电子耳蜗前端双麦克风语音增强及波束形成算法研究

麦克风阵列语音增强的方法是通过采用多个麦克风同时进行语音信号采集,从而增加了空间方位的信息,因此有助于提高电子耳蜗在噪声环境下的言语识别率。鉴于尺寸的限制,电子耳蜗使用的麦克风数量不能太多,从而限制了麦克风阵列形成波束的设计。为了兼顾电子耳蜗尺寸的限制条件并增加信号采集空间方位信息,本文提出了一种采用两个超薄单指向/全向组合型麦克风(TP)的语音增强和波束形成算法,每个TP麦克风均单独包含两个声管用于信号采集,达到了增加整体空间方位信息的目的。本文探讨了不同增益向量条件下波束形成的特性和双麦克风间距对波束的影响,为双麦克风语音增强技术在电子耳蜗的应用提供有价值的理论分析和工程参数。     

电子耳蜗双麦克风信号采集及不同参数波束形成特征研究

为了提高噪声环境下的电子耳蜗言语识别率,麦克风阵列语音增强的方法逐渐应用在电子耳蜗前端信号采集中。由于电子耳蜗尺寸的限制,双麦克风阵列信号采集是常见的模式,其形成的系统波束指向可用于特定方位的干扰信号的抑制。延迟、权重、频率和间距等参数影响着双麦克风系统的极性图。本文研究基于双麦克风模式的电子耳蜗信号采集和不同参数条件下的波束形成特点,为双麦克风模式的语音增强算法研究提供支持。     

基于最大平坦分数延迟的电子耳蜗信号采集

麦克风阵列的方法逐渐应用于电子耳蜗前端语音增强中,其中,延迟波束形成技术由于其计算量低,适用于电子耳蜗双麦克风信号采集。延迟是波束形成方法里的一种重要参数,而在电子耳蜗小间距的应用场景中会存在分数延时的问题。结合电子耳蜗滤波器组中实际的频率分布特性,本文探讨了基于最大平坦准则设计的分数延时滤波器的特征,并分析了其参数变化特性,有助于构建具有实用价值的电子耳蜗前端延时波束形成算法。     

方向性麦克风的极性图特性及增益变化特征研究

【摘 要】 在传统的电子耳蜗体外机中,信号采集采用的是全向性麦克风。近年来的研究和产业中逐渐出现了方向性麦克风的使用以及麦克风阵列语音增强算法的研究。本文基于实际的方向性麦克风的尺寸及信号输出模式来探讨其信号采集特点、波束形成特征和增益变化的特性,研究正增益变化和负增益变化的系统响应曲线及变化特征,分析增益变化对高低频信号的不同影响,有助于方向性麦克风的进一步应用及电子耳蜗前端语音增强的研究。     

基于拉格朗日插值的电子耳蜗分数延迟和参数失配分析

波束形成方法是电子耳蜗前端语音增强的重要方法之一，该方法的主要参数是增益系数和延迟参数。电子耳蜗的尺寸小，传统的波束形成方法在具体应用中会出现分数延迟的问题。本文采用拉格朗日多项式的插值方法实现电子耳蜗的分数延迟参数，通过相邻点的数值进行加权形成分数延迟的信号序列。仿真分析表明，拉格朗日多项式插值的分数延迟方法可实现低频段的幅频响应和相频响应的高度吻合，契合电子耳蜗频带特征，可实现电子耳蜗所在频段分数延迟的低误差和低计算复杂度。     

基于GSC结构的多麦克风数字助听器的自适应波束形成算法

针对利用麦克风阵列进行数字助听器的语音增强这一应用,本文对传统的GSC结构的自适应波束形成算法加以改进,以对固定波束形成器(fixed beamfomer,FBF)的输出进行语音活动检测的结果,来取代信干比作为处理过程中的自适应模式控制,并将波束形成过程对目标语音信号的畸变引入到滤波器代价函数的设计,重新定义多路输入抵消器(multiple-input canceller,MC)中的归一化最小均方算法的迭代公式,以减少自适应过程中目标语音的损失.仿真结果显示使用新的代价函数后,背景噪声和强干扰得到了明显的抑制,目标语音信号的畸变显著减小,而算法因此增加的计算量也在一个可接受的程度.     

