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Sonion Helps the World Listen with Hearing Aid Technology

医疗健康
Sonion Helps the World Listen with Hearing Aid Technology

助听器技术助力畅听世界

Sonion 公司使用振动声学仿真和实验测试辅助开发助听器和专业音频设备元器件,其研发部门的 Michele Colloca 向 COMSOL 介绍了他团队的工作及助听技术的未来。


作者 Joseph Carew
2025 年 2 月

监听音箱、耳塞式耳机、头戴式耳机、助听器以及其他流行的音频技术产品通常都只标注一个品牌名称,但这些产品大多采用来自多家公司设计和制造的组件。例如,全球六大助听器公司中有五家都采用了由 Sonion 公司开发的换能器。Sonion 是一家为助听器和专业音频设备制造商设计和生产先进微型元器件(如平衡电枢接收器、高端麦克风、拾音传感器和其他机电元件)的全球性公司。从初始概念到设计改进,再到最终的量产,Sonion 公司的工程师在产品开发的各个阶段为客户提供支持。该公司接收器和受话器外置式助听器(Receiver-In-Canal,RIC) 的技术开发主管 Michele Colloca 介绍说:“我们的目标是成为客户的合作伙伴,与他们共同开发产品,而不仅仅是他们的供应商。”

Colloca 的工作是带领荷兰和越南的仿真工程师团队,为 Sonion 公司不同的研发部门及其客户提供现有产品和新的概念产品的仿真支持,通过实验验证模型,并解释传感器产品的运行机理。“我们认为仿真是一个可以交流信息、解决问题并相互促进的平台。仿真模型将我们和客户紧密联系起来,共同携手改善最终的用户体验。”Colloca 补充道。

Michele Colloca(左)以及 Sonion 公司的建模和仿真团队(右),从左上角开始顺时针方向依次为:Michele Colloca、Justin den Heijer、Oleg Antoniuk 和 Bas Haayen。

为了深入了解设计助听器面临的主要挑战,以及建模与仿真如何帮助 Sonion 加快研发速度和推动助听器技术向前发展,我们对 Colloca 进行了访谈,以下为访谈问答记录。


推动助听器技术发展的新趋势和消费者需求是什么?

“助听器旨在帮助人们在任何环境下都能畅听无阻,包括提高这类设备的音频质量,尤其是在嘈杂环境中的语音理解能力。此外,还需要提高助听器的稳健性,并且使助听器更小、更不显眼来改善其视觉外观,这样人们才更愿意佩戴助听器。最后,还包括使听力保健更易获取,价格更亲民,这样就有更多的人能够使用助听器。”


在设计助听器组件时,面临的主要挑战是什么?

“Sonion 公司设计和开发适用于各种助听器功率水平和应用的平衡电枢接收器,包括单路和双路配置;适用于特殊和专业应用的混合和静电接收器;适用于助听器的预制钢或塑料材质的受话器外置式助听器系统;适用于高性能和低功率助听器的微型驻极体和 MEMS 麦克风(图 1)。

因此,我们需要处理多个关键平衡问题。例如,换能器必须足够小以能够适配助听器,并以较低的功耗运行和具有较小的失真;平衡电枢接收器必须能降低机械振动、磁反馈和声反馈产生的干扰;MEMS 麦克风必须对声音高度敏感,但对振动不敏感。此外,这些元器件必须性能可靠并坚固耐用,能够抵御温度、湿度以及耳垢和灰尘的污染。

从仿真的角度来看,我们的设备本质上是多物理场的,并且具有很强的非线性特征。例如,优化模型的电场域可能会对声场域产生负面影响,反之亦然。找到恰当的平衡始终是一项充满挑战而又极具吸引力的任务。”

图 1. Sonion 公司设计的平衡电枢接收器(左)、预制的钢制受话器外置式助听器系统(中),以及微型驻极体和 MEMS 麦克风(右)。

考虑到这项工作的利害关系,设计失误会有什么后果?

“如果不能实现最优设计,就需要进行多次设计迭代,从而导致开发时间延长、研发成本增加,使得原始设备制造商(OEM)的产品投入市场和发布时间延迟,以及在投标阶段错失设计制胜的机会。”


Sonion 为什么使用建模和仿真技术帮助开发助听器元件?

“建模和仿真使我们能够在开始原型设计阶段之前更有效地利用时间和资源。使用 COMSOL Multiphysics® 软件建立虚拟原型,也使我们能够更快地对设计概念进行迭代。此外,利用该软件提供的有限元分析技术,我们还能深入研究那些很难在实验中进行测量或观察清楚的产品特性。”


您能分享一个您觉得建模和仿真特别重要的例子吗?

“在许多应用中,平衡电枢接收器可能会进入强外部磁场环境,例如,将耳塞等听力设备放入充电盒时就会发生这种情况。充电盒可能含有磁体,用于引导插入的设备就位。但这可能会产生不良后果,因为外部磁场会穿透平衡电枢接收器中的高磁导率元件,干扰其磁性运行。这些外部和内部磁场之间的相互作用可能会阻碍平衡电枢接收器产生声音,或使声音高度失真,导致助听器或耳塞出现故障。”(图 2)

图 2. 充电盒外部磁铁和平衡电枢接收器内部磁铁产生的磁通密度。

“为了分析这种相互作用,我们在 COMSOL® 中建立了一个模型,用于分析外部磁铁产生的磁通量与平衡电枢接收器(用于使电枢移动)产生的磁通量之间的干扰。仿真结果表明,当外部磁体使得内部接收器的磁路增加额外磁通量时,会改变整个磁路的磁阻,导致接收器磁铁退磁。”(图 3)

图 3. Sonion 的仿真模型显示了接收器磁体产生的磁通量和经接收器外壳的外部磁流。磁通密度用箭头表示。

您能再分享一个应用案例来说明建模与仿真的作用吗?

