在耳朵处的触觉感觉的形式来向用户提供警告信号。
94.不同类型的听力设备100还可以通过其被佩戴在耳朵处的位置来区分。一些听力设备(诸如耳后式(bte)助听器和耳道内接收机式(ric)助听器)通常包括：被配置为至少部分地插入耳朵的耳道中的听筒、以及被配置为在耳道外部的佩戴位置处(具体地在用户的耳朵后面)佩戴的额外壳体。一些其它听力设备(如对于耳塞、耳机、可听装置、耳内式(ite)助听器、耳道内隐形式(iic)助听器和深耳道式(cic)助听器)通常包括至少部分地佩戴在耳道内的这样的听筒，而不具有用于在不同的耳朵位置处佩戴的额外壳体。在一些情况下，听力设备100是双耳听力设备，其被配置为除了在用户的第一耳朵之外还在用户的第二耳朵处佩戴。
95.图3示出了根据本公开内容的一些实施例的作为ric助听器120的听力设备100的示例性实现方式。ric助听器120包括bte部分122和ite部分121，bte部分122被配置为在耳朵处被佩戴在耳朵后面的佩戴位置处，ite部分121被配置为在耳朵处被佩戴在至少部分地耳朵的耳道内的佩戴位置处。
96.ite部分121是听筒，其包括至少部分地可插入在耳道中的壳体123。壳体123封装输出换能器107和检测器118。检测器118是被配置为提供用户相关数据的ite检测器，用户相关数据包括当用户佩戴听力设备120时在耳道中和/或在耳朵的外耳处获得的信息。在一些情况下，ite检测器118包括被配置为检测耳道内的声音的耳道麦克风。在一些情况下，ite检测器118包括被配置为检测用户的生理属性的生理传感器。在一些情况下，ite检测器118包括被配置为检测用户的移动的移动传感器。
97.壳体123还可以包括柔性构件124，其自适应于在壳体123至少部分地被插入耳道中时接触耳道壁。因此，可以在与耳道壁接触的壳体部分处提供与耳道壁的声学密封。声学密封可以至少部分地阻止周围声音进入耳道。当用户无法注意到从接近的车辆发出的声音时，这可能导致交通状况中的风险增加。可以通过经由输出换能器107向用户输出表示周围声音的音频信号(其可以由麦克风检测)来减轻风险。通过修改在输出的音频信号中的检测到的周围声音以便将用户的注意力集中到接近的车辆和/或通过在输出的音频信号中包括专用警告通知，可以进一步改进风险的最小化(即使与未佩戴听力设备的交通参与者相比)。
98.壳体123是第一壳体。bte部分122包括被配置为被佩戴在耳朵后面的第二壳体126。第二壳体126容纳通信地耦合到通信单元105和两个检测器112、116的处理器102。检测器112、116是被配置为提供用户相关数据的bte检测器，用户相关数据包括当用户佩戴听力设备120时在耳朵后面获得的信息。第一bte检测器112包括被配置为检测在用户的周围环境中的声音的麦克风。在一些情况下，第一bte检测器112包括麦克风阵列，麦克风阵列包括用于检测声音的多个空间上分离的麦克风。在一些情况下，第二bte检测器116包括被配置为检测用户的生理属性的生理传感器。在一些情况下，第二bte检测器116包括被配置为检测用户的移动的移动传感器。在一些情况下，第二bte检测器116包括被配置为检测周围环境中的光学信息的光学传感器。例如，光学传感器可以包括被配置为提供周围环境的图像信息的相机。在一些情况下，第二bte检测器116包括雷达传感器，其被配置为基于发射和接
收无线电波来检测关于周围环境中的对象的信息。因此，检测器单元110可以由ite检测器118和/或第一bte检测器112和/或第二bte检测器116来实现。
99.bte部分122和ite部分121通过电缆128互连。处理单元102经由电缆128和被提供在第二壳体122处的电缆连接器129来通信地耦合到输出换能器107和bte检测器118。因此，处理器102可以被配置为从ite检测器118和/或第一bte检测器112和/或第二bte检测器116和/或通信单元105接收用户相关数据。所接收的数据还可以包括车辆相关数据，车辆相关数据包括关于车辆的属性的信息。bte部分122还可以包括电池125作为用于上述组件的电源。
100.图4示出了示例性听力系统201，其包括听力设备100和电子设备200，电子设备200被配置为远离听力设备100被佩戴在其处的耳朵而操作。远程设备200可以被配置为以相对于用户的移动(具体地，用户的平移移动和/或旋转移动)而静止的方式操作。例如，与用户保持静止的远程设备可以是用户所佩戴(具体地在用户身体上)的设备、和/或被包括在可以由用户驾驶的车辆中的设备。与用户保持静止的远程设备可以被提供在用户的位置处。远程设备200通信地耦合到听力设备100。在所示的示例中，远程设备200包括处理器202，其通信地耦合到存储器203、检测器单元210和通信单元205。远程设备200可以包括可以服务于特定实现方式的额外或替代组件。在一些其它实现方式中，远程设备200可以不包括检测器单元210。在一些其它实现方式中，远程设备200可以不包括处理器202和/或存储器203。
101.检测器单元210可以包括任何适当的检测器，其被配置为提供指示在用户上和/或在用户的周围环境中检测到的属性的用户相关数据和/或包括关于车辆的属性的信息的车辆相关数据。
102.通信单元205被配置为从听力设备100的通信单元105接收数据和/或向其发送数据和/或与其交换数据。为此，可以在通信单元205的通信端口206与通信单元105的通信端口106之间建立通信链路212。通信链路212可以是有线的或无线的。例如，可以根据蓝牙
tm
协议和/或通过任何其它类型的rf通信来传送数据。
103.如图所示，通信端口206可以是第一通信端口，并且通信单元205可以包括第二通信端口207。第二通信端口207被配置为从不同于听力设备100的远程数据源(具体地，在听力系统201外部的数据源，如下文举例说明的)接收数据。在一些情况下，可以经由通信网络214从发送外部数据的外部数据源接收数据。通信网络214可以包括例如蜂窝数据网络和/或计算机网络。例如，蜂窝数据网络可以是基于全球移动通信系统(gsm)和/或通用移动电信系统(umts)的。计算机网络可以包括例如局域网(lan)和/或个域网(pan)和/或城域网(man)和/或广域网(wan)。计算机网络还可以包括诸如wlan和/或wpan的无线网络。在一些情况下，可以从全球定位系统(gps)215接收具有gps数据的形式的外部数据。在一些情况下，可以从与地球保持静止的外部数据源(诸如中央服务器和/或包括存储外部数据的数据库217的云216)接收外部数据。例如，可以经由计算机网络和/或蜂窝数据网络从与地球保持静止的外部数据源接收外部数据。在一些情况下，可以从与相对于用户可移动的车辆218保持静止的外部设备219接收外部数据。与车辆218保持静止的外部设备219可以被提供在车辆218的位置处，例如，在相对于用户可移动的车辆中包括的设备，其可以远离用户和/或位于用户附近。例如，可以经由从外部设备219发射的rf信号从外部设备219接收外部数据。外部设备219可以被包括在独立于用户而移动的车辆(具体地，不同于用户的交通参与者的
车辆)中。
104.在一些其它实现方式中，除了第一通信端口106之外，听力设备100的通信单元105还被提供有第二通信端口207。在一些其它实现方式中，听力设备100的通信单元105和远程设备200的通信单元205各自被提供有第二通信端口207。具体地，如上举例说明的，听力设备100的通信单元105和远程设备200的通信单元205可以被配置为从不同的外部数据源接收数据。在听力设备100的一些实现方式中，如图1所示，通信单元105的通信端口106被实现为通信端口207。
105.处理单元可以包括听力设备100的处理器102和/或远程设备200的处理器202。处理单元102、202被配置为访问包括关于用户和/或用户的周围环境和/或用户所佩戴的听力设备的属性的信息的用户相关数据，其可以包括当用户佩戴听力设备100时由听力设备100在耳朵处获得的信息。用户相关数据可以包括由检测器单元110提供的数据和/或指示由输出换能器107输出的音频信号的属性的数据和/或由通信单元105提供的数据。处理单元102、202还可以被配置为访问包括当用户佩戴听力设备100时远离耳朵而获得的信息的用户相关数据。远离耳朵而获得的用户相关数据可以包括由检测器单元110提供的数据和/或由通信单元105提供的数据。处理单元102、202还被配置为访问包括关于车辆的属性的信息的车辆相关数据。车辆相关数据可以包括由检测器单元110提供的数据和/或由检测器单元210提供的数据和/或由通信单元105提供的数据和/或由通信单元205提供的数据。处理单元102、202还被配置为基于用户相关数据和车辆相关数据来确定指示用户被车辆危及的概率的相关性度量。处理单元102、202还被配置为根据相关性度量来控制听力设备100的操作。
106.在一些实现方式中，这些操作中的每个操作可以由处理单元的处理器102和处理器202中的至少一者独立地执行。在一些实现方式中，这些操作可以在处理器102和处理器202之间共享。例如，这些操作中的至少一个操作可以由处理器102、202中的一者来执行，以及剩余操作可以由处理器102、202中的另一者来执行。在一些实现方式中，处理器102和处理器202可以联合地执行至少一个这些操作，例如通过执行操作的不同任务。处理单元102、202可以例如被实现为处理器102、202的分布式处理系统和/或以处理器102、202的主/从配置来实现。在一些其它实现方式中，被配置为执行这些操作的处理单元由在听力设备100中包括的处理器102或在远程设备200中包括的处理器202组成。
107.在一些实现方式中，如图所示，远程设备200包括存储器203，其可以由任何适当类型的存储介质来实现。存储器单元可以包括存储器103和/或存储器203。处理单元102、202可以控制存储器单元103、203以基于由检测器单元110和/或检测器单元210和/或通信单元105和/或通信单元205提供的数据来维护数据记录。存储器单元103、203还可以被配置为存储可以由处理单元102、202执行的用于操作听力系统201的指令，具体地，可以由处理单元102、202访问和执行的算法和/或软件。
108.在一些实现方式中，远程设备200还包括用户接口。用户接口可以允许用户调整由听力设备100的输出换能器107输出的音频信号的属性和/或修改听力设备100和/或远程设备200的操作模式和/或输入用户特定信息。例如，可以采用用户特定信息来自定义根据其来确定相关性度量的条件。
109.图5示出了根据本公开内容的一些实施例的与用户保持静止并且在远离听力设备
100作为可穿戴设备220被佩戴在其处的耳朵的位置处可操作的电子设备200的示例性实现方式。可穿戴设备220包括壳体226，其被配置为由用户佩戴在用户的身体上在远离听力设备100被佩戴在其处的耳朵的位置处。在所示的示例中，可穿戴设备220被实现为通信设备，例如，智能电话、平板设备、智能手表等。可穿戴设备220还包括被配置为向用户显示信息和/或被配置为可操作为用户接口的触摸屏的屏幕224。可以在可穿戴设备220的检测器单元中实现各种传感器类型，诸如相机、麦克风、磁强计、移动传感器、生理传感器等。进一步可设想的是可穿戴设备220的其它实现方式(诸如智能眼镜)。当用户正在驾驶车辆时，可穿戴设备220还可以与车辆保持静止。然后，可穿戴设备220还可以远离用户的身体而操作。例如，用户可以将可穿戴设备220安装在自行车的转向杆上和/或将可穿戴设备220放置在汽车的杂物箱或乘客座椅中。
110.图6示出了电子设备200的示例性实现方式，电子设备200与用户保持静止并且在远离听力设备100作为车载设备230被佩戴在其处的耳朵的位置处可操作。车载设备230在可以由用户驾驶的车辆中实现。在所示的示例中，车载设备230被安装在自行车233的车架或挡泥板上。车载设备230还可以被安装在汽车或摩托车的底盘上，例如汽车的车顶上。如图所示，车载设备230可以被布置在车辆230的后端，其可以有利于从与用户的观看方向不同的方向提供车辆相关信息。在其它实现方式中，车载设备230可以靠近用户来提供，其可以有利于提供用户相关信息和/或提供允许用户与车载设备230交互的用户接口。例如，车载设备230可以被实现为在诸如汽车的车辆中包括的车载计算机和/或导航系统。
111.车载设备230可以包括检测器单元210。检测器单元210可以包括传感器，其被配置为当用户驾驶时检测车辆233附近的另一车辆的属性。例如，传感器可以被配置为检测在从后面接近车辆233时的另一车辆的属性。为此，检测器单元210可以包括声音传感器和/或光学传感器和/或雷达传感器和/或超声波传感器和/或地磁传感器，如下进一步描述的。车载设备230还可以包括处理器202，以处理由检测器单元210检测到的信息。由检测器单元210检测到的信息还可以由车载设备230的通信单元205发送给听力设备100，以便由听力设备100的处理器102进行处理。
112.在一些实现方式中，听力系统包括听力设备100和远离耳朵的以与用户保持静止的方式可操作的多个电子设备200。例如，听力系统可以包括可穿戴设备220和车载设备230。具体地，可穿戴设备220可以是与听力设备100和车载设备230通信地耦合的通信设备。
113.图7示出了示例性检测器单元410，其包括声音传感器411和/或无线电传感器412和/或光学传感器413和/或移动传感器414和/或生理传感器415和/或环境传感器416。听力设备100的检测器单元110和/或远程设备200的检测器单元210可以被实现为检测器单元410。在一些情况下，检测器单元110可以包括传感器411-416中的至少一者，以及检测器单元210可以包括传感器411-416中的至少另一者，以便提供不同的用户相关数据和/或车辆相关数据，这些数据可以被用作确定相关性度量的补充信息。在一些情况下，检测器单元110可以包括传感器411-416中的至少一者，以及检测器单元210可以包括相同类型的传感器411-416。这可以有助于提供不同的用户相关数据和/或车辆相关数据作为补充信息和/或提供等效的用户相关数据和/或车辆相关数据作为冗余信息，以确定具有更高可靠性的相关性度量。
114.声音传感器411可以被实现为被配置为检测用户周围环境中和/或耳道内的声音
并且提供表示所检测到的声音的声音数据的任何设备(具体地，麦克风和/或麦克风阵列和/或vad和/或扬声器识别检测器和/或讲话类型检测器和/或身体声音检测器)。在一些实现方式中，声音传感器411可以被配置为检测从用户附近的车辆发出的声音，该声音可以被用作包括关于车辆的属性的信息的车辆相关数据。车辆相关数据可以包括关于车辆的动态属性和/或固有属性的信息。在一些情况下，可以采用所检测到的声音的不断增加的级别和/或超过门限的声音级别来指示车辆相对于用户的接近度。在一些情况下，可以将表示所检测到的声音的声音数据与表示通常由车辆发出的声音的声音特征进行比较。这可以用于指示在用户附近的车辆的存在和/或车辆的类型。举例说明，可以将表示所检测到的声音的声音数据与用于紧急车辆的警报器的典型声音特征和/或用于电动车辆(ev)或混合动力车辆(hv)的典型声音特征进行比较。
115.在一些情况下，可以采用所检测到的声音的频率特性来指示在用户附近的车辆的属性。采用所检测到的声音的频率特性对于用户可能难以通过其自然声音属性(诸如ev或hv)注意到的车辆可能是特别有利的。举例说明，ev和hv的电动机可能运行得相对安静，这使得其它交通参与者难以基于发出的声音来识别这些车辆。这增加了这些车辆对其它道路使用者的潜在危险，尤其是在较差能见度条件期间和/或当其它道路使用者被这样的车辆从后面接近时。然而，这些车辆所发出的声音通常包括典型的频率特性。例如，ev和hv的电流电动机以较高频率生成开关噪声，诸如在5至30khz的频率范围内，这是由内部电力推进系统引起的。具体地，在这些车辆中包括的内部永磁(ipm)同步电动机的速率通常通过改变输入交流电(ac)的频率(例如，通过脉宽调制(pwm))来控制，这进而可以生成以相应频率释放到车辆外部的空气中的声音。结果，确定所检测到的声音的频率特性不仅可以提供关于在用户附近的这样的车辆的存在和/或接近度和/或距离和/或类型的信息，还可以提供诸如车辆速率的其它车辆相关信息。在实践中，可以通过机器学习(ml)算法在所检测到的声音中识别频率特性，该ml算法已经基于声音数据(包括利用对应车辆类型进行标记的相应频率特性)进行了训练。
116.还可以采用频率特性来确定所检测到的声音中的多普勒频移，多普勒频移可以指示在用户附近的车辆的移动方向和/或速率和/或行程。举例说明，如与车辆保持静止的人所感知的由车辆发出的声音可以根据发出声音的车辆相对于用户的速度，相对于由与用户保持静止的声音传感器411检测到的对应声音而被频率移位。因此，如由与用户保持静止的声音传感器411检测到的由车辆发出的声音的频率可以指示车辆相对于用户的属性(具体地，在用户附近的车辆的移动方向和/或速率和/或行程)。例如，可以将由与用户保持静止的声音传感器411检测到的声音与参考频率进行比较，参考频率对应于如由与车辆保持静止和/或以相对于车辆的已知速度移动的声音检测器检测到的由车辆发出的声音的频率。作为另一示例，可以确定由与用户保持静止的声音传感器411检测到的声音的第一频率和第二频率的差，其中，该差可以指示车辆的属性，例如在用户附近的车辆的移动方向和/或速率和/或行程。
117.在一些情况下，可以采用所检测到的声音的空间特性来指示在用户附近的车辆的属性。为此，声音检测器可以包括多个空间上分布的麦克风，其允许在空间上解析所检测到的声音。麦克风可以在被佩戴在一只耳朵处的听力设备的单个耳朵单元中和/或被佩戴在两只耳朵处的双耳听力设备的两个耳朵单元中和/或远离听力设备被佩戴在其处的耳朵的
电子设备中实现。多个麦克风可以各自提供表示由在用户附近的车辆发出的声音的声音数据。然后，可以评估由不同的麦克风提供的声音数据的差。这些差可以包括与在用户附近的车辆相关联的所检测到的声音的不同的到达时间和/或不同的声音级别和/或不同的相位和/或不同的频率和/或不同的信号传播延迟。在双耳听力设备中，声音传感器411的麦克风可以分布在被佩戴在用户的不同耳朵处的两个耳朵单元中。然后，由麦克风提供的声音数据的差可以包括耳间相位差(ipd)和/或耳间时间差(itd)和/或耳间级别差(ild)。例如，可以利用确定这些差来获得关于车辆的存在和/或类型和/或接近度和/或距离和/或位置和/或速率和/或移动方向和/或行程的信息。在一些情况下，可以采用来自不同位置的声音数据的三角测量和/或多普勒分析。
118.在一些情况下，声音传感器可以被实现为与在用户附近的车辆保持静止，其中，声音传感器被配置为提供表示从车辆发出的声音的声音数据。声音数据可以例如作为rf信号从在用户附近的车辆发送给听力设备100和/或远程设备200(具体地，通信单元105、205)。然后，可以将所发送的声音数据与由声音传感器411提供的声音数据进行比较。然后，可以评估由与车辆保持静止的声音传感器提供的声音数据与由与用户保持静止的声音传感器411提供的声音数据之间的差。例如，还可以利用确定这些差来获得关于车辆的存在和/或类型和/或接近度和/或距离和/或位置和/或速率和/或移动方向和/或行程的信息。
119.在一些实现方式中，声音传感器411可以被配置为检测从用户发出的声音和/或在用户的周围环境中发出的声音，这些声音可以被用作指示在用户上和/或在用户的周围环境中检测到的属性的用户相关数据。用户相关数据可以包括关于用户的动态和/或固有属性和/或用户的周围环境的信息。指示在在用户上检测到的属性的用户相关数据可以包括表示用户的语音活动的声音数据，具体地，用户的讲话、和/或用户的咀嚼声音和/或吞咽声音。这可以指示用户正在参与对话和/或用户正在进食。在交通状况下，这些活动可能使用户对潜在危险车辆分心，并且因此可能增加用户的风险。指示在用户上检测到的属性的用户相关数据还可以包括表示用户的呼吸声音的声音数据。增加的呼吸频率(特别是过度换气)可以指示用户的疲劳水平增加并且因此交通中的风险增加。因此，可以确定相关性度量指示用户被在其附近的车辆危及的增加的概率。
120.指示在用户的周围环境中检测到的属性的用户相关数据可以包括例如表示在周围环境中普遍存在的噪声水平的声音数据。暴露在噪声中可以使得更加难以听到接近的车辆，从而增加用户的交通风险。指示在周围环境中检测到的属性的用户相关数据还可以包括表示当前天气的声音数据，诸如风噪声和/或飞溅的雨滴，其可能影响用户在道路上的风险。指示在周围环境中检测到的属性的用户相关数据还可以包括表示当前交通状况的声音数据，诸如高度繁忙的交通或相当低的交通，其可能影响用户在道路上的风险。
121.在一些实现方式中，声音传感器411可以被配置为检测超声波。声音传感器411还可以包括超声波发射机，其被配置为发射超声波并且在所发射的超声波被对象反射之后检测其一部分。由超声波传感器提供的数据可以包括车辆相关数据，例如，包含关于车辆相对于用户的存在和/或类型和/或位置和/或速率和/或移动方向和/或行程和/或距离和/或接近度的信息的数据。由超声波传感器提供的数据还可以包括用户相关数据，例如，关于用户的能见度范围和/或在用户的周围环境中的障碍物的信息。
122.在一些实现方式中，由声音传感器411检测到的声音可以被用作包括关于车辆的
属性的信息的车辆相关数据并且用作指示在用户上和/或在用户的周围环境中检测到的属性的用户相关数据。为此，可以采用声音分类器，其可以被配置为将由声音传感器411提供的声音数据分类为车辆相关数据或用户相关数据。被配置为执行分类的处理单元可以采用ml算法。还可以是，ml算法被配置为从由声音传感器411提供的声音数据中分离和/或提取不同的声音特征，其中，声音特征中的每个声音特征可以与车辆相关数据和/或用户相关数据相关联。举例说明，由声音传感器411检测到的声音可以包含与接近的汽车的电动机相关联的声音特征、以及与用户的语音活动相关联的声音特征以及与背景噪声相关联的声音特征。
123.无线电传感器412可以被实现为被配置为检测无线电波的任何设备。在一些实现方式中，无线电传感器412可以利用听力设备100和/或远程设备200的通信单元105、205来实现。例如，通信端口106、206、207可以被实现为检测无线电波的天线。在一些情况下，rf发射器可以被提供为与在用户附近的车辆保持静止，rf发射器被配置为发射rf信号。无线电传感器412可以包括多个空间上分离的rf接收端口，每个端口被配置为在不同的位置处接收rf信号。然后，可以评估由不同的rf接收端口检测到的rf信号的差。这些差可以包括所接收的rf信号的不同的到达时间和/或不同的强度。这还可以用于获得关于车辆的存在和/或类型和/或位置和/或速率和/或移动方向和/或行程和/或距离和/或接近度的信息。具体地，可以采用对接收信号强度指示差(rssid)的分析。
124.在一些情况下，无线电传感器412包括雷达传感器，其被配置为发射电磁波，并且在所发射的电磁波被对象反射之后检测其一部分。例如，如图6所示，雷达传感器可以在车载设备230中实现。由雷达传感器提供的雷达数据可以包括车辆相关数据，例如，包含关于车辆相对于用户的存在和/或类型和/或位置和/或速率和/或移动方向和/或行程和/或距离和/或接近度的信息的数据。由雷达传感器提供的雷达数据还可以包括用户相关数据，例如关于用户的能见度范围和/或在用户的周围环境中的障碍物的信息。
125.光学传感器413可以被实现为被配置为检测光波的任何设备。在一些情况下，光学传感器413包括被配置为提供表示所检测到的光的图像数据的相机。图像数据可以包括车辆相关数据。例如，图像数据可以指示在用户附近的车辆的存在和/或类型和/或位置和/或速率和/或移动方向和/或行程和/或距离和/或接近度。由相机提供的图像数据还可以包括用户相关数据。例如，图像数据可以指示用户的周围环境的能见度范围和/或天气和/或光照条件。这些参数可能影响用户在交通状况下的风险。在一些情况下，光学传感器413包括相机。在一些情况下，光学传感器413包括光发射器和光接收机。因此，光学传感器413可以被配置为发射电磁波，并且在所发射的电磁波被对象反射之后检测其一部分。因此，可以对应于上述雷达传感器来应用光学传感器413。
126.移动传感器414可以由被配置为提供指示用户和/或与用户保持静止的车辆的移动的移动数据的任何适当的设备来实现。移动数据可以包括指示加速度的加速度数据和/或指示速度的速度数据和/或指示位移的位移数据和/或指示旋转的旋转数据。移动传感器414还可以被实现为方位传感器，其被配置为提供指示用户和/或与用户保持静止的车辆相对于参考系的方位的方位数据。例如，参考系可以是重力的方向和/或地球磁场的方向。以这种方式，可以确定用户和/或与用户保持静止的车辆的方位位移。移动传感器414还可以被实现为位置传感器，其被配置为提供指示用户和/或与用户保持静止的车辆相对于参考
系的位置的位置数据。例如，参考系可以与地球保持静止。以这种方式，可以确定用户和/或与用户保持静止的车辆的平移和/或方位位移。
127.具体而言，移动传感器414可以包括至少一个惯性传感器。惯性传感器可以包括例如被配置为提供表示加速度和/或位移和/或旋转的移动数据的加速计、和/或被配置为提供表示旋转的移动数据的陀螺仪。加速计还可以被配置为提供指示相对于重力的方位的方位数据。移动传感器414还可以包括被配置为测量周围磁场的方向的磁强计(具体地电子罗盘)。移动传感器414还可以包括导航传感器，诸如gps传感器。移动传感器414可以机械地耦合到听力设备100的壳体，使得在壳体发生平移和/或旋转位移时，其相对于壳体保持在固定位置。移动传感器414还可以机械地耦合到远程设备200的壳体。
128.因此，可以采用移动传感器414来提供指示在用户上和/或在用户的周围环境中检测到的属性的用户相关数据。用户相关数据可以包括例如指示用户的旋转的旋转数据。旋转数据可以包括指示用户的头部旋转的头部旋转数据。移动传感器414可以被包括在可佩戴在耳朵处的听力设备100中，以便提供头部旋转数据。旋转数据还可以包括指示用户的身体旋转的身体旋转数据。移动传感器414可以被包括在可佩戴在用户的身体处的远程设备200中，以便提供身体旋转数据。移动传感器414还可以被包括在听力设备100和远程设备200中，以便确定用户相对于用户的身体的头部旋转。在一些情况下，可以相对于在用户附近的车辆的位置和/或车辆的移动方向和/或车辆的行程和/或用户与车辆的预测碰撞位置来评估用户的旋转。用户朝向车辆的旋转可以指示用户对车辆的意识。因此，可以假设车辆对用户造成的风险降低。
129.用户相关数据还可以包括指示用户的方位的方位数据。方位数据可以包括指示用户头部的方位的头部旋转数据和/或指示用户身体的方位的身体方位数据。在一些情况下，可以相对于在用户附近的车辆的位置和/或车辆的移动方向和/或车辆的行程和/或用户与车辆的预测碰撞位置来评估用户的方位。用户朝向车辆的方位可以指示用户对车辆的意识。因此，可以假设车辆对用户造成的风险降低。在一些情况下，可以相对于地球表面来评估用户头部的方位。例如，可以采用加速计来确定用户头部相对于重力的方位。当用户头部的方位偏离平行于地球表面的方向超过预定义角度时，可以确定用户交通状况下的风险增加。例如，当用户的头部指向地球表面时，用户可能在步行期间看着手持设备和/或可能在驾驶期间睡着了。因此，可以假设用户不完全意识到在其附近的潜在危险车辆。
130.用户相关数据还可以包括指示用户的平移移动的移动数据和/或指示用户的步行活动的步行数据和/或指示用户的骑车活动的骑车数据和/或指示用户的滑冰活动的滑冰数据和/或指示用户骑行小型摩托车的活动的小型摩托车数据。具体而言，可以在移动数据中识别出典型移动数据中的用于步行活动和/或骑车活动和/或滑冰活动和/或小型摩托车骑行活动的循环模式。这可以被用来确定用户是否参与这样的活动，这样的活动可能增加用户的交通风险。在一些情况下，可以估计这些活动中至少一项比另一项更危险，使得可以根据活动来确定风险。在一些情况下，可以确定步行活动和/或骑车活动和/或滑冰活动和/或骑行小型摩托车活动的模式，并且当模式改变时，估计风险降低。具体而言，可以假设当用户注意到潜在危险车辆时其将改变其活动的模式，以便避免与车辆碰撞的风险。因此，可以根据指示用户和/或与用户保持静止的车辆的移动的用户相关数据来确定相关性度量。
131.还可以采用移动传感器414来提供车辆相关数据，其包括关于在用户附近的车辆
的属性的信息。例如，移动传感器414可以包括磁强计，其可以在车辆(具体地，汽车)接近用户时确定周围磁场的变化。这可以被用来获得关于车辆的存在和/或类型和/或位置和/或速率和/或移动方向和/或行程的信息。
132.生理传感器415可以由被配置为提供指示用户的生理属性的生理数据的任何适当的设备来实现。生理属性可以包括例如心率、静息心率(rhr)、心率恢复时间、心率变化和/或心律失常、血压、血压升高(高血压)、血氧饱和度(spo2)、最大耗氧量(vo2最大值)、血糖水平、血液酒精水平、血液成分、心血管健康、耐力水平、有氧健身水平、生物节律、体温、出汗率、呼吸率、认知负荷、倾听意图、倾听努力、认知衰退、神经活动随时间的中断、睡眠或清醒状态、分心水平、专注水平、放松水平、身体疲惫水平、生理压力等。这些属性中的任何属性都可以指示用户的疲劳水平和/或用户的健康状况。
133.在一些实现方式中，生理传感器415包括生物计量传感器。如本文所使用的生物计量传感器可以是被配置为测量生物体(具体地，人体)固有的生物学特性并且提供指示生物学特性的生物计量数据的任何设备。例如，生物学特性可以是测量到的血液或分子特性(具体地，变化的光吸收和/或反射)、和/或生物组织中的分子含量的数量和/或密度、和/或测量到的由生物体生成的电磁信号、和/或测量到的由生物体产生的热能的温度特性。在一些示例中，生物计量传感器包括光电容积描记(ppg)传感器和/或心电图(ecg)传感器和/或脑电图(eeg)传感器和/或眼电图(eog)传感器和/或温度传感器和/或皮肤电导传感器和/或rf传感器和/或瞳孔测量法传感器。生物计量传感器可以被包括在听力设备100和/或远程设备200中。在听力设备100中实现生物计量传感器可以提供生物计量数据的更高精度和/或再现性的优点，这是由于针对在用户耳朵处的生物特性的特别适当的测量位置。
134.生物计量传感器可以被配置为提供生物特性的急性测量(例如，通过直接检测来自生物体的能量和/或物质)、和/或生物特性的经处理的一系列急性测量(例如，通过记录随着时间的生物学特性(诸如在ppg波形和/或记录的eeg信号中))。生物计量数据可以是由生物计量传感器提供的表示测量到的生物学特性的任何数据。可以基于生物计量数据来确定用户的生理属性。例如，心率和/或血压和/或心率变异性(hrv)和/或vo2最大值和/或有氧健身水平和/或血液含量和/或疲劳水平可以是基于由ppg传感器和/或ecg传感器提供的生物计量数据来确定的。认知负荷和/或倾听努力和/或专注水平和/或生物节律和/或生理压力和/或分心水平和/或疲劳水平可以是基于由eeg传感器和/或瞳孔测量法传感器提供的生物计量数据来确定的。眼睛注视移动可以是基于由eog传感器提供的生物计量数据来确定的。
135.在一些实现方式中，生理属性可以通过评估由除了生物计量传感器之外的传感器或检测器提供的数据来确定。例如，可以基于移动传感器414的移动数据来确定生理属性，移动数据可以指示疲劳水平，诸如用户的身体疲惫水平和/或放松水平。举例说明，对产生用户在长时间内很少或没有执行移动的移动数据的评估可以指示用户的小的身体疲惫水平和/或用户的高放松水平。作为另一示例，可以基于声音传感器411的声音数据来确定生理属性，声音数据还可以充当例如针对用户的疲劳水平和/或分心水平的生理指示符。举例说明，对揭示在用户的周围环境中在一段时间内的一定程度的静默的声音数据的评估可以指示表示用户的小的疲劳水平的高放松水平和/或可以指示用户的小的分心水平。声音可以包括麦克风，具体地，麦克风阵列和/或vad和/或扬声器识别检测器和/或讲话类型检测
器和/或身体声音检测器。身体声音检测器可以是对身体声音敏感的，身体声音包括吞咽声音、进食声音、打嗝声音和消化声音中的至少一者。对揭示在用户附近的讲话和/或用户的进食活动的声音数据的评估可以指示用户的高分心水平和/或高疲劳水平。
136.因此，可以采用生理传感器415来提供指示在用户上检测到的属性的用户相关数据。在一些情况下，用户相关数据可以包括指示用户对在其附近的车辆的意识水平的生理数据。例如，相当高的分心水平和/或相当高的疲劳水平可以指示用户对来自在其附近的车辆的潜在危险的相当低的意识。相当高的心率(其可以根据由ppg传感器和/或eeg传感器提供的生物计量数据来确定)可以是对身体疲惫的指示，这也可能限制用户的意识。相当高的血压和/或体温可以指示用户的疲劳水平和/或健康状况影响其对交通状况的意识。某些血液含量(例如，血液酒精水平)也可以指示降低的意识水平。另一方面，用户的小的分心水平和/或小的疲劳水平可以是对当前交通状况的高意识的指示。用户的生物节律的当前阶段可以进一步指示用户的意识。在一些情况下，可以采用用户相关数据和车辆相关数据之间的关联性来确定用户对在其附近的车辆的意识水平。例如，由eeg传感器提供的脑波数据的改变可以被用作对用户意识的指示(当该改变与出现在用户附近的车辆在时间上关联时)。因此，可以根据基于生理属性来指示用户的意识的用户相关数据来确定相关性度量。
137.环境传感器416可以由被配置为提供指示用户的周围环境的属性的环境数据的任何适当的设备来实现。例如，在周围环境中检测到的环境数据可以指示环境中的声音，诸如在用户周围的人的声音级别和/或语音和/或交通噪声、周围温度、湿度、气压、海拔、天气、气候、太阳能、风、烟雾、雨、冰雹、雪、冰、日光、黑暗、能见度条件、空气颗粒密度、污染、交通、来自车辆发动机的排气等。环境传感器416可以包括声音传感器411和/或无线电传感器412和/或光学传感器413和/或温度传感器和/或气压传感器和/或湿度传感器和/或粒子传感器和/或接近度传感器。例如，可以基于由声音传感器411和/或光学传感器413和/或温度传感器和/或气压传感器和/或湿度传感器提供的数据来确定当前天气。可以基于由声音传感器411和/或光学传感器413提供的数据来确定用户参与对话和/或被其它人包围的情形。可以基于由声音传感器411和/或光学传感器413和/或粒子传感器和/或接近度传感器提供的数据来确定当前交通水平。可以基于由光学传感器413和/或无线电传感器412和/或声音传感器411提供的数据来确定瞬时能见度条件。
138.因此，可以采用环境传感器416来提供指示在用户的周围环境中检测到的属性的用户相关数据。在一些情况下，用户相关数据可以包括指示交通状况中的风险因素的环境数据。风险因素可以包括当前天气条件和/或当前能见度条件和/或当前交通水平。风险因素还可以包括分心和/或打扰声音(诸如人们与用户交谈)和/或高水平的背景噪声。因此，可以根据指示周围环境中的这样的风险因素的用户相关数据来确定相关性度量。
139.图8示出了可以由处理单元420执行的示例性传感器数据处理算法的功能框图。处理单元420可以包括听力设备100的处理器102和/或远程设备200的处理器202。如图所示，算法被配置为应用于以下各项：用户相关数据421，其包括关于用户和/或用户的周围环境和/或用户所佩戴的听力设备的属性的信息(具体地，当用户佩戴听力设备100时在耳朵处获得的信息)；以及与在用户附近的至少一个车辆相关联的车辆相关数据422。车辆相关数据422包括关于车辆的属性的信息，其可以包括关于车辆的动态和/或固有属性的信息。用户相关数据421包括关于用户和/或用户的周围环境的属性的信息。用户相关数据421可以