“在专业音响和助听器技术中,集总单元模型常被作为一种快速且便捷的方法,用于预测音频换能器(如 MEMS 麦克风)的性能。为了提高这些模型的准确性,需要在声道长度上添加声音入口或出口的末端修正,用于描述声道如何对外部环境开放,例如,末端开放的声道,或末端在无限平面(即障板)上开口的声道。用于表示出口或入口声学质量的末端修正系数是众所周知的,我们往往可以假设声阻抗实部的末端修正系数(相当于通道声阻抗)与声质量的末端修正系数相同。在研究中,我们使用 COMSOL 中的热黏性声学引入并量化了声阻抗的末端修正。通过这样做,我们发现声质量的末端修正可能与声阻抗的末端修正不同。”(图 4)

图 4. 仿真表明声道向外部环境开放时,空气(声粒子)在 Z 方向的速度分布,其中包含热黏性效应。通过此仿真,Sonion 能够精确量化由于声波辐射到开放环境而产生的末端修正。

为什么集总单元模型对音频和助听器技术的研发很重要?

“接收器的一些关键性能指标,如电阻抗、声压级和振动,很大程度上取决于传感器本身的设计以及与其相连的声负载。在这种情况下,声负载代表人耳和连接的声道。用于模拟普通人耳的典型设备是耳道模拟器,即 711 耦合器。然而,如果考虑此耳道模拟器的完整体积和特殊条件,以及连接接收器和耳道模拟器所需的声学管道结构,我们最终会得到一个非常复杂的全耦合有限元分析模型,计算成本非常高。

我们采用的方法是将声导管和 711 耦合器模拟为二端口网络,而不是全耦合的有限元分析模型。这种方法可以大大节省计算时间。我们使用 COMSOL Multiphysics 软件对换能器、导管和耦合器的完整有限元分析方法进行了验证。通过采用转移矩阵实现对导管和耦合器进行集总表示,大大降低了模型的复杂性和计算时间。最终,我们能够测试不同的设计概念,快速选择虚拟原型,并将其开发为可在实验室进行测试的真实物理原型。”


COMSOL® 软件的哪些功能对您的日常工作有帮助?

“我们主要受益于 COMSOL 软件的附加产品 AC/DC 模块中 磁场 接口的灵活易用性,以及附加产品声学模块中的 压力声学、热黏性声学 和 固体力学 等接口,软件内置材料库中的自定义磁性和机械材料属性也让我们受益匪浅。此外,COMSOL 的可视化功能也非常强大,可以为研究问题提供清晰明确的答案,并向其他同事或相关人员展示仿真结果。最后,扫描功能(如辅助扫描或材料扫描)尤为有用,因为可以在一次仿真中研究不同参数的影响。”


仿真如何改进 Sonion 的产品开发?

“虚拟原型不能取代真实原型,我们始终需要建立一个物理原型,用于测量并验证模型。但是,只要模型得到验证,虚拟原型就足够强大,可以用于选择正确的设计概念。为了进一步说明这一点,我举一个原型设计过程的案例:每一个设计概念的测试,需要花费大约 7 个小时来创建一个虚拟原型。然而,如果没有虚拟原型,则需要为每个概念制作至少 5 个原型试样,并对它们进行测试和测量,这平均需要 40 个小时。因此,仿真将测试一个设计概念所需的时间至少节省了 5.7 倍 。在这种情况下,采用虚拟原型技术使每欧元的投入可获得的产出数量成倍增加。”


你们的产品如何帮助助听器技术向前发展?

“Sonion 的产品迎合了助听器市场的主要趋势。我们努力改进产品性能,提高音频质量。新产品必须符合严格的质量标准,因此我们不断挑战产品可靠性的极限,以使助听器性能更好、更耐用。我们的产品设计充分考虑了助听器的整体性,从而使制造商能够制造出更加小巧的助听器。最后,我们始终致力于设计能够提供高成本效益的解决方案,以支持更经济实惠的听力保健服务。

未来,我们计划进一步开发多物理场模型,通过更多元器件尺寸的变化来提高虚拟原型的精度,大幅缩短计算时间,并计划通过有限元分析研究来改进基于集总单元模型电路的参数向量。”


仿真在未来的助听器技术发展中将发挥什么作用?

“虚拟原型将更加精确,与真实原型之间的差距将缩至最小。而且,由于计算机处理速度的提高,从设计到测试,再到产品发布的转变将变得非常迅速。

我认为,未来助听器技术将涉及先进的信号处理功能,可以提高不同环境下的语音清晰度、连接性、音质和稳定性,并减小体积。新的助听器平台将包含越来越多的人工智能技术,用于提高噪声中的语音识别能力,同时在功耗方面做出完美平衡。”


为使文章简洁明了,访谈内容经过编辑。

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