包括指示由检测器单元110在用户上和/或在用户的周围环境中检测到的属性的数据和/或由通信单元105、205接收的数据。替代地或另外，用户相关数据421可以包括指示由用户操作的听力设备100和/或远程设备200的属性的数据，例如，指示由输出换能器107输出给用户的音频信号的属性和/或听力设备100和/或远程设备200的当前设置和/或检测器单元410的属性的数据。将用户相关数据421和车辆相关数据422输入到处理单元420。该算法包括相关性度量确定模块425和操作控制模块427。相关性度量确定模块425可以确定指示用户被车辆危及的概率的相关性度量。操作控制模块427可以根据相关性度量来控制听力设备100的操作，该操作向用户提醒车辆。具体地，操作控制模块427可以被配置为在相关性度量被确定为超过用户被车辆危及的概率的门限时控制操作。
140.图9示出了不同类别的用户相关数据421和车辆相关数据422。具体地，用户相关数据421可以包括用户相关数据431，并且还可以包括用户相关数据433、441、451中的任何一项。车辆相关数据422可以包括车辆相关数据432、434、442、452中的任何一项。第一数据类别430包括以与用户保持静止的方式而获得的数据。用户静止数据430包括由听力设备100在被佩戴在用户的耳朵处时获得的用户相关数据431。用户相关数据431可以包括指示在用户上和/或在用户的周围环境中检测到的属性的数据和/或指示由输出换能器107输出给用户的音频信号的属性的数据。用户静止数据430还可以包括由听力设备100在被佩戴在用户的耳朵处时获得的车辆相关数据432。车辆相关数据432可以由听力设备100的检测器单元110获得。用户静止数据430还可以包括由远离用户的耳朵的电子设备200获得的用户相关数据433和/或由远离用户的耳朵的电子设备200获得的车辆相关数据434。用户相关数据433和/或车辆相关数据434可以由远程装置200的检测器单元210获得。用户相关数据431、433和/或车辆相关数据432、434可以经由通信单元105、205在听力设备100和远程设备200之间进行传送。
141.第二数据类别440包括以与在用户附近的车辆保持静止的方式而获得的数据。车辆静止数据440可以包括以与在用户附近的相对于用户移动的车辆保持静止的方式而获得的用户相关数据441和/或车辆相关数据442。车辆可以包括检测器单元，其被配置为获得用户相关数据441和/或车辆相关数据442。例如，车辆可以包括被配置为检测由车辆发出的声音的声音传感器，其中，表示所检测到的声音的音频信号可以被用作车辆相关数据442。车辆静止数据440可以被发送给听力设备100和/或与用户保持静止的远程设备100。例如，车辆218可以在其附近广播包括车辆静止数据440的rf信号和/或经由单向或双向通信链路将车辆静止数据440发送给听力设备100和/或远程设备200。车辆静止数据440可以由听力设备100和/或远程设备100的通信单元105、205接收。第三数据类别450包括从用户和/或与用户保持静止的车辆和/或在用户附近的车辆外部获得的用户相关数据451和/或车辆相关数据452。例如，外部数据450可以由与地球保持静止的检测器单元获得。外部数据450可以经由单向或双向通信链路广播和/或发送给听力设备100和/或远程设备200。
142.如本文中使用的用户相关数据421、431、433、441、451可以是指示与用户和/或用户的周围环境相关联的属性的任何数据，其潜在地适于对用户被在用户附近的车辆危及具有影响。如本文使用的车辆相关数据422、432、434、442、452可以是指示与在用户附近的车辆相关联的属性的任何数据，其潜在地适于对用户被车辆危及具有影响。
143.在一些情况下，由听力设备100的检测器单元110和/或远程设备200的检测器单元
210提供的数据可以指示与用户和/或用户的周围环境相关联的属性以及与在用户附近的车辆相关联的属性两者，其对用户被车辆危及具有影响。例如，由声音传感器411检测到的由在用户附近的车辆发出的声音一方面可以指示影响用户的危险的与用户的周围环境相关联的属性。举例说明，由车辆发出的相当大的声音可以降低用户的风险，因为用户可能容易被发出的声音提醒。另一方面，由在用户附近的车辆发出的声音也可以指示影响用户的危险的与车辆相关联的属性。例如，由车辆发出的声音可以指示车辆相对于用户的类型和/或位置和/或移动方向和/或速率和/或距离和/或行程。因此，由听力设备100的检测器单元110和/或远程设备200的检测器单元210提供的数据可以被用作用户相关数据421和/或车辆相关数据422。具体地，然后可以基于被用作用户相关数据421和车辆相关数据422的相同数据来确定相关性度量。
144.在一些情况下，相关性度量是基于彼此不同的用户相关数据421和车辆相关数据422来确定的。例如，用户相关数据421可以包括指示用户的移动(其可以由移动传感器414提供)和/或用户的生理属性(其可以由生理传感器415提供)和/或用户的周围环境的属性(其可以由环境传感器416提供)的数据，以及车辆相关数据422可以包括指示车辆相对于用户的类型和/或位置和/或移动方向和/或速率和/或距离和/或行程的数据，其可以由声音传感器411和/或无线电传感器412和/或光学传感器413提供。作为另一示例，用户相关数据421可以包括指示由在听力设备中包括的音频换能器输出给用户的音频信号的属性的数据，以及车辆相关数据422可以包括指示车辆相对于用户的类型和/或位置和/或移动方向和/或速率和/或距离和/或行程的数据。基于彼此不同的用户相关数据421和车辆相关数据422来确定相关性度量可以具有提供具有更高准确度和/或增加的可靠性的相关性度量的优点。这对于在用户被车辆危及的客观概率相当低和/或用户已经意识到潜在危险情形的情况下避免针对用户的不必要提醒可能是至关重要的。
145.图10示出了可以由操作控制器427根据由相关性度量确定器435确定的相关性度量来控制的示例性操作。操作控制器427包括警告通知控制模块461和/或音频属性控制模块463和/或通气控制模块466。警告通知控制模块461被配置为发起由听力设备输出给用户的警告通知。音频属性控制模块463被配置为修改由音频传感器107输出给用户的音频信号的属性。排气控制模块466被配置为修改在听力设备中包括的排气通道的有效大小。由操作控制器427控制的操作461、463、466中的任何一项都可以适于向用户提醒可能危及用户的车辆。
146.图11示出了可以由音频传感器107输出给用户的音频信号的不同属性的示例。这些属性中的任何属性可以由处理单元420确定。例如，可以基于处理单元420对由声音传感器411提供的音频信号和/或信息执行的信号处理和/或通过识别处理单元已经从其接收到音频信号的源来识别属性。举例说明，当经由通信单元105、205和/或经由作为源的声音传感器202接收到音频信号时，处理单元可以识别可以与源相关联的音频信号的属性。如图所示，音频信号的不同属性可以包括音频信号的类型471和/或起源472和/或音量473和/或方向性474和/或时序475和/或由音频信号表示的内容477和/或由音频信号表示的相应内容477的数量478。音频属性还可以包括有源噪声消除(anc)478，其可以通过输出音频信号来执行。音频属性还可以包括由输出的音频信号表示的声音的频率479。
147.音频类型471可以包括关于如下内容的信息：输出的音频信号是否是基于已经由
声音传感器411检测到的声音的和/或输出的音频信号是否是基于已经经由通信单元105、205传送给听力设备100和/或远程设备200的音频信号的。所检测到的声音可以表示在用户的周围环境中检测到的声音。所传送的音频信号可以例如经由rf信号从外部音频源来传送。例如，所传送的音频信号可以包括电话呼叫信号和/或流式信号，其可以在从音频提供商(诸如电话呼叫信号提供商和/或流式媒体提供商)递送时持续地接收并且输出给用户。音频信号还可以经由通信单元105、205从远程设备200传送给听力设备100。例如，所传送的音频信号可以是基于可以被存储在远程设备200中实现的存储器和/或介质中的声音数据和/或由远程设备200的通信单元205从外部音频源接收的音频信号的。
148.用户被在其附近的车辆危及的风险可以取决于输出给用户的音频信号的音频类型471。举例说明，一方面，基于由声音传感器411检测到的声音的音频信号可以包括可以向用户提醒车辆的音频特征，诸如由在用户的周围环境中的车辆发出的声音。另一方面，从外部音频源传送的音频信号可能使用户对其周围环境中的声音分心，和/或可能使由车辆发出的声音不那么明显。与输出的音频信号仅基于所检测到的声音相比，当输出的音频信号至少部分地基于所传送的音频信号时，可以确定相关性度量指示用户被车辆危及的较高概率。
149.音频起源472可以包括关于输出的音频信号是否表示在用户的位置处检测到的声音和/或在不同的位置处检测到的声音的信息。例如，本地检测到的声音可以包括由声音传感器411检测到的声音，该声音传感器411在用户佩戴的听力设备100中和/或在与用户保持静止的远程设备200中实现。非本地检测到的声音可以包括由远离听力设备100和/或远程设备200的声音传感器检测到的声音。例如，非本地检测到的声音可以是由用户的另一个重要成员佩戴的声音传感器和/或与地球保持静止的声音传感器检测的。与输出的音频信号仅表示本地检测到的声音相比，当输出的音频信号至少部分地表示非本地检测到的声音时，可以确定相关性度量指示用户被车辆危及的较高概率。
150.音频音量473可以包括关于输出的音频信号的音量水平的信息。在一些情况下，与输出的音频信号具有较低水平相比，当输出的音频信号具有较高水平时，可以确定相关性度量指示用户被车辆危及的较低概率。例如，当输出的音频信号指示由在用户附近的车辆发出的声音(诸如在用户的周围环境中检测到的声音)时，当音量较高时，可以确定概率是较低的。在一些情况下，与当输出的音频信号具有较低水平时相比，当输出的音频信号具有较高水平时，可以确定相关性度量指示用户被车辆危及的较高概率。例如，当输出的音频信号不表示由在用户附近的车辆发出的声音(例如，从外部音频源传送的音频信号)时，当音量较高时，可以确定概率是较高的。
151.音频方向性474可以包括关于输出的音频信号的方向性的信息。方向性可以由处理单元420基于在多个空间位置处检测到的声音而执行的声学波束成形来提供。方向性可以以自适应方式来提供(例如，取决于在周围环境中普遍存在的噪声水平)，和/或以固定方式来提供(例如，在安装听力设备期间和/或根据用户选择的听力设备的设置)。在一些情况下，与当输出的音频信号具有较低的方向性和/或基本上没有方向性时(例如，当输出的音频信号是全向的时)相比，当输出的音频信号具有较高的方向性时，可以确定相关性度量指示用户被车辆危及的较高概率。举例说明，当输出的音频信号的方向性倾向于抑制由在用户附近的车辆发出的声音时，例如当方向性指向用户的前面和/或与用户交谈的对话伙伴
时，用户可能处于忽略潜在危险车辆的较高风险。在一些情况下，处理单元420可以被配置为评估输出的音频信号相对于在用户附近的车辆的位置和/或移动方向和/或行程和/或车辆与用户的预测碰撞位置的方向性。然后当输出的音频信号的方向性指向远离车辆的位置和/或移动方向和/或行程和/或预测碰撞位置时，可以确定相关性度量指示用户被车辆危及的较高概率(与当方向性指向该方向时相比)。
152.音频时序475可以包括关于音频换能器107输出音频信号的时间的信息。具体地，一些音频信号可以由处理单元420调度为在由处理单元420执行的信号处理和/或声音传感器411已经检测到声音和/或通信单元105、205已经接收到音频信号之后立即输出。其它音频信号可以由处理单元420调度为在特定事件(例如，向用户指示听力设备的操作状态的声音，诸如电池状态和/或传入电话呼叫的铃声)时输出。在一些情况下，当输出音频信号的时间与处理单元420已经识别出潜在危险车辆的时间和/或与其它用户相关数据和/或车辆相关数据指示用户在当前交通状况下的风险增加的时间一致时，可以确定相关性度量指示用户被车辆危及的较高概率。举例说明，用户可能被传入的电话呼叫和/或电池状态指示消息分心，并且忽略潜在的危险交通状况。在一些情况下，当输出音频信号的时间与处理单元420已经识别出潜在危险车辆的时间和/或与其它用户相关数据和/或车辆相关数据指示用户在当前交通状况下的风险增加的时间一致时，可以确定相关性度量指示用户被车辆危及的较低概率。举例说明，在该时间处调度的输出的音频信号可以适于向用户提醒潜在危险的交通状况，从而导致风险降低。
153.音频内容476可以包括关于输出的音频信号的内容的信息。具体地，输出的音频信号可以包含表示周围声音的音频内容的声音数据，具体地，在用户的周围环境中呈现给用户的声音。例如，周围声音可以由声音传感器411检测。输出的音频信号还可以包含不表示用户的周围环境中的声音的声音，例如，由通信单元105、205从外部音频源接收的音频信号表示的声音、和/或诸如传入电话呼叫的铃声和/或音乐内容的人工声音。在一些情况下，与当内容还包括非周围声音时(具体地，当音频内容476包括非周围声音时)相比，当输出的音频信号的内容仅包括周围声音时，可以确定相关性度量指示用户被车辆危及的较低概率。在输出的音频信号中包含的周围声音还可以包括各种内容。例如，周围声音可以包含用户和/或在用户附近的人的语音。周围声音还可以包含表示在用户的周围环境中普遍存在的声音的背景声音，诸如背景噪声。当对音频信号执行降噪信号处理时，可以至少在一定程度上降低背景声音。因此，关于音频内容476的信息可以包括关于例如是否通过信号处理在音频信号中降低噪声的信息。周围声音还可以包含风噪声和/或当风噪声消除器激活时不包含风噪声。因此，关于音频内容476的信息可以包括是否激活风噪声消除的信息。周围声音还可以包含表示由在用户附近的车辆发出的声音的车辆声音。在一些情况下，与当内容还包括语音和/或背景声音时(具体地，当内容不包括车辆声音时)相比，当输出的音频信号的内容实质上仅包括车辆声音时，可以确定相关性度量指示用户被车辆危及的较低概率。
154.在一些情况下，音频内容476可以是基于从在输出的音频信号中包括的声音数据中提取和/或分离的至少一个声音特征的。为此，可以对音频信号应用数字信号处理(dsp)和/或ml算法(具体地，在输出音频信号之前和/或期间和/或之后)。ml算法可以是基于多个神经网络(nn)的。例如，可以应用在国际专利申请no.pct/ep2020/051734和/或no.pct/ep2020/051735和/或no.pct/ep2020/060196中公开的nn排列。在一些情况下，音频内容476
可以根据音频类型471和/或音频起源472来确定。例如，可以基于由声音传感器411检测到的声音数据，将从外部音频源传送的音频信号识别为包含与音频信号不同的内容。在一些情况下，可以基于声音传感器411对特定音频内容476的灵敏度和/或专门化来确定音频内容476。例如，可以基于由vad提供的声音数据来确定语音内容。
155.音频内容量477可以包括关于在输出的音频信号中表示的任何内容476的数量的信息。具体地，输出的音频信号可以由各种音频内容476组成。举例说明，输出的音频信号可以包括第一数量的周围声音和第二数量的非周围声音。在一些情况下，根据内容476的数量(具体地，在第一内容476的第一数量和第二内容476的第二数量之间的比率)，可以确定相关性度量指示用户被车辆危及的概率。举例说明，当输出的音频信号包括相对于周围声音的数量而言较大数量的非周围声音时，用户可能不太意识到潜在危险。
156.在输出的音频信号中包含的车辆声音还可以包括由多个车辆发出的各种声音内容和/或由单个车辆发出的声音，其中，发出声音的至少一个其它车辆可能存在于用户附近。在一些情况下，当输出的音频信号的内容不包含由在用户附近的全部车辆发出的声音和/或不包含由处理单元420优先化的车辆发出的声音时，可以确定相关性度量指示用户被车辆危及的较高概率。例如，当相关性度量指示用户被车辆危及的较高概率(与针对另一车辆确定的相关性度量相比)时，和/或当相关性度量指示用户被该车辆危及的最高概率(与其它车辆相比)时，可以将该车辆优先化。在一些情况下，当输出的音频信号的内容确实包含由在用户附近的不同车辆各自发出的多个数量的声音，使得由处理单元420优先化的车辆发出的声音的数量在输出的音频信号中不被主要表示和/或强调时，可以确定相关性度量指示用户被车辆危及的较高概率。
157.噪声消除478可以包括关于是否采用输出的音频信号来提供有源噪声消除(anc)的信息。在一些情况下，与执行较少的anc(特别是没有anc)相比，当采用输出的音频信号来执行较多anc时，可以确定相关性度量指示用户被车辆危及的较高概率。举例说明，anc可以至少部分地消除由在用户附近的车辆发出的声音，从而将用户置于较高的风险中。在一些情况下，与执行较少的anc(特别是没有anc)相比，当采用输出的音频信号来执行较多anc时，可以确定相关性度量指示用户被车辆危及的较低概率。当输出的音频信号还包含对在用户附近的车辆的指示(具体地，发出的车辆声音和/或向用户提醒车辆的声音)时，这样的操作模式可能特别有用。举例说明，anc可以消除使用户对车辆发出的的声音和/或提醒声音分心的任何声音。
158.音频479可以包括关于由输出的音频信号表示的声音的频率的信息。一些频率可能较难感知。例如，较低的声音频率可能较难感知，特别是对于老年人。
159.如图10所示，操作控制器427的音频属性控制模块463可以被配置为根据相关性度量来控制修改输出的音频信号的属性。具体地，音频属性控制模块463可以控制修改音频属性471-479中的至少一项。修改音频属性471-479可以被用作向用户提醒在其附近的车辆的操作。第一操作可以包括将输出的音频信号的至少一个分量的音频类型471从来自外部音频源传送的音频信号修改为表示由声音传感器411检测到的声音的音频信号。第二操作可以包括将输出的音频信号的至少一个分量的音频起源471从表示在不同于用户的位置的位置处检测到的声音的音频信号修改为表示在用户的位置处检测到的声音的音频信号。第三操作可以包括修改输出的音频信号的至少一个分量的音频音量473和/或音频方向性474。
第四操作可以包括通过将输出推迟到稍后的时间来修改要输出的音频信号的至少一个分量的音频时序475。第五操作可以包括将输出的音频信号的音频内容476和/或音频内容476的数量477从非周围声音修改为周围声音。第六操作可以包括向输出的音频信号添加表示由车辆发出的声音的音频内容476和/或增加输出的音频信号中的这样的音频内容476的数量477。具体地，可以将声音选择为由处理单元420优先化的车辆发出。第七操作可以包括调整由输出的音频信号执行的anc。可以应用这些操作中的任何操作来向用户提醒在其附近的车辆，特别是引起用户对车辆的注意。
160.在一些实现方式中，音频属性控制模块463被配置为通过增强音频信号来修改输出的音频信号的属性。增强音频信号可以包括在输出音频信号之前强调音频信号的任何方面，具体地，音频信号中的属性471-479中的任何属性。增强音频信号还可以包括在音频信号上叠加声音和/或声音特征，具体地，以修改和/或强调音频内容476。例如，音频信号可以表示在增强音频信号之前可以由声音传感器411检测到的周围声音和/或可以由通信单元105、205接收的流式音频。具体地，音频信号可以利用关于车辆的属性的信息来增强。增强信息可以包括例如由车辆发出的电动机声音，其可以例如通过较高的音量水平和/或不同的频率(与由车辆发出的电动机声音相比)来强调，和/或通过从音频信号中移除其它声音分量和/或语音提醒和/或警报声音来强调。这可以用于允许用户更容易地识别在其附近的车辆。在一些实现方式中，音频属性控制模块463被配置为通过利用关于在用户附近的多个车辆中的至少一个车辆的属性的信息来增强音频信号，从而修改(具体地，增强)输出的音频信号的属性。
161.在一些实现方式中，音频属性控制模块463被配置为根据包括关于车辆的属性的信息的车辆相关数据422来修改(具体地，增强)输出的音频信号的至少一个属性471-479。例如，车辆的属性可以包括在用户附近的车辆的类型和/或位置和/或移动方向和/或速率和/或行程和/或车辆的数量。第一操作可以包括根据车辆属性来修改音频方向性474。具体地，可以根据车辆的动态属性和/或车辆相对于用户的动态属性的动态属性来执行方向性修改。举例说明，可以将音频信号空间化。然后，可以根据车辆的位置和/或移动方向和/或行程和/或根据相对于用户的位置和/或移动方向和/或行程而言车辆的位置和/或移动方向和/或行程，来提供具有方向性的输出的音频信号。因此，用户可以被告知车辆正在接近用户的方向。第二操作可以包括根据车辆属性来修改音频音量473。具体地，音量水平可以自适应于车辆的类型和/或车辆相对于用户的距离和/或车辆的速率和/或车辆正在接近用户的方向。例如，与当车辆从前面接近用户时相比，当车辆从后面接近用户时，音量水平可能更高。当在用户附近存在多于一个的车辆时，可以在输出的音频信号中改变检测到的由这些车辆中的一个车辆发出的声音的音频音量473，以便允许用户除了识别其它车辆之外还识别该车辆。第三操作可以包括根据车辆属性来修改由输出的音频信号表示的声音的频率479。具体地，当在用户附近存在多于一个的车辆时，可以在输出的音频信号中改变由这些车辆中的一个车辆发出的声音的主频率，以便允许用户更容易地在这些车辆之间进行区分。第四操作可以包括相对于音频信号中的第二声音特征的音量水平来衰减音频信号中的第一声音特征的音量水平473，第二声音特征表示由在用户附近的车辆发出的声音，例如电动机声音和/或警报器的声音。这可以包括相对于第二声音特征来降低第一声音特征的音量水平和/或相对于第一声音特征来增加第二声音特征的音量水平。第五操作可以包括将
第二声音特征与包含第一声音特征的音频信号叠加。以这种方式，可以通过将由第二声音特征表示的音频内容和由第一声音特征表示的音频内容添加到音频信号中来修改音频信号的音频内容476。因此，音频信号可以通过第二声音特征来增强，以便吸引用户的注意力。例如，第一声音特征可以表示由声音传感器411检测到的周围声音和/或由从外部音频源传送的音频信号表示的声音。第二声音特征可以被选择为适于在感知输出的音频信号时吸引用户的注意力以远离第一声音特征。
162.在一些实现方式中，音频属性控制模块463被配置为根据用户相关数据421来修改(具体地，增强)输出的音频信号的属性。具体地，用户相关数据421可以包括关于在用户上和/或在用户的周围环境中检测到的属性和/或由用户操作的听力设备100和/或远程设备200的属性的信息。第一操作可以包括根据在用户的周围环境中的环境噪声来修改音频音量473。例如，增加的噪声可以利用输出的音频信号的增加的音量水平来补偿，以维持期望的信噪比(snr)。第二操作可以包括根据听力设备100和/或远程设备200的属性来修改输出的音频信号的属性。属性可以包括检测器单元410的灵敏度。例如，音频音量473可以自适应于声音传感器411的输入放大。属性还可以包括听力设备100和/或远程设备200的当前设置，例如由于风噪声而导致的声音传感器411的静音。
163.图12示出了在听力设备100被佩戴在其处的耳朵的耳道的内部区域与在耳道外部的周围环境之间提供的通气的不同属性的示例。通气可以由在听力设备100中包括的通气通道来提供。听力设备100可以包括允许调整通气属性的主动通气装置。具体地，通气通道的有效大小可以通过主动通气装置进行调整，从而提供对通气通道的声阻抗的调整。以这种方式，可以调整在耳道的内部区域与周围环境之间排出的声波的排气量481。主动通气装置可以由处理单元420来控制。
164.主动通气装置可以被控制在不同状态之间，每个状态提供通气通道的不同有效大小。主动通气装置的第一状态可以对应于通气通道的完全减小的有效大小，其中，通气通道基本上是关闭的。在第一状态下，从周围环境进入通气通道的自然声音可以基本上被阻止进入耳道的内部区域。结果，在听力设备100被佩戴在其处的耳朵处，基本上没有空气传导的自然声音可以是用户可感知的，但是由音频换能器107输出的音频信号可以是用户可感知的。主动通气装置的第二状态可以对应于通气通道的较少减小的有效大小，其中，通道通道是部分打开的。在第二状态下，自然声音可以在有限的程度上通过通气通道从周围环境进入耳道。因此，较少量的空气传导的自然声音和由音频换能器107输出的音频信号可以是用户可感知的。主动通气装置的第三状态可以对应于通气通道的未减小的有效大小，其中，通气通道是完全打开的。因此，较大量的空气传导的自然声音和由音频换能器107输出的音频信号可以是用户可感知的。在一些情况下，当主动通气装置处于第二状态或第三状态时，可以控制音频换能器107不输出音频信号，使得仅自然声音可以是用户可感知的。在一些情况下，当主动通气口处于第一状态时，可以控制音频换能器107不输出音频信号，使得除了骨传导的声音之外，基本上没有声音可以是用户可感知的。
165.如图10所示，操作控制器427的通气控制模块466可以被配置为根据相关性度量来控制调整在听力设备中包括的通气通道的有效大小。具体地，通气控制模块466可以控制主动通气装置在不同的状态之间切换。调整通气通道的有效大小可以被用作向用户提醒在其附近的车辆的操作。第一操作可以包括增加通气通道的有效大小。因此，用户可感知的来自
周围环境的自然声音可以向用户提醒车辆。第二操作可以包括减小通气通道的有效大小并且控制音频换能器107以输出向用户提醒车辆的音频信号。因此，由于来自周围环境的自然声音的减少和/或缺失，可以向用户提示将其注意力集中在提醒上。第三操作可以包括增加通气通道的有效大小并且控制音频换能器107以输出表示在周围环境中检测到的声音的音频信号。因此，可以通过相互补充的自然声音和输出的音频信号来提醒用户。具体地，可以修改输出的音频信号，以便例如通过增加由车辆发出的声音的音量来增强在周围环境中检测到的提醒用户的声音特征。
166.图13示出了不同警告通知482的示例，警告通知482可以由如图10所示的操作控制器427的警告通知控制模块461控制来发起。警告通知482可以包括语音提醒和/或警告音和/或听力设备100的唤起用户的触觉感知的振动。语音提醒可以被实现为对用户说话的人工语音讲话。语音提醒可以包括提供关于车辆的属性(诸如车辆类型)的信息的语音消息。警告音可以被实现为吸引用户注意力的任何明显声音。多个不同的警告音可以被存储在听力设备100和/或远程设备200的存储器中。表示警告音的音频信号还可以经由通信单元105、205从在用户附近的车辆传送给听力设备100和/或远程设备200。例如，警报可以作为警告音从紧急车辆流式传输到听力设备100和/或远程设备200。不同的警告音可以与车辆的不同属性(诸如车辆类型)相关联。用户可以经由用户接口来选择优选警告音，具体地，针对多个不同的车辆属性中的每个车辆属性的优选警告音。在一些实现方式中，可以在输出音频信号之前根据车辆的位置和/或移动方向和/或行程，来对表示语音提醒和/或警告音的音频信号进行空间化。因此，可以提供具有方向性的语音提醒和/或警告音，方向性指示车辆正在接近用户的位置和/或移动方向和/或行程。振动可以由在听力设备100中包括的振动器来产生。
167.这些警告通知482中的任何警告通知都可以被用作向用户提醒在其附近的车辆的操作。第一操作可以包括在继续输出当前由音频换能器107输出的音频信号和/或音频信号分量的情况下，发起警告通知(具体地，以相当低的音量和/或以相当低的振动强度)。第二操作可以包括发起警告通知(具体地，以相当高的音量和/或以相当高的振动强度)，其中，与由音频换能器107当前输出的提醒无关的音频信号和/或音频信号分量的音量可以被减小。第三操作可以包括发起警告通知，其中，音频换能器107被控制以停止输出与针对用户的提醒无关的音频信号和/或音频信号分量。
168.图14描绘了操作控制模块427的示例性实现方式的功能框图。操作控制模块427可以由处理单元420在图8中所示的算法中执行。如图所示，操作控制模块427包括操作选择模块483和操作发起模块484。操作选择模块483被配置为从包括第一操作485和第二操作486的多个操作中选择操作，以及可以包括诸如第三操作487的额外操作。操作485-487中的每个操作可以向用户提醒在其附近的车辆。具体地，操作485-487可以被实现为可以由音频属性控制模块463和/或通气控制模块466和/或警告通知控制模块461控制的任何操作，例如上述示例性操作中的任何操作。
169.操作485-487的区别可以在于，它们被配置为唤起用户的不同程度的警觉性。具体地，操作485-487中的每个操作可以通过吸引用户的不同程度的注意力来提醒用户。例如，第三操作487可以仅将用户的注意力吸引到用户几乎不会感到从从事另一活动中被打断的程度，第二操作486可以将用户的注意力吸引到用户可能感到打扰但仍然能够继续从事正
在进行的活动的程度，以及第一操作485可以将用户的注意力吸引到用户从在任何正常日常发生的情况下从事正在进行的活动转移的程度。
170.为了给出说明性示例，可以通过音频属性控制模块463控制将当前由音频换能器107输出的音频信号的属性修改到输出的音频信号还包含与之前相同的内容的程度来执行第三操作487。例如，可以通过添加额外内容(诸如警告音)来修改输出的音频信号。还可以通过改变诸如音频音量473的属性来修改输出的音频信号，例如，降低由外部音频源传送的音频信号的音量水平和/或增加表示在周围环境中检测到的可以包括由车辆发出的声音的声音的音频信号的音量。还可以通过音频属性控制模块463控制将当前输出的音频信号的属性修改到不可以进一步再现当前输出的音频信号的内容和/或可以改变当前输出的音频信号的类型471和/或起源472和/或方向性474和/或时序475和/或anc生成478的程度来执行第二操作486。例如，输出的音频信号可以从由外部音频源传送的音频信号改变为表示在用户的周围环境中检测到的声音的音频信号。输出的音频信号还可以从具有较大方向性的音频信号改变为具有较小方向性的音频信号。第一操作485可以由警告通知控制模块461来执行。同时，可以终止当前输出的音频信号。
171.如图8所示，由相关性度量确定模块425确定的相关性度量被输入到操作选择模块483。操作选择模块483可以被配置为根据相关性度量来选择操作485-487中的一项。具体地，操作485-487中的每个操作可以与如相关性度量所指示的用户被车辆危及的不同的概率和/或概率范围相关联。在较低的概率和/或概率范围处，可以选择第三操作487。在中等概率和/或概率范围处，可以选择第二操作486。在较高的概率和/或概率范围处，可以选择第一操作485。然后，所选择的操作可以由操作发起模块484来发起。
172.作为另一示例，通过利用关于车辆的属性的信息来控制对输出的音频信号的增强，音频属性控制模块463可以执行操作485-487。操作485-487可以通过不同数量的增强来区分。举例说明，可以通过将输出的音频信号的音频音量473(其可以表示检测到的由车辆发出的声音)设置为较低音量水平来执行第三操作487，可以通过将音频音量473设置为中等音量水平来执行第二操作486，以及可以通过将音频音量473设置为较高的音量水平来执行第一操作487。因此，在操作485
–
487中的任何操作中输出的音频信号可以通过包括由车辆以不同音量水平发出的声音的声音来增强。
173.作为另一示例，操作485-487中的至少一个操作可以包括以下各项中的至少一项：当音频信号通过在听力设备中包括的音频换能器输出给用户时，修改输出的音频信号的方向性，使得该方向性指向车辆的位置和/或车辆的移动方向和/或车辆的行程；和/或当音频信号通过在听力设备中包括的音频换能器输出给用户时，根据车辆到用户的距离和/或车辆的类型和/或车辆的速率和/或车辆正在接近用户的方向来修改输出的音频信号的音量水平；和/或当音频信号通过在听力设备中包括的音频换能器输出给用户时，修改在输出的音频信号中包含的声音特征的频率，该声音特征表示由在用户附近的车辆发出的声音。举例说明，第三操作487可以仅执行对方向性的修改、对音量水平的修改和对频率的修改中的一项。第二操作486可以执行这些中的两项。第三操作487可以执行全部这三项。以这种方式，可以执行对输出的音频信号的不同程度的增强，其中，较高程度的增强可以唤起用户的较高程度的警觉性。
174.然后，音频属性控制模块463可以根据相关性度量来执行操作485-487。相关性度
量进而取决于在车辆相关数据422中包括的关于车辆的属性的信息，例如，车辆的类型和/或车辆相对于用户的距离和/或车辆的速率和/或车辆正在接近用户的方向。例如，当车辆相对于用户的距离较小和/或车辆的速率较大时，可以确定相关性度量指示用户被车辆危及的较高概率。因此，操作选择模块483可以根据影响相关性度量的车辆的属性来选择操作485-487。例如，当车辆到用户的距离相当大时，可以执行第三操作487，并且在输出的音频信号中以较低的音量水平再现由车辆发出的声音。当车辆到用户的距离在中等范围内时，可以执行第二操作486，并且在输出的音频信号中以中等音量水平再现由车辆发出的声音。当车辆到用户的距离相当小时，可以执行第一操作485，并且在输出的音频信号中以较高的音量再现由车辆发出的声音。以这种方式利用关于车辆的距离的信息来增强输出的音频信号可以允许用户更容易地识别在其附近的车辆。
175.可以采用操作控制模块427的上述实现方式来平衡用户可靠地变得警觉潜在有风险的交通状况以及不因太多或不必要的提醒而负担过重或打搅的利益。具体地，因此通过仍然维持期望的道路安全程度，可以实现用于提醒用户的最温和措施。通过将由操作485-487唤起的不同的注意力水平与用户被车辆危及的相应概率(如相关性度量所指示的)进行相关，操作控制模块427可以提供最温和的措施。例如，当用户忽略引发较低水平的注意力操作中的任何操作时，用户被车辆危及的概率(如可以由新确定的相关性度量所指示的)可能增加，使得选择引发较高水平的注意力的其它操作中的任何操作似乎是合适的。
176.图15描绘了相关性度量确定模块425的示例性实现方式的功能框图。相关性度量确定模块425可以由处理单元420在图8中所示的算法中执行。相关性度量确定模块425包括车辆碰撞估计模块491、用户意识估计模块492和相关性度量提供模块494。相关性度量确定模块425还可以包括关联模块493。车辆碰撞估计模块491可以被配置为确定在用户附近的车辆将碰撞用户的概率，例如通过估计车辆与用户和/或由用户驾驶的车辆的接近度或相撞的可能性。为此，将车辆相关数据422输入到车辆碰撞估计模块491。此外，可以将用户相关数据421输入到车辆碰撞估计模块491。举例说明，车辆将碰撞用户的概率可以不仅取决于车辆的属性(例如，车辆的动态属性和/或固有属性)，而且还取决于用户的属性(例如，用户的动态属性和/或固有属性)。
177.用户意识估计模块492可以被配置为确定用户意识到在其附近车辆的概率。为此，将用户相关数据421输入到用户意识估计模块492。此外，可将车辆相关数据421输入到用户意识估计模块492。举例说明，用户意识到车辆的概率可能不仅取决于用户的属性和/或其环境(例如，用户的物理条件和/或能见度范围)，而且还取决于车辆的属性(例如，类型、大小、移动速率和/或发出的声音)。
178.可以采用关联模块493来将车辆碰撞估计模块491的输出与用户意识估计模块492的输出进行关联。具体地，关联模块493可以被配置为确保如由用户意识估计模块492估计的用户对车辆的意识与如由车辆碰撞估计模块491估计的车辆潜在地碰撞用户相关联。相关性度量提供模块494可以被配置为通过考虑车辆将碰撞用户的概率和用户意识到车辆的概率两者来提供指示用户被车辆危及的概率的相关性度量。
179.车辆碰撞估计模块491可以被配置为执行以下示例性操作中的至少一项以确定车辆将碰撞用户的概率：在一些情况下，车辆碰撞估计模块491可以被配置为考虑由车辆相关数据422指示的车辆的动态属性，例如，在用户附近的车辆的位置和/或速率和/或移动方向
和/或行程和/或接近度和/或距离和/或存在。在一些情况下，车辆碰撞估计模块491还可以被配置为考虑由用户相关数据421指示的用户的动态属性，例如，用户的位置和/或用户的速率和/或用户的移动方向和/或用户的行程。在一些情况下，车辆碰撞估计模块491可以被配置为考虑由用户相关数据421和/或车辆相关数据422指示的车辆相对于用户的动态属性，例如，车辆相对于用户的距离和/或接近度和/或存在和/或车辆与用户的预测碰撞位置和/或用户相对于车辆的方位。例如，可以仅将从后面和/或从侧面接近用户的车辆选择为感兴趣的。在一些情况下，车辆碰撞估计模块491可以被配置为考虑由车辆相关数据422指示的车辆的固有属性，诸如车辆的类型。例如，可以根据车辆的可识别性来确定车辆碰撞概率。举例说明，用户可能难以通过发出的声音来识别的车辆的类型(诸如ev)可以被确定为具有较大的车辆碰撞概率。还可以根据车辆可能潜在地使用户遭受的伤害程度来确定车辆碰撞概率。举例说明，与功率较小和/或较轻型和/或较慢的车辆(诸如自行车)相比，由较大推进力行驶和/或具有较大质量的车辆(诸如汽车或卡车)和/或以较高速率行驶的车辆可能对用户造成较大的损害。作为另一示例，可以收集关于用户是否正在通过具有照明系统的街道(具体地，照明是红色还是绿色)和/或关于用户是否正在通过人行横道或街道的任意位置的信息。车辆碰撞概率可以取决于这些情况中的任何一种情况。
180.图16示出了可以由用户意识估计模块492执行以确定用户意识到在其附近的车辆的概率的示例性操作。如图所示，用户意识估计模块492包括音频信号分类模块495和/或环境分类模块496和/或用户行为分类模块497和/或用户状况分类模块498。音频信号分类模块495可以被配置为基于由音频换能器107输出给用户的音频信号的属性来对用户的意识进行分类。具体地，可以采用在图11中所示的音频属性471-479中的任何属性来确定所产生的对用户意识的影响。例如，用户的意识受各种音频属性471-479影响的概率可以是基于上文结合图11描述的示例中的一些示例的。
181.环境分类模块496可以被配置为基于用户的周围环境的属性来对用户的意识进行分类。具体地，可以采用指示在用户的周围环境中检测到的属性的用户相关数据421来确定所产生的对用户的意识的影响。为此，用户相关数据421可以由检测器单元410来提供，例如由环境传感器416和/或声音传感器411和/或无线电传感器412和/或光学传感器413来提供。用户相关数据421还可以由通信单元105、205例如以gps数据和/或经由蜂窝数据网络和/或计算机网络接收的数据的形式来提供。在周围环境中检测到的和/或经由通信单元105、205接收的属性可以包括关于在用户的位置处的当前交通状况的信息。例如，可以收集关于用户是否位于相当密集和/或动态的交通状况中或者用户是否正在移动通过相当空旷的街道的信息。此外，可以收集关于道路环境本身是否相当混乱(具体地，由于大量车辆停在路边和/或恶劣的查看条件)或者道路环境对用户是否相当透明的信息。根据交通状况和/或道路环境，对于用户来说可能较容易或较难以意识到在其附近的车辆。因此，用户的意识可以被分类为较高或较低。在周围环境中检测到的和/或经由通信单元105、205接收到的属性还可以包括关于当前天气和/或气候引起的能见度障碍物和/或日光条件的信息。然后，可以相应地对用户的意识进行分类。在周围环境中检测到的属性还可以包括声音，具体地，在周围环境中普遍存在的噪声水平。增加的噪声使用户较难以听到接近的车辆。然后，可以相应地对用户的意识进行分类。
182.用户行为分类模块497可以被配置为基于用户的当前行为和/或可能与在其附近
的车辆的属性相关的用户的行为来对用户的意识进行分类。具体地，可以采用指示在用户上和/或在用户的周围环境中检测到的属性的用户相关数据421来确定所产生的对用户的意识的影响。在一些情况下，除了用户相关数据421之外，还可以采用车辆相关数据422。用户相关数据421可以由检测器单元410来提供，例如由移动传感器414和/或生理传感器415和/或声音传感器411来提供。用户相关数据421还可以由通信单元105、205来提供。用户的属性可以包括关于用户的移动的信息，具体地，用户的身体和/或用户的头部和/或用户的眼睛注视的移动。可以基于由移动传感器414和/或生理传感器415提供的用户相关数据421和/或由通信单元105、205例如经由蜂窝网络接收的用户相关数据421和/或gps数据来确定这样的移动。用户的身体的移动还可以包括平移和/或旋转移动。用户的移动还可以包括移动活动的的循环模式。例如，该模式可以指示步行活动和/或骑行活动和/或滑冰活动和/或用户骑小型摩托车的活动。在用户上检测到的属性还可以包括关于声音的信息，具体地，用户自己的语音活动。在用户上检测到的属性还可以包括生物计量属性，例如，eeg和/或eog和/或瞳孔测量法测量。
183.在一些实现方式中，相对于在用户附近的车辆的动态属性来确定用户(具体地，用户的身体和/或用户的头部)的旋转方向和/或用户的眼睛注视移动和/或用户的头部和/或身体的方位。动态属性可以包括车辆的位置和/或移动方向和/或行程和/或车辆与用户的预测碰撞位置。根据所确定的旋转方向和/或眼睛注视移动和/或方位，用户的意识可以分类为较高或较低。举例说明，用户将其头部或身体转向接近的车辆的行为可以指示用户已经注意到该车辆。不同的行为可以指示用户没有意识到这样的车辆。
184.在一些实现方式中，确定用户的头部相对于地球表面的方位的方向。根据相对于平行于地球表面的方向的确定的方位的方向，用户的意识可以被分类为较高或较低。举例说明，用户将其头部转向地球表面的行为可以指示用户由于例如看着在其手中的移动设备和/或在步行期间陷入沉思分心，或者用户可能在驾驶汽车期间睡着了。因此，那么与用户平行于地面直视前方时相比，用户的意识可以被分类为较低。
185.在一些实现方式中，确定用户的平移移动的方向和/或速率和/或步行活动和/或骑车活动和/或滑冰活动和/或骑小型摩托车的活动的模式。根据平移移动的方向和/或速率和/或模式的所确定的变化，用户的意识可以被分类为较高或较低。举例说明，当车辆出现在其附近时，用户突然改变其移动行为的行为可以指示用户已经注意到该车辆。未改变的行为可以指示用户没有意识到该车辆。
186.在一些实现方式中，确定用户对由操作控制器427控制的向用户提醒车辆的操作的反应。可以基于由移动传感器414和/或生理传感器415提供的用户相关数据421来确定反应。根据反应，用户的意识可以被分类为较高或较低。举例说明，用户对提醒的反应(其可以基于移动数据和/或生物计量数据来确定)可以指示用户已经注意到车辆。
187.在一些实现方式中，确定用户和/或在用户旁边的人的语音的存在。可以基于由声音传感器411(例如，麦克风和/或vad)提供的用户相关数据421来确定语音。根据语音的存在，用户的意识可以被分为较高或较低。举例说明，语音的存在可以指示用户由于参与对话而分心。
188.用户状况分类模块498可以被配置为基于用户的身体和/或精神状况来对用户的意识进行分类。可以采用指示在用户上和/或在用户的周围环境中检测到的属性的用户相
关数据421来确定所产生的对用户的意识的影响。用户相关数据421可以由检测器单元410来提供，例如，由移动传感器414和/或生理传感器415和/或声音传感器411来提供。用户相关数据421还可以由通信单元105、205来提供。
189.在一些实现方式中，用户的属性包括用户的疲劳水平。如本文中所使用的疲劳包括身体和/或精神的疲劳状况。例如，疲劳可以是由身体疲惫和/或认知负荷和/或睡眠不足引起的。由用户状况分类模块498确定的疲劳水平可以组成用户的身体和/或精神状况。疲劳水平可以以各种方式来确定，其可以包括由移动传感器414和/或生理传感器415和/或声音传感器411提供的用户相关数据421。具体地，可以基于由移动传感器414和/或在生理传感器415中包括的生物计量传感器提供的数据来确定身体的疲劳状况。由移动传感器414提供的移动数据可以指示用户的身体疲惫，例如，当用户已经连续在长时间内执行移动时。生物计量传感器可以被配置为提供指示心率和/或血压和/或心率变异性(hrv)的生物计量数据，其可以指示影响用户的疲劳的当前身体疲惫和/或精神压力水平。例如，生物计量数据可以由在听力设备100中实现的ppg传感器和/或ecg传感器来提供。生物计量传感器还可以被配置为提供指示体温和/或脱水的生物计量数据，这还可以影响用户的疲劳。可以通过在听力设备100中实现的eeg传感器和/或eog传感器提供的生物计量数据来确定精神的疲劳状态(例如，认知负荷和/或睡眠不足)。此外，可以采用瞳孔测量法测量。还可以基于由声音传感器411提供的声音数据来确定疲劳水平。可以关于用户的疲劳的指标来分析声音数据。例如，用户的语音可以指示用户的影响其疲劳的身体和/或情绪状况。可以由vad来执行和/或通过从由麦克风提供的声音数据中分离用户的语音来执行对用户的语音进行检测。作为另一示例，在周围环境中在长时间段(例如过去的一小时)内检测到的声音可以指示影响其当前疲劳的用户的听力状况的疲惫程度。
190.在一些实现方式中，用户的属性包括用户的健康状况。如由用户状况分类模块498确定的健康状况可以组成用户的身体和/或精神状况。健康状况可以包括听力损失。指示听力损失的用户相关数据421可以包括用户所采用的听力设备100的设置。例如，该设置可以包括由听力设备100在输出在周围环境中检测到的声音时提供的放大水平。指示听力损失的用户相关数据421还可以包括由用户和/或医疗保健提供者提供的信息，其可以是经由用户接口输入的。具体地，健康状况可以包括不对称听力损失，其中，用户的一只耳朵具有较好的听力性能，而另一只耳朵具有较差的听力性能。与具有较高听力性能的另一只耳朵一侧相比，当车辆从具有较差听力性能的耳朵一侧接近用户时，不对称听力损失可能导致针对用户的较高风险。因此，当确定用户意识到在其附近的车辆的概率时，用户状况分类器498可以考虑车辆正在从哪一侧接近用户。
191.健康状况还可以包括用户的健身水平。可以基于由在生理传感器415中包括的生物计量传感器提供的数据来确定健身水平。例如，可以基于由ppg传感器和/或ecg传感器提供的生物计量数据来确定vo2最大值和/或有氧健身水平。指示健身水平的用户相关数据421还可以包括用户和/或医疗保健提供者提供的信息(诸如用户的年龄)，其可以是经由用户接口输入的。健康状况还可以包括用户的麻醉水平，例如血液酒精水平。可以基于由ppg传感器提供的生物计量数据来确定指示麻醉水平的血液含量。
192.健康状况还可以包括认知缺陷。认知缺陷可能是由诸如痴呆症和/或注意缺陷多动障碍(adhs)和/或年龄的生理障碍引起的。痴呆症可能主要诊断为老年人。adhs还可能与
儿童相关。老年人和儿童两者都表示暴露于较高的交通风险(这可能由于生理障碍而提高)的年龄组。可以基于由移动传感器在用户上检测到的移动模式(例如，当用户花费很长时间来执行相当简单的移动(诸如在听力设备上双击)时)和/或由eeg传感器提供的生物计量数据来确定认知缺陷。健康状况还可以包括身体缺陷。可以基于由移动传感器在用户上检测到的移动模式(例如，用户缓慢行走)来确定身体缺陷。
193.在一些实现方式中，健康状况可以与用户的疲劳水平相关。举例说明，当用户处于良好的健康状况时，用户的疲劳水平可能对用户的意识具有较小的影响。
194.图17示出了可以由处理单元420执行的示例性传感器数据处理算法的功能框图。如图所示，根据在图8中所示的算法，该算法包括相关性度量确定模块425和操作控制模块427。在相关性度量确定模块425中输入用户相关数据421和车辆相关数据422。该算法还包括条件自定义模块502。条件自定义模块502被配置为自定义由相关性度量确定模块425评估的条件。在评估期间，相关性度量确定模块425可以确定用户相关数据421和/或车辆相关数据422是否满足该条件。然后，可以根据满足条件来确定相关性度量。
195.可以采用通过模块502对条件进行自定义来将操作控制器427对提醒操作的控制限制到特定上下文。可以选择上下文，使得在提醒用户的操作可以被视为不必要和/或不期望的交通状况中，可以避免这样的提醒操作。对上下文的限制可以取决于任何用户相关数据421和/或车辆相关数据422。由自定义模块502自定义的条件可以是针对该上下文的边界条件，其中，必须满足该边界条件以控制由操作控制器427进行的提醒操作。以这种方式，可以采用自定义模块502来平衡用户可靠地变得警觉潜在有风险的交通状况以及不因太多或不必要的提醒而负担过重或打搅的利益。
196.条件自定义模块502可以被配置为基于可以被输入到模块502的自定义数据504来执行自定义。自定义数据504可以是包含用于对条件进行自定义的信息和/或参数和/或指令的任何数据。在一些实现方式中，用户可以经由用户接口输入自定义数据504。听力设备100和/或远程设备200可以包括用户接口。例如，用户接口可以被实现为在听力设备100中包括的语音命令解释器和/或在远程设备200中包括的触摸屏224。以这种方式，用户可以输入可以用于对条件进行自定义的个人偏好和/或上下文相关信息。在一些实现方式中，自定义数据504可以是从远离用户的数据源传送的，例如通过rf信号。自定义数据504可以是由处理单元402经由通信单元105、205接收的。例如，自定义数据504可以被存储在中央服务器和/或云216中，以及经由蜂窝数据网络和/或计算机网络发送给听力设备100和/或远程设备200。被存储在中央服务器和/或云216中的自定义数据504可以包括由用户提供的数据和/或包括上下文相关信息的数据，例如，关于用户、本地交通状况、天气等的信息。在一些情况下，自定义数据504可以是由ml算法提供的，ml算法可以是基于从众多用户收集的数据来训练的。
197.通过这种方式，条件自定义模块502可以被配置为在听力设备100和/或远程设备200的操作期间执行对条件的自定义。具体地，可以在设备100、200的日常使用期间和/或在打开设备100、200之后(例如，在启动过程期间和/或在设备100、200的初始设置期间)执行对条件的自定义。在一些情况下，可以通过在任何时间提供新的自定义数据504来更新先前的自定义。
198.图18描绘了相关性度量确定模块425的示例性实现方式的功能框图。相关性度量
确定模块425可以由处理单元420在图17中所示的算法中执行。根据在图15中所示的相关性度量确定模块425的实现方式，相关性度量确定模块425包括车辆碰撞估计模块491、用户意识估计模块492和相关性度量提供模块494，以及还可以包括关联模块493。相关性度量确定模块425还包括条件评估模块505。条件评估模块505被配置为评估由条件自定义模块502自定义的条件。为此，可以将用户相关数据421和/或车辆相关数据422输入到条件评估模块505。另外或替代地，可以将由车辆碰撞估计模块491基于车辆相关数据422和/或用户相关数据421确定的车辆碰撞概率输入到条件评估模块505。另外或替代地，可以将由用户意识估计模块492基于用户相关数据421和/或车辆相关数据422确定的用户意识概率输入到条件评估模块505。因此，条件评估模块505可以被配置为确定用户相关数据421和/或车辆相关数据422和/或车辆碰撞概率和/或用户意识概率是否满足条件。
199.然后，相关性度量提供模块494可以根据如由条件评估模块505确定的条件是否满足和/或如由车辆碰撞估计模块491确定的车辆碰撞概率和/或如由用户意识估计模块492确定的用户意识概率来确定相关性度量。在一些情况下，当确定不满足条件时，可以确定相关性度量指示零概率，其中，可以不进一步考虑车辆碰撞概率和用户意识概率。在一些情况下，当确定不满足条件时，可以确定相关性度量指示非零概率，其中与确定满足条件时相比，该概率可以被减小，其中，可以进一步考虑车辆碰撞概率和用户意识概率。
200.在一些实现方式中，如图所示，条件评估模块505可以被配置为向车辆碰撞估计模块491和/或用户意识估计模块492提供关于是否满足条件的信息。然后，根据是否满足条件，可以确定车辆碰撞概率和/或用户意识概率。举例说明，在一些情况下，当满足或不满足条件时，相关性度量提供模块494可以不需要估计车辆碰撞概率和/或用户意识概率来确定相关性度量。在这些情况下，可以禁用车辆碰撞估计模块491和/或用户意识估计模块492，以便不对由相关性度量提供模块494提供的相关性度量提供贡献。在所示的示例中，在并行操作中应用车辆碰撞估计模块491、用户意识估计模块492和条件评估模块505。还可以是，在与车辆碰撞估计模块491和/或用户意识估计模块492的顺序操作中应用条件评估模块505。例如，根据条件评估模块505是否产生满足条件，可以随后操作或不操作碰撞估计模块491和/或用户意识估计模块492。
201.图19示出了由操作控制器427控制的用于提醒用户的操作到特定上下文的不同限制的示例。限制包括位置限制511和/或交通限制512和/或疲劳限制513和/或音频限制514和/或时间限制515和/或车辆限制516和/或可听性限制517和/或能见度限制518和/或天气限制519。位置限制511可以限制可以通过操作控制器427所控制的操作向用户提醒的位置。例如，用户可以在用户接口(诸如屏幕224)上显示的地图上指示其希望通过提醒操作被通知或不被通知的优选区域。交通限制512可以限制可以在其期间向用户提醒的交通的数量。疲劳限制513可以将提醒操作限制到用户的特定疲劳水平。音频限制514可以将提醒操作限制到被输出给用户的音频信号的任何属性471-479。时间限制515可以将提醒操作限制到某个时间，例如在天黑时的晚上和/或用户在家和工作之间通勤的时间。车辆限制516可以将提醒操作限制到在用户附近的车辆的特定属性，例如，车辆的类型和/或车辆的速率和/或车辆可能接近用户的角度限制。例如，可以提醒操作限制到可能难以通过发出的声音来识别的车辆的类型(诸如ev)和/或可能潜在地使得用户遭受较大伤害的车辆的类型(诸如汽车)。车辆限制516还可以将提醒操作限制到由用户驾驶的车辆的类型(例如自行车)或者当
用户步行而不驾驶车辆时。可听性限制517可以将提醒限制到其中用户具有听力困难的情况(例如，由于周围环境中的高噪声水平)，这可以由声音传感器411来确定。能见度限制518可以将提醒限制到其中用户具有能见度困难的情况，例如由于有限的视野范围和/或混乱的道路环境。天气限制519可以将提醒限制到某些天气状况，例如下雨和/或烟雾和/或道路结冰。可以预想到对另一上下文的进一步限制，例如，将提醒限制到用户的特定行为的行为限制和/或将提醒限制为用户的特定警觉性的警觉性限制。
202.可以将限制511-519以自定义数据504的形式输入到条件自定义模块502。然后，条件自定义模块502可以对条件进行自定义，使得在用户相关数据421和/或车辆相关数据422指示超出限制511-519的上下文的情况下不满足该条件。然后，经自定义的条件可以由条件评估模块505以上述方式来应用。
203.图20示出了相关性度量确定模块425的示例性实现方式的功能框图。相关性度量确定模块425可以由处理单元420在图8中所示的算法和/或在图17中所示的算法中执行。相关性度量确定模块425包括车辆碰撞估计模块491、相关性度量提供模块494和车辆优先级估计模块523。模块425还可以包括用户意识估计模块492。可以将用户相关数据421输入到车辆碰撞估计模块491和/或用户意识估计模块492。模块425还可以包括关联模块493和/或条件评估模块505。
204.将车辆相关数据422输入到车辆碰撞估计模块491。车辆相关数据422是与在用户附近的第一车辆相关联的第一车辆相关数据。此外，将与在用户附近的第二车辆相关联的第二车辆相关数据522输入到车辆碰撞估计模块491。因此，车辆碰撞估计模块491可以确定第一车辆将碰撞用户的第一概率和第二车辆将碰撞用户的第二概率。然后，可以将第一车辆碰撞概率和第二车辆碰撞概率输入到相关性度量提供模块494。可以另外将由用户意识估计模块492估计的用户意识概率输入到相关性度量提供模块494。相关性度量提供模块494可以提供指示用户被第一车辆危及的概率的第一相关性度量、以及指示用户被第二车辆危及的概率的第二相关性度量。可以将第一相关性度量和第二相关性度量输入到车辆优先级估计模块523。车辆优先级估计模块523可以根据第一相关性度量和第二相关性度量来确定优先化度量。优先化度量可以指示第一辆车和第二辆车中的哪一车辆应当被优先化，以控制向用户提醒车辆的操作。
205.在一些情况下，通过确定第一相关性度量和第二相关性度量中的哪一者指示较高的概率并且选择由相关性度量表示的具有较高概率的车辆，模块523可以提供优先化度量。在一些情况下，可以通过考虑在确定第一相关性度量和/或第二相关性度量期间可以被忽略的至少一个额外准则来提供优先化度量。例如，额外准则可以包括第一车辆的属性或第二车辆的属性是否能够对用户造成较大的伤害。
206.可以将优先化度量输入到操作控制模块427。然后，操作控制模块427可以通过从第一操作和第二操作中选择提醒用户的操作来控制该操作，第一操作向用户提醒第一车辆，以及第二操作向用户提醒第二车辆。具体地，当优先化度量指示第一车辆应当被优先化时，可以选择第一操作，以及当优先化度量指示第二车辆应当被优先化时，可以选择第二操作。操作控制模块427还可以被配置为根据与应当被优先化的车辆相关联的相关性度量来控制提醒用户的操作。具体地，当优先化度量指示第一车辆应当被优先化时，可以根据第一相关性度量来控制操作，以及当优先化度量指示第二车辆应当被优先化时，可以根据第二
相关性度量来控制操作。这可以意味着，当与已经被优先化度量优先化的车辆相关联的相关性度量低于用于控制操作所需要的门限时，操作控制模块427避免控制向用户提醒该车辆的操作。在这种情况下，操作控制模块427可以被配置为根据与尚未被优先化度量优先化的另一车辆相关联的相关性度量，来控制向用户提醒该另一车辆的操作。这还可以意味着，如图14所示，操作控制模块427的操作选择模块483根据相关性度量来选择操作485-487中的一个操作。
207.在一些实现方式中，车辆优先级估计模块523可以根据针对多于两个的车辆确定的相关性度量来提供优先化度量。具体地，可以将至少包括与在用户附近的第三车辆相关联的第三车辆相关数据的额外车辆相关数据输入到车辆碰撞估计模块491，以提供第三车辆将碰撞用户的第三概率，其中，至少包括指示用户被第三车辆危及的第三概率的第三相关性度量的额外相关性度量可以是由相关性度量提供模块494提供的。然后，车辆优先级估计模块523可以根据所确定的相关性度量中的每一项来确定优先化度量。在一些情况下，优先化度量然后可以作为列表来提供，在该列表中，车辆按其优先级进行排序。操作控制模块427可以被配置为根据车辆的优先级和与车辆相关联的相关性度量来控制操作。具体地，操作控制模块427可以首先考虑与最高优先级相关联的车辆，以及然后考虑与下一最高优先级相关联的车辆，以根据相应的相关性度量来控制操作。
208.举例说明，参考图1，行人21可以是听力设备100的用户。可以针对在用户21附近的四个车辆22-25中的每个车辆来确定相关性度量。与货车22相关联的相关性度量可以指示危及用户21的最高概率，例如，由于行程31、32的接近度和/或交叉和/或车辆22潜在地使得用户21遭受高度伤害的类型。其它车辆23-25可以被估计为不太相关，例如，车辆24可以与第二最高概率相关联，车辆23与第三最高概率相关联，以及车辆25与危及用户的最低概率相关联。因此，与具有较低相关性的其它车辆23-25相比，用户21主要受到货车22的威胁。向用户提醒全部车辆22-25和/或除了货车22以外的任何其它车辆23-25可能迷惑用户，并且甚至可能增加交通状况的危险。因此，车辆优先级估计模块523可以将货车22优先化，以便仅向用户提醒货车22。以这种方式，可以平衡用户可靠地变得警觉潜在有风险的交通状况以及不因太多或不必要的提醒而负担过重或打搅的利益。
209.如图20所示，车辆优先级估计模块523可以在相关性度量确定模块425中实现。在其它配置中，车辆优先级估计模块523可以在操作控制模块427中实现。在其它配置中，车辆优先级估计模块523可以被实现为插入在相关性度量确定模块425和操作控制模块427之间的单独模块。
210.图21a和21b示出了涉及听力设备533的用户532和具有汽车的形式的沿着轨迹538接近用户532的车辆537的示例性交通状况。可以被实现为听力设备100的听力设备533是双耳设备，其包括佩戴在用户532的双耳上的第一耳朵单元534和第二耳朵单元535。如图21a所示，在第一时间处，用户532背对着车辆537的位置和/或移动方向和/或行程538。因此，用户可能没有意识到潜在危险车辆537。如图21b所示，在第二时间处，用户532执行旋转。旋转的方向536由虚线箭头指示。结果，用户532的方位被定向为朝着车辆537的位置和/或移动方向和/或行程538。可以假设用户现在意识到车辆537，因为车辆537可能在用户532的能见度范围内，和/或用户532可能在感知到由车辆537发出的声音之后执行了旋转536以验证车辆537正在接近。因此，与其中用户532不执行旋转536和/或执行不同的旋转和/或定向在不
同的方向上的情形相比，可以确定相关性度量指示用户532被车辆537危及的概率的减小的值。在一些情况下，用户532意识到车辆537的概率可以由于用户的对应行为而确定为具有增加的值。用户行为分类模块497可以基于用户相关数据421来确定概率，用户相关数据421可以包括由移动传感器414提供的旋转数据和/或方位数据。在一些情况下，可以采用相对于车辆537的位置和/或移动方向和/或行程538而言的用户532的方向536和/或方位来提供输出的音频信号的期望方向性474，作为向用户提醒车辆的操作。音频方向性474可以通过音频信号的相应空间化来提供，该空间化可以由处理单元420来执行。通过考虑相对于车辆537的位置和/或移动方向和/或行程538而言的用户532的方向536和/或方位，操作控制模块427可以执行该操作。
211.图22a和22b示出了涉及听力设备100的用户532的另一示例性交通状况。如图22a所示，在第一时间处，用户532的头部541的方位的方向544基本上平行于地球表面542，具体地平行于在用户532下方的地面。方向544可以与用户532的观看方向相关联。在图22a所示的情形中，用户532直视前方。如图22b所示，在第二时间处，用户532沿着方向545朝着表面542转动其头部541。因此，用户的头部方位的方向546从平行于地球表面542的方向544偏离角度547。观看方向546指向地球表面542，即用户532向下看。与在图22a中所示的用户532的第一行为相比，在图22b中所示的用户532的第二行为可能增加用户在交通期间的风险。例如，用户可能在走路或驾驶时向下看，例如在看智能电话和/或陷入沉思和/或睡着时。因此，与在第一行为期间相比，在第二行为期间，可以确定相关性度量指示用户532被车辆危及的概率的增加的值。在一些情况下，用户行为分类模块497可以确定用户532意识到车辆的概率由于用户的对应行为而具有减小的值。在一些情况下，用户可以经由条件自定义模块502来将提醒操作限制到用户没有在直视的情形。然后，用户的第二行为可以是由条件评估模块505评估的条件，其中，根据是否满足该条件来确定相关性度量。该行为可以基于用户相关数据421来确定，用户相关数据421可以包括由移动传感器414提供的旋转数据和/或方位数据。例如，移动传感器414可以包括加速计，其被配置为提供指示用户的头部方位相对于垂直于地球表面542的重力的方向的方位数据。当用户的观看方向从平行于地球表面542的方向偏离超过角度457的预定义值时，可以确定相关性度量指示增加的值。例如，这样的预定义值可以对应于至少10度。
212.图23示出了涉及车辆537沿着轨迹538相对于佩戴听力设备100的用户移动的另一示例性交通状况。声音传感器551被提供为与用户保持静止，例如在听力设备100的检测器单元100中。例如，检测器单元410的声音传感器411可以由声音传感器551来实现。声音传感器551包括多个空间上分离的麦克风552。由车辆537发出的声音555可以由位于不同位置处的每个麦克风552检测。可以采用在空间上解析所检测到的声音555来确定车辆537的动态属性，例如，车辆537的位置和/或移动方向和/或速率和/或行程和/或距离和/或接近度和/或存在。还可以采用所检测到的声音来确定车辆537的固有属性，例如车辆537的类型。听力设备100可以作为双耳设备来提供，双耳设备包括可以在用户的双耳处佩戴的两个耳朵单元。然后，可以通过将至少两个麦克风552集成到不同的耳朵单元中来间隔开麦克风552。这可以导致麦克风552的相对大的空间分离，其中该分离在根据空间化来确定属性时可以用于较高的准确度。可以经由相应的信号信道将由每个麦克风552提供的声音数据输入到处理器553。处理器553可以被包括在处理单元420中。处理器553还可以被实现为集成在声音
传感器551中的单独处理单元。处理器553可以被配置为确定由不同的麦克风552提供的声音数据的差，以便评估车辆537的动态和/或固有属性。例如，可以基于由不同的麦克风553检测到的声音的不同的到达时间和/或不同的声音级别和/或不同的相位和/或不同的频率和/或不同的信号传播延迟来确定动态属性。在双耳听力设备中，可以基于在不同耳朵单元处检测到的声音555的ipd和/或itd和/或ild来确定动态属性。在一些情况下，车辆碰撞估计模块491可以根据由麦克风552检测到的声音555而确定的车辆属性来确定车辆537将碰撞用户的概率。在一些情况下，用户可以将提醒操作限制到特定车辆属性，例如车辆537的类型和/或速率。然后，从声音555确定的车辆属性可以是由条件评估模块505评估的条件，其中，相关性度量是根据是否满足条件来确定的。
213.图24示出了涉及车辆537沿着轨迹538相对于佩戴听力设备100的用户移动的另一示例性交通状况。组合式声音传感器和无线电接收单元561被提供为与用户保持静止，例如在听力设备100的检测器单元100中。例如，检测器单元410的声音传感器411和无线电传感器412可以由单元561来实现。单元561包括如图23所示的至少一个麦克风552或多个空间上分离的麦克风552、以及可以由听力设备100的通信端口106来实现的rf接收端口564。如图所示，rf接收端口564可以被包括在通信单元563中，通信单元563可以被实现为听力设备100的通信单元105。听力设备100可以作为包括在用户的双耳处可佩戴的两个耳朵单元的双耳设备来提供。然后，耳朵单元中的每个耳朵单元可以包括rf接收端口564，其允许在空间上解析所接收的rf信号。此外，多个麦克风552可以通过将至少两个麦克风552集成在不同的耳朵单元中而间隔开，如上文结合图23详细描述的。可以经由相应的信号信道将麦克风552提供的声音数据和由rf接收端口564接收的无线电数据输入到处理器553。
214.组合式声音传感器和无线电发射器单元566是静止的，其被包括在车辆537中。例如，单元566可以被安装在车辆537的车顶上。如图所示，单元566包括至少一个麦克风562和rf发射端口567。因此，由车辆537发出的声音555可以由与用户保持静止的单元561以及由与车辆保持静止的单元566同时检测。此外，表示由与车辆保持静止的单元566检测到的声音的无线电数据可以经由rf信号568被发送给与用户保持静止的单元561。具体地，rf信号568可以由与车辆保持静止的rf发射端口567发射，并且由与用户保持静止的rf接收端口564接收。例如，rf信号568可以由在用户附近的单元566广播和/或经由专用通信链路被发送给与用户保持静止的rf接收端口564。在一些情况下，与车辆保持静止的单元566包括多个空间上分离的麦克风562，以便获得所检测到的声音555的空间信息，其也可以经由rf信号568来发送。例如，rf信号568可以包含表示由每个麦克风562检测到的声音555的声音数据。
215.因此，可以向听力设备100的声音传感器和无线电接收单元561提供关于经由麦克风552检测到的(具有以与用户保持静止的方式而获得的声音数据的形式的)以及经由rf接收端口564检测到的(具有包含以与车辆537保持静止的方式而获得的关于声音的无线电数据的形式)声音555的信息。在一些情况下，可以将在无线电数据中包含的关于声音的信息与由麦克风552提供的声音数据进行比较，以获得关于车辆537的属性的信息。具体地，在无线电数据中包含的关于声音的信息可以充当用于由麦克风552提供的声音数据的参考。举例说明，当听力设备100被实现为双耳听力设备时，可以基于由在不同耳朵单元处的相应麦克风552检测到的声音555的ipd和/或itd和/或ild来确定车辆537的动态属性，其中，可以
将在每个单元处检测到的声音与在无线电数据中包含的关于声音数据的信息进行比较。在一些情况下，可以采用无线电数据的到达时间来获得关于车辆537的属性的信息。具体地，可以通过在听力设备100中实现多个间隔开的rf接收端口564来在空间上解析rf信号568。然后，可以采用在不同位置处接收的rf信号568的差(例如，rssid和/或信号强度的差)来确定车辆537的动态属性。举例说明，相应的rf接收端口564可以被包括在双耳听力设备的不同耳朵单元中，从而允许利用rf接收端口564之间的相对大的距离来在空间上解析传入的信号。
216.在一些情况下，可以采用在无线电数据中包含的关于声音的信息和无线电数据的到达时间两者来获得关于车辆537的属性的信息。具体地，ipd和/或itd和/或ild可以与rssid组合以增加信息内容，并且因此提高所确定的车辆属性的准确度。在一些情况下，关于车辆的信息可以仅通过在无线电数据中包含的信息来获得，具体地，使得可以不采用由麦克风552提供的声音数据。例如，可以基于由与车辆537保持静止的多个空间上分离的麦克风562提供的声音数据来获得车辆537的动态和/或固有属性。然后，可以经由rf信号568将所检测到的声音和/或所确定的车辆537的属性发送给听力设备100。例如，rf信号568中的无线电数据可以包括基于由紧急车辆发出的警报器的声音的信息。
217.图25示出了涉及车辆537沿着轨迹538相对于佩戴听力设备100的用户移动的另一示例性交通状况。rf收发单元571被提供为与用户保持静止。单元571包括通信单元573，其包括第一通信端口564和第二通信端口574。通信端口564、574各自被配置为发射和/或接收rf信号。在一些情况下，听力设备100的通信单元105可以由单元571来实现。在一些情况下，远程设备200的通信单元205可以由单元571来实现。由通信单元573接收的数据可以由处理器553处理，处理器553可以由处理单元420来实现。rf收发单元576被设置为与车辆576保持静止。单元571包括通信单元573，其包括第一通信端口567和第二通信端口577。通信端口567、577各自被配置为发射和/或接收rf信号。
218.在一些情况下，与用户保持静止的第二通信端口574被配置为从通信网络(例如，从可以通信地连接到中央服务器和/或云的基站收发器站(bts)575)接收rf信号578。rf信号578可以包括用户相关数据421和/或车辆相关数据422、522。在一些情况下，与车辆保持静止的第二通信端口576被配置为从通信网络接收rf信号579。rf信号579可以包括车辆相关数据422、522。rf信号579还可以包括用户相关数据421。然后，与用户保持静止的第一通信端口564可以被配置为接收在rf信号579中包括的数据中的至少部分数据和/或经由rf信号568从与车辆保持静止的第一通信端口567接收额外数据。rf信号568可以是由单元576广播的和/或经由专用通信链路发送给单元571的。例如，在单元576、571之间可以采用例如基于wlan的自组织通信。在一些情况下，单元576、571可以被配置为直接经由rf信号568进行双向通信。在一些情况下，单元576、571可以被配置为通过通信网络经由rf信号578、570进行双向通信。用户相关数据421和/或车辆相关数据422、522可以通过双向通信进行交换。
219.图26示出了涉及车辆537沿着轨迹538相对于佩戴双耳听力设备533沿着轨迹582移动的用户532移动的另一示例性交通状况。处理单元420可以被配置为预测车辆的未来位置与用户的未来位置重合的概率。该概率可以由车辆碰撞估计模块491来确定。例如，碰撞位置585可以基于用户相关数据421和/或车辆相关数据422、522来确定。碰撞位置可以被定义为车辆的未来位置可能与用户的未来位置重合的位置。车辆相关数据422、522可以包括
关于轨迹538的信息，例如关于车辆的位置和/或车辆的速率和/或车辆的移动方向和/或车辆的行程的信息。用户相关数据421可以包括关于轨迹582的信息，例如，关于用户的位置和/或用户的速率和/或用户的移动方向和/或用户的行程的信息。车辆相关数据422、522还可以包括关于车辆相对于用户的距离的信息。
220.在一些实现方式中，如图所示，基于截距定理来预测碰撞位置585，截距定理可以被应用于关于车辆的轨迹538的信息和关于用户的轨迹582的信息。举例说明，关于用户的轨迹582的信息可以包括在用户的位置处具有起点的用户的速度，并且关于车辆的轨迹538的信息可以包括在车辆的位置处具有起点的车辆的速度。作为另一示例，关于用户的轨迹582的信息可以包括用户在一段时间内行驶的行程，并且关于车辆的轨迹538的信息可以包括车辆在该时间段内行驶的行程。第一三角形可以由第一条线583、第二条线588和第三条线587定义，第一条线583组成用户轨迹582的通向碰撞位置585的直线延长，第二条线588组成车辆轨迹538的通向碰撞位置585的直线延长，第三条线587组成延长线583、588的与轨迹538、582的端点相对应的起点之间的直线互连。第二三角形可以由第一条线、第二条线和第三条线定义，第一条线包括用户轨迹582结合直线延长线583，第二条线包括车辆轨迹538结合直线延长线588，以及第三条线586组成轨迹538、582的起点之间的直线互连。当且仅当(iff)互连线586、587基本平行时，第一三角形和第二三角形才可以是相似的。只有这样，截距定理才可以适用，根据截距定理，包括用户轨迹582结合其直线延长线583的线与直线延长线583之间的比率对应于包括车辆轨迹538结合其直线延长线588的线与延长线588之间的比率，并且还对应于互连线586、587之间的比率。然后，可以根据互连线586、587的平行程度来确定车辆的未来位置将与用户的未来位置重合的概率，具体地，车辆与用户的碰撞概率。在这点上，可以假设轨迹538、582之间的线性相关性，这可以意味着依据车辆和用户的非加速运动来近似轨迹538、582。例如，可以由车辆碰撞估计模块491确定由互连线586、587跨越的角度，其中，当该角度具有在零度和上限门限值之间的值时，确定车辆与用户的碰撞概率具有不可忽略的值。
221.图27示出了当听力设备100的用户正在采取措施时可以由移动传感器414作为用户相关数据421提供的移动数据的示例图591。例如，所示的移动数据可以是由加速计输出的数据的y轴分量。如图所示，移动数据的振幅特性随着时间以一定的规律性波动。移动数据的后续脉冲593、594、595由用户采取的相应措施产生。每个脉冲593-595包括相关联的数据范围597、598、599，在该范围处，移动数据从低于门限到高于门限穿过振幅门限596。门限交点597-599组成表示用户的步行活动的移动特征，其可以由相关性度量确定模块425识别为步行活动的模式。基于该模式，由移动传感器414提供的移动数据可以被分类为表示用户的步行活动的步行数据。
222.连续脉冲593-595的门限交点597-599分离开相应的时间间隔。时间间隔可以充当移动特征597-599的序列的时间特性。此外，门限交点597-599在一定的节奏范围内随着时间在序列中重新出现。节奏范围可以由下限(例如，特定节奏，诸如0.5hz)和上限(例如，特定节奏，诸如9hz)来定义。节奏范围可以用作移动特征597-599的序列的另一时间特性。时间特性可以由相关性度量确定模块425(例如，由用户行为分类模块497和/或条件评估模块505)来确定。此外，后续脉冲593-595的峰值振幅可以被确定为移动特征597-599的序列的另一特性。这可以允许进一步识别与用户的步行活动相关联的移动数据的模式。当用户正
在执行另一重复的移动活动时，可以在移动数据中识别对应的模式，其可以包括指示用户的骑行活动的骑行数据和/或指示用户的滑冰活动的滑冰数据和/或指示用户骑小型摩托车的活动的小型摩托车数据。
223.在一些实现方式中，可以采用确定移动数据中的模式来将由操作控制模块427控制的提醒操作限制到用户的特定类型的运动，例如步行和/或骑行。例如，用户可以经由用户接口来向条件自定义模块502指示其希望将提醒操作限制到这样的运动类型。然后，条件自定义模块502可以自定义根据其来确定相关性度量的条件，使得当包括移动数据的用户相关数据421包含该运动类型的模式(例如，指示步行模式的步行数据和/或指示骑行模式的骑行数据)时，条件评估模块505确定满足该条件。
224.在一些实现方式中，用户行为分类模块497可以采用确定移动数据中的模式和/或移动数据中的模式的变化来确定用户行为，相关性度量可以根据用户行为来确定。例如，移动数据中的模式的变化可以包括移动特征597-599的序列的时间特性和/或振幅特性。举例说明，用户可以在检测到潜在危险车辆之后改变其步行行为，例如通过减速和/或加速。因此，步行数据的模式(具体地，当它们与出现在用户附近的车辆重合时)的变化可以指示用户意识到车辆。然后，可以确定相关性度量指示用户被车辆危及的较低概率。在相反的情况下，当用户保持其当前步行行为时，可以假设用户没有意识到车辆。然后，可以确定相关性度量指示用户被车辆危及的较高概率。
225.图28示出了通过被配置为佩戴在用户的耳朵处的听力设备向用户提供提醒的示例性方法的方框流程图。该方法可以由处理单元420执行，具体地通过执行在图8或图17中所示的数据处理算法。在601处，基于用户相关数据421和车辆相关数据422来确定指示用户被在用户附近的车辆危及的概率的相关性度量。相关性度量指示用户被车辆危及的概率。基于用户相关数据421和车辆相关数据422来确定相关性度量可以允许将车辆与用户一起置于上下文下。相关性度量可以被确定为数值。该值(例如，在0和1之间的值)可以表示百分比。表示百分之0的值可以指示用户被车辆危及的概率被估计为可忽略不计。表示百分之百的值可以指示用户被车辆危及的概率估计为必然的。在603处，确定相关性度量是否高于门限。可以由操作控制模块427执行对相对于门限的相关性度量进行评估。举例说明，可以将门限指定为表示百分之五十的值。当确定相关性度量高于门限时，在607处，控制听力设备向用户提醒车辆的操作。当确定相关性度量不超过门限时，通过确定相关性度量来重复操作601。为此，可以将经更新的用户相关数据421和/或经更新的车辆相关数据422提供给相关性度量确定模块625，基于经更新的用户相关数据421和/或经更新的车辆相关数据422来确定经更新的相关性度量。
226.因此，可以通过考虑用户相关数据421和/或车辆相关数据422的当前变化来持续地确定相关性度量。这可以使得相关性度量自适应与对用户造成的危险相关的持续变化。举例说明，当车辆接近用户时，可以随着时间自适应相关性度量，其中，车辆离用户越近，可以确定用户被车辆危及的概率越高。作为另一示例，车辆可以停止移动或转向远离用户的另一街道，其中，用户被车辆危及的概率然后可以被确定为与之前相比较低的值。作为另外的示例，当用户改变其行为从而指示用户意识到车辆时，相关性度量可以随着时间自适应。
227.图29示出了通过被配置为佩戴在用户的耳朵处的听力设备向用户提供提醒的另一示例性方法的方框流程图。该方法可以由处理单元420来执行，具体地，通过在执行在图8
或图17中所示的数据处理算法时实现在图20中所示的相关性度量确定模块425。在611处，基于用户相关数据421和第一车辆相关数据422来确定指示用户被在用户附近的第一车辆危及的概率的第一相关性度量。在612处，基于用户相关数据421和第二车辆相关数据522来确定指示用户被在用户附近的第二车辆危及的概率的第二相关性度量。在615处，确定当在由操作控制模块427控制的操作中向用户提醒车辆中的一者时第一车辆还是第二车辆应当被优先化。为此，(具体地，由车辆优先级估计模块523)可以根据第一相关性度量和第二相关性度量来确定优先化度量。在607处，根据优先化度量以及在611或612处基于在615处确定的优先化度量中已经被优先化的车辆的车辆相关数据422、522而确定的相关性度量来控制操作。
228.图30示出了确定相关性度量的示例性方法的方框流程图。该方法可以由处理单元420执行，具体地，当执行在图18中所示的数据处理算法时。该方法可以被应用于在图28中所示的方法的操作601处和/或在图29中所示的方法的操作611、612中的任何操作处。在621处，确定在用户附近的车辆将碰撞用户的概率。在623处，确定用户意识到在其附近的车辆的概率。基于在621处确定的车辆碰撞概率和在623处确定的用户意识概率来确定相关性度量可以允许将由车辆支配的危险贡献和由用户支配的危险贡献置于共同的上下文中。在622处，确定用户相关数据421和/或车辆相关数据422、522和/或在621处确定的车辆碰撞概率和/或在623处确定的用户意识概率是否满足在操作听力设备期间可自定义的条件。根据可自定义的条件来确定相关性度量可以允许限制在其中控制向用户提醒车辆的操作的上下文。
229.如图所示，可以将在操作622处确定是否满足条件的结果输入到操作621和/或操作623。以这种方式，可以仅在621处确定车辆碰撞概率和/或可以仅在623处确定用户意识概率，这取决于在622处确定要满足的条件。具体地，当在622处确定不满足条件时，可以仅根据操作622的该结果来确定相关性度量，而独立于车辆碰撞概率和/或用户意识概率。这可以导致在图28和图29中所示的方法的操作607处，由于不满足条件，不控制提醒操作。
230.在626处，在621处确定的车辆碰撞概率和在623处确定的用户意识概率和/或是否满足条件的结果可以是相关的。这可以用于验证车辆碰撞概率和用户意识概率和/或是否满足条件的结果之间的共同上下文。举例说明，当相对于车辆的动态属性而言用户的移动和/或位置和/或方位之间存在空间相关性时，可以仅将用户的特定移动行为与特定车辆一起置于上下文中。以这种方式，可以避免在图28和图29中所示的方法的操作607处控制的错误提醒和/或所需提醒的遗漏。在628处，提供相关性度量以在后续操作607和/或615中采用。
231.图31示出了通过被配置为佩戴在用户的耳朵处的听力设备向用户提供提醒的另一示例性方法的方框流程图。在601确定的相关性度量是在第一时间处确定的第一相关性度量，以及在607处控制的操作是在第一时间内提醒用户的第一操作。在607处控制第一操作的同时和/或之后，在633处更新用户相关数据421，使得其包括经更新的信息。经更新的信息可以不同于在601处提供的用户相关数据421中包括的先前信息，因为经更新的信息是在不同的时间处获得的，例如在稍后时间和/或当前时间处。经更新的信息还可以不同于先前信息，因为其表示用户和/或周围环境和/或由用户操作的听力设备和/或远程设备的不同属性。在631处，基于在633处更新的用户相关数据421和车辆相关数据422、522，在第二时
间(其在第一时间之后的时间)处确定第二相关性度量。在一些情况下，还可以在633处更新车辆相关数据422、522，以便包括经更新的信息。在一些情况下，在631处提供的车辆相关数据422、522可以对应于在601处提供的车辆相关数据422、522。在637处，根据在631确定的第二相关性度量来控制第二操作。在一些情况下，第二操作可以对应于在607控制的第一操作。在一些情况下，第二操作可以不同于在607控制的第一操作。例如，与第一操作相比，可以选择第二操作以唤起用户的更高程度的警觉性。
232.在一些实现方式中，当在607处控制第一操作之后在633处更新用户相关数据421时，经更新的信息可以指示用户对在607处控制的操作的反应。例如，可以由用户行为分类模块479确定的用户的移动行为和/或移动行为的变化可以指示这样的反应。举例说明，在其中用户步行较慢和/或将其头部方位改变为直视方向和/或朝向车辆的第一种情况下，可以假设用户通过在607处控制的操作变得意识到车辆。在其中用户的行为没有变化的第二种情况下，可以假设用户忽略和/或没有注意到由在607处控制的操作提供的提醒。在第一种情况下，可以在637处控制第二操作被省略，使得不向用户提供进一步的提醒。在第二种情况下，可以在637处控制第二操作，使得针对用户提供另一提醒，具体地，被配置为唤起用户的更高程度的警觉性的提醒。
233.图32示出了用于确定相关性度量的另一示例性方法的方框流程图。该方法可以由处理单元420执行，具体地，当执行在图15或图18中所示的数据处理算法时。该方法可以被应用于在图28中所示的方法的操作601处和/或在图29中所示的方法的操作611、612中的任何操作处和/或在图31中所示的方法的操作601、631中的任何操作处。在645处，通过在听力设备中包括的音频换能器向用户输出音频信号。然后，可以提供输出的音频信号的属性471-479作为用户相关数据421，以确定相关性度量。然后，可以(具体地，由用户意识估计模块492)基于用户相关数据421来确定用户意识到在其附近的车辆的概率，对于该概率，除了用户相关数据421之外，还可以提供车辆相关数据422、522。为此，可以采用音频信号分类器495。在647处，确定输出的音频信号是否可以归因于适于降低用户对车辆的意识的音频信号和/或适于增加用户对车辆的意识的音频信号，例如与没有向用户输出音频信号的情况相比。具体地，可以确定输出的音频信号的属性471-479是否可能分散用户对在其附近的车辆的注意力，或者是否可能增强用户对车辆的意识。
234.如果音频信号适于降低用户对车辆的意识，则在635处，可以确定用户意识到车辆的概率处于降低的值，这可能促使如由相关性度量指示的用户被车辆危及的较大概率。如果音频信号没有适于降低用户的意识(具体地，当音频信号适于提高用户对车辆的意识时)，在636处，可以确定用户意识到车辆的概率处于增加的值，这促使在确定相关性度量时用户被车辆危及的较小概率。举例说明，当由音频换能器输出时，由听力设备从远离用户的外部音频源接收的音频信号(诸如电话呼叫和/或来自媒体流式源的内容)可能使用户对车辆相当分心。当由音频换能器输出时，表示从车辆发出的声音的音频信号(诸如在周围环境中检测到的声音)可以相当增加用户对车辆的感知。
235.图33示出了用于确定相关性度量的另一示例性方法的方框流程图。该方法可以由处理单元420来执行，具体地当执行在图15或图18中所示的数据处理算法时。该方法可以被应用于在图28中所示的方法的操作601处和/或在图29中所示的方法的操作611、612中的任何操作处和/或在图31中所示的方法的操作601、631中的任何操作处。在651处，将至少一个
声音特征与车辆的至少一个属性和/或用户的至少一个属性和/或用户的周围环境的至少一个属性进行关联。具体地，属性可以是车辆的固有属性，诸如由特定类型的车辆发出的典型声音，例如由紧急车辆发出的警报器的声音和/或由汽车发出的电动机声音和/或由ev和/或hv发出的开关噪声。属性还可以是车辆的动态属性(诸如处于特定音量水平的电动机声音)，其指示车辆相对于用户的接近度和/或距离和/或车辆的移动方向和/或速率。在一些实现方式中，多个不同的声音特征与车辆的不同属性相关联，例如不同类型的车辆。这可以用于基于声音特征来在不同的车辆属性之间进行区分。声音特征还可以与用户的属性相关联，例如，用户的特定行为，诸如在用户说话时用户的语音和/或在用户步行时的脚步声音。声音特征还可以与用户的周围环境的属性相关联，例如，通常在密集交通期间发出的特定噪声和/或交通灯针对视力受损者而发出的声音。在一些实现方式中，多个不同的声音特征与车辆的至少一个属性和用户和/或用户的周围环境的至少一个属性相关联。
236.在653处，提供用户相关数据421和/或车辆相关数据422、522以确定相关性度量。可以将用户相关数据421和/或车辆相关数据422、522输入到相关性度量确定模块425。用户相关数据421和/或车辆相关数据422、522包括指示在用户的周围环境中检测到的声音的声音数据。例如，声音数据可以由声音传感器411提供。此外，在653处，确定用户相关数据421和/或车辆相关数据422、522是否包含651处的与车辆的至少一个属性和/或用户的至少一个属性和/或周围环境的至少一个属性相关联的至少一个声音特征。具体地，可以从指示在周围环境中检测到的声音的声音数据中提取和/或分离声音特征。为此，相关性度量确定模块425可以被配置为对声音数据应用数字信号处理(dsp)和/或ml算法。具体地，可以采用基于多个nn的ml算法。不同nn可以各自专用于在声音特征被包含在声音数据中的情况下输出不同的声音特征，或者在声音特征未被包含在声音数据中的情况下输出空白信号。例如，可以应用如国际专利申请no.pct/ep2020/051734和/或no.pct/ep2020/051735和/或no.pct/ep2020/060196中公开的nn架构。
237.在655处，当发现在用户相关数据421和/或车辆相关数据422522中存在声音特征时，确定相关性度量。在一些情况下，当声音数据包含声音特征时，可以确定相关性度量指示用户被车辆危及的概率的增加的值。例如，声音特征可以与潜在地对用户造成高度危险的类型的车辆相关联。举例说明，ev或hv可能难以通过其自然发出的声音来识别，并且因此增加了用户的风险。声音特征还可以与用户的增加其风险的行为相关联。例如，用户在行驶期间说话可以指示其没有关注当前交通状况。在一些情况下，当声音数据包含声音特征时，可以确定相关性度量指示用户被车辆危及的概率的降低的值。例如，声音特征可以与向视力受损者指示绿色交通灯的声音相关联。在相反的情况下，当在用户相关数据421和/或车辆相关数据422、522中未发现存在声音特征时，在655处，可以在不考虑由于声音特征的存在而对用户的风险的可能影响的情况下确定相关性度量。
238.图34示出了用于提供车辆相关数据422、522以及基于车辆相关数据422、522和用户相关数据421来确定相关性度量的示例性方法的方框流程图。该方法可以由处理单元420来执行，具体地当执行在图15或图18中所示的数据处理算法时。该方法可以被应用于在图28中所示的方法的操作601处和/或在图29中所示的方法的操作611、612中的任何操作处和/或在图31中所示的方法的操作601、631中的任何操作处。例如，可以在如图24所示的交通状况中采用该方法。在一些实现方式中，与用户保持静止的听力设备和/或远程设备然后
可以被配备有声音传感器和无线电接收单元561。在661处，在用户的周围环境中检测声音。声音可以由声音传感器441来检测。所检测到的声音可以包括关于从车辆发出的声音555的信息。同时，在662处，可以接收rf信号。rf信号由车辆发出。rf信号包括关于以与车辆保持静止的方式而检测到的声音555的信息。例如，声音555可以由在车辆中包括的至少一个麦克风来检测，并且由麦克风提供的声音数据然后可以被包括在rf信号中。因此，车辆相关数据422包括在661处以与用户保持静止的方式而检测到的声音数据、以及在662处接收的包含关于以与车辆保持静止的方式而获得的声音555的信息的rf信号。
239.在663处，将在rf信号中包括的关于声音555的信息与以与用户保持静止的方式而检测到的声音数据进行比较。例如，当听力设备是双耳设备时，在661处，可以在听力设备的不同的耳朵单元处检测声音555。然后，可以确定在不同耳朵单元处检测到的声音555的ipd和/或itd和/或ild。在rf信号中包含的关于声音555的信息可以被用作参考，其中可以将在每个耳朵单元处检测到的声音555与该参考进行比较。另外或替代地，在663处，可以通过将rf信号相互比较来确定在不同耳朵单元处接收的rf信号的rssid和/或信号强度的差。基于在663处的比较，可以确定车辆的属性，具体地动态属性。在665处，除了进一步提供的用户相关数据421之外，还采用所确定的车辆的属性来确定相关性度量。
240.图35示出了用于提供用户相关数据421和基于用户相关数据421和车辆相关数据422、522来确定相关性度量的示例性方法的方框流程图。该方法可以由处理单元420来执行，具体地当执行在图15或图18中所示的数据处理算法时。该方法可以被应用于在图28中所示的方法的操作601处和/或在图29中所示的方法的操作611、612中的任何操作处和/或在图31中所示的方法的操作601、631中的任何操作处。可以通过执行操作661、671和672中的至少一个操作来提供用户相关数据421。在661处检测到的声音可以包括在用户的周围环境中检测到的声音(例如，通过麦克风)、和/或在用户的身体上检测到的声音(例如，通过麦克风和/或vad)。在671处，(例如，通过移动传感器414)检测用户的移动。在672处，(例如，通过生理传感器415)检测用户的生理特性。然后，在674处，可以采用包括在661处检测到的声音和/或在671处检测到的移动和/或在672处检测到的生理属性的用户相关数据421来确定用户的疲劳水平。具体地，疲劳水平可以由用户状况分类模块498来确定。例如，可以采用由在661处检测到的声音表示的用户的语音和/或在671处检测到的连续执行的动作和/或由生物计量传感器在672处检测到的生物计量属性来提供对用户的疲劳的估计。疲劳水平可以指示用户对在用户附近的潜在危险车辆的意识。在675处，除了进一步提供的车辆相关数据422、522之外，还采用所确定的疲劳水平来确定相关性度量。
241.虽然上文已经结合特定设备、系统和方法描述了本公开内容的原理，但是应清楚地理解，本描述仅是通过举例的方式进行的，而不作为对本发明的范围的限制。上述优选实施例旨在说明本发明的原理，但不限制本发明的范围。本领域技术人员可以在不脱离本发明的范围的情况下对这些优选实施例进行各种其它实施例和修改，本发明的范围仅由权利要求限定。在权利要求中，词语“包括”并不排除其它元素或步骤，并且不定冠词“一(a)”或“一个(an)”不排除复数。单个处理器或控制器或其它单元可以满足在权利要求中记载的若干项的功能。关于在相互不同的从属权利要求中记载了某些措施的仅有事实并不指示不能有利地使用这些措施的组合。权利要求中的任何附图标记不应当被解释为限制范围。

技术特征：
1.一种通过被配置为佩戴在用户的耳朵处的听力设备向所述用户提供提醒的方法，所述方法包括：-提供用户相关数据(421)，所述用户相关数据(421)包括关于所述用户和/或所述用户的周围环境和/或由所述用户佩戴的所述听力设备的属性的信息；其特征在于：-提供与在所述用户附近的至少一个车辆相关联的车辆相关数据(422、522)，所述车辆相关数据包括关于所述车辆的属性的信息；-基于所述用户相关数据(421)和所述车辆相关数据(422、522)，来确定指示所述用户被所述车辆危及的概率的相关性度量；以及-根据所述相关性度量来控制所述听力设备(100)的操作，所述操作向所述用户提醒所述车辆。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户相关数据(421)包括：-指示由在所述听力设备(100)中包括的检测器(110、210、410)在所述用户上和/或在所述用户的周围环境中检测到的属性的数据；和/或-指示由在所述听力设备(100)中包括的音频换能器(107)输出给所述用户的音频信号的属性(471-478)的数据；和/或-指示在所述听力设备(100)中包括的通气通道的有效大小的数据，所述通信通道被配置为根据所述有效大小来在所述耳朵的耳道的内部区域与在所述耳道外部的周围环境之间提供通气。3.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于-确定所述用户相关数据(421)和/或所述车辆相关数据(422、522)是否满足条件，其中，所述相关性度量是根据满足所述条件来确定的，其中，所述条件在操作所述听力设备(100)和/或操作被配置为通信地耦合到所述听力设备(100)的电子设备(200)期间是可自定义的。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述条件可通过以下各项来自定义：-经由用户接口(224)提供的数据(504)；和/或-从远离所述用户的数据源(214、215、216、219)传送的数据(504)。5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述操作包括：-在音频信号通过在所述听力设备(100)中包括的音频换能器(107)输出给所述用户之前，修改输出的音频信号的属性(471-478)；和/或-调整在所述听力设备(100)中包括的通信通道的有效大小，所述通信通道被配置为根据所述有效大小来在所述耳朵的耳道的内部区域与在所述耳道外部的周围环境之间提供通气；和/或-发起通过在所述听力设备(100)中包括的音频换能器(107)向所述用户输出音频信号；和/或-发起所述听力设备(100)的唤起用户的触觉感知的振动。6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述听力设备(100)被配置为接收从外部音频源传送的音频信号，其中，当所述音频信号通过在所述听力设备(100)中包括的音频换能器(107)输出给所述用户时，所述操作包括：
‑
降低输出的音频信号的音量水平；和/或-输出表示在所述用户的周围环境中检测到的声音的音频信号；和/或-向所述用户输出警告通知(482)；和/或-终止向所述用户输出所述音频信号。7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述操作包括：-在音频信号通过在所述听力设备(100)中包括的音频换能器(107)输出给所述用户之前，修改输出的音频信号的方向性，使得所述方向性指向所述车辆的位置和/或所述车辆的移动方向和/或所述车辆的行程；和/或-在音频信号通过在所述听力设备(100)中包括的音频换能器(107)输出给所述用户之前，根据在所述用户附近的所述车辆到所述用户的距离和/或所述车辆的类型和/或所述车辆的速率和/或所述车辆正在接近所述用户的方向，来修改所述输出的音频信号的音量水平和/或在所述输出的音频信号中包含的声音特征的音量水平，所述声音特征表示由所述车辆发出的声音；和/或-在音频信号通过在所述听力设备(100)中包括的音频换能器(107)输出给所述用户之前，修改在所述输出的音频信号中包含的声音特征的频率，所述声音特征表示由在所述用户附近的所述车辆发出的声音；和/或-在音频信号通过在所述听力设备(100)中包括的音频换能器(107)输出给所述用户之前，相对于在所述音频信号中包含的第二声音特征的音量，衰减在所述音频信号中包含的第一声音特征的音量水平，所述第二声音特征表示由在所述用户附近的所述车辆发出的声音；和/或-在包含第一声音特征的音频信号通过在所述听力设备(100)中包括的音频换能器(107)输出给所述用户之前，将第二声音特征叠加到所述音频信号上，所述第二声音特征适于在感知所述输出的音频信号时吸引所述用户的注意力以远离所述第一声音特征。8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述操作是第一操作，所述方法还包括：-根据所述相关性度量来控制所述听力设备(100)的第二操作，所述第二操作向所述用户提醒所述车辆，其中，当所述相关性度量被确定为具有第一值时，选择控制所述第一操作，并且当所述相关性度量被确定为具有第二值时，选择控制所述第二操作，其中，与所述第二值相比，所述第一值指示所述用户被所述车辆危及的较小概率。9.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述车辆相关数据(422、522)是与在所述用户附近的第一车辆相关联的第一车辆相关数据，以及所述相关性度量是指示所述用户被所述第一车辆危及的概率的第一相关性度量，所述方法还包括：-提供与在所述用户附近的第二车辆相关联的第二车辆相关数据(422、522)，所述第二车辆相关数据包括关于所述第二车辆的属性的信息；以及-基于所述用户相关数据(421)和所述第二车辆相关数据(422、522)，来确定指示所述用户被所述第二车辆危及的概率的第二相关性度量，其中，所述听力设备(100)的所述操作是根据所述第一相关性度量和所述第二相关性度量来控制的。
10.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述用户相关数据(421)包括指示所述用户的移动的移动数据和/或指示所述用户的生理属性的生理数据和/或指示检测到的声音的声音数据，所述方法还包括：-基于所述用户相关数据来确定所述用户意识到所述车辆的概率，其中，所述相关性度量是根据所述用户意识到所述车辆的所述概率来确定的。11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，基于所述用户相关数据来确定所述用户的疲劳水平，其中，所述用户意识到所述车辆的所述概率是根据所述疲劳水平来确定的。12.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述车辆相关数据(422、522)包括关于所述车辆的位置和/或所述车辆的速率和/或所述车辆的移动方向和/或所述车辆的行程和/或所述车辆相对于所述用户的距离的信息，其中：-所述相关性度量是根据所述车辆的所述位置和/或所述车辆的所述速率和/或所述车辆的所述移动方向和/或所述车辆的所述行程和/或所述车辆相对于所述用户的所述距离来确定的，和/或-所述相关性度量是根据所述车辆的未来位置可能与所述用户重合的未来位置的概率来确定的。13.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述用户相关数据(421)包括指示所述用户的旋转的旋转数据和/或指示所述用户的眼睛注视移动的眼睛数据和/或指示所述用户的方位的方位数据，所述方法还包括：-确定相对于所述车辆的位置和/或所述车辆的移动方向和/或所述车辆的行程而言所述旋转和/或所述眼睛注视移动和/或所述方位的方向(536)，其中，当所述方向指向所述车辆的所述位置和/或所述车辆的所述移动方向和/或所述车辆的所述行程时，所述相关性度量被确定为指示所述概率的减小的值。14.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述用户相关数据(421)包括指示所述用户的头部的方位的方位数据，所述方法还包括：-确定相对于地球表面(542)而言所述用户的头部的所述方位的方向(544、546)，其中，当所述方向(544、546)从平行于所述地球表面的方向偏离超过预定义角度(547)时，所述相关性度量被确定为指示所述概率的增加的值。15.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述用户相关数据(421)包括指示所述用户的移动的移动数据和/或指示所述用户的步行活动的步行数据和/或指示所述用户的骑行活动的骑行数据和/或指示所述用户的滑冰活动的滑冰数据和/或指示所述用户骑小型摩托车的活动的小型摩托车数据，其中，所述方法还包括：-确定所述移动的方向和/或速率和/或所述步行活动和/或骑行活动和/或滑冰活动和/或骑小型摩托车的活动的模式(597-599)，其中，当所述方向和/或速率和/或模式(597-599)变化时，所述相关性度量被确定为指示所述概率的减小的值，和/或与所述速率被确定为具有较小值时相比，当所述速率被确定为具有较大值时，所述相关性度量被确定为指示所述概率的增加的值。16.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述车辆相关数据(422、522)和/或所述用户相关数据(421)包括指示在所述用户的所述周围环境中检测到的声音的声音数据，其中，所述方法还包括：
‑
确定所述声音数据是否包含与车辆的属性和/或所述用户的属性相关联的声音特征，其中，所述相关性度量是根据包含所述声音特征的所述声音数据来确定的。17.根据权利要求16所述的方法，其中，所述声音特征指示如由与所述用户保持静止的声音检测器(411)检测到的由所述车辆发出的声音，所述方法还包括：-确定所述声音的频率，其中，所述相关性度量是根据所述声音的所述频率来确定的。18.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述用户相关数据(421)是第一用户相关数据，并且所述相关性度量是第一相关性度量，所述方法还包括：-在控制所述操作之后提供第二用户相关数据(421)，所述第二用户相关数据(421)指示所述用户对所述操作的反应；以及-基于所述第二用户相关数据(421)来确定指示所述用户被所述车辆危及的概率的第二相关性度量。19.一种听力系统，包括：-听力设备(100)，其被配置为佩戴在用户的耳朵处；以及-远离所述耳朵的电子设备(200)，其被配置为以与所述用户保持静止的方式操作，所述电子设备(200)通信地耦合到所述听力设备(100)，所述听力系统包括被配置为执行根据权利要求1至17中任一项所述的方法的处理单元(102、202、420)。20.一种被配置为佩戴在用户的耳朵处的听力设备，所述听力设备(100)包括被配置为执行根据权利要求1至17中任一项所述的方法的处理单元(102、202、420)。21.一种存储指令的计算机可读介质，所述指令在由处理单元(102、202、420)执行时，使得所述处理单元执行根据权利要求1至18中任一项所述的方法。

技术总结
本公开内容涉及一种通过被配置为佩戴在用户的耳朵处的听力设备向用户提供提醒的方法，该方法包括：提供用户相关数据(421)，用户相关数据(421)包括关于用户和/或用户的周围环境和/或由用户佩戴的听力设备的属性的信息。本公开内容还涉及用于操作该方法的听力系统和听力设备、以及存储用于执行该方法的指令的计算机可读介质。为了允许以方便的方式控制提醒操作，例如为了平衡用户可靠地变得警觉以及不被太多提醒打搅的利益，该方法还包括：提供与在用户附近的至少一个车辆相关联的车辆相关数据(422、522)，车辆相关数据包括关于车辆的属性的信息；基于用户相关数据(421)和车辆相关数据(422、522)来确定指示用户被车辆危及的概率的相关性度量；以及根据相关性度量来控制听力设备(100)的操作，该操作向用户提醒该车辆。该车辆。该车辆。


技术研发人员：M
受保护的技术使用者：索诺瓦公司
技术研发日：2021.11.22
技术公布日：2022/5/25