电子耳蜗近场信号采集震荡及失配研究

电子耳蜗是一种通过电极刺激耳聋患者的听觉神经来产生听觉信号和听觉感知能力的小型电子装置,包括体内植入电路和体外机两部分。体外机嵌入了微型麦克风用于采集声音信号,传统的电子耳蜗单麦克风及双麦克风信号采集往往假定信号源为远场信号,并以几何中平行波的方式来分析信号采集。实际电子耳蜗更常用的场景是面对面沟通及电话交流,在此应用场景下信号源距离较短。本文研究在电子耳蜗实际应用场景中信号采集的近场震荡特性及不同频率和距离的近场信号采集失配特征,为电子耳蜗处理算法的近场应用提供技术参数及理论分析方法。     

一种基于改进谱减法的电子耳蜗语音增强算法

在背景噪声存在的情况下,电子耳蜗(cochlear implant,CI)的性能会受到严重影响,而传统谱减语音增强算法不能有效去除电子耳蜗中的各种非平稳噪声。为了进一步提高电子耳蜗使用者的听觉感知能力,本文提出了一种改进的谱减算法,其将带噪语音信号的功率谱进行Bark分带,在有声帧的每个子带内按照最小统计量控制递归平均方法进行噪声估计,并自适应地调节谱减参数。将该算法应用到电子耳蜗的前端预处理并仿真电子耳蜗合成声音。结果表明:相比传统的谱减法,该算法能够进一步提高合成语音的清晰度和可懂度。     

一种改进的电子耳蜗语音增强算法及其数字信号处理实现

为提高强噪声环境下电子耳蜗的语音质量,改善电子耳蜗使用者的听觉感知力,本文构建了一个用于电子耳蜗前端的语音增强系统。该系统以数字信号处理(DSP)为核心,利用其多通道缓冲串口(McBSP),并结合音频扩展芯片TLV320AIC10,实现语音信号的高速采集及输出。针对传统语音增强技术适应性差、收敛速度慢、稳态误差大等问题,本文利用箕舌线函数与解相关原理对现有自适应滤波算法做了改进,有效增强了语音通信的质量。实验结果证实了该系统稳定性强,算法降噪性能好,能为耳聋或耳鸣患者提供清晰的语音信号。     

基于信号特征的电子耳蜗言语处理策略的频带选取

言语处理策略提取信号参数,并以特定的编码和刺激模式把参数传递到植入体内的电子阵列,是电子耳蜗各个环节中的关键部分。目前不同类型的电子耳蜗采用不同的言语处理策略,其中基于信号特征的言语处理策略是主流的方法。该模式进行参数提取和频带选择是基于所采集信号本身的特征,其刺激模式与连续交替采样刺激模式不同。本研究基于信号特征的电子耳蜗言语处理策略的频带选取模式和特征,探讨频带选取对信号的影响,并总结基础的参数结果和信号变化结论,有助于电子耳蜗新算法的开发和改进。     

基于信号能量选取的电子耳蜗言语处理策略特征

基于信号能量选择的电子耳蜗言语处理策略的算法架构，分析该策略的信号处理过程，并比较波形、信号强度、语音频谱等特征，以获得该策略对语音信号处理的影响。此外，本文对信号序列每帧中选择的最大子带数量以及电子耳蜗滤波器组选择每个子带的概率进行深入统计。研究发现，基于信号能量选择的言语处理策略的特点是低频通道的选取概率较高，高频通道的选取概率较低。通过重点分析算法在信号特征参数传输上的匹配性和频带选择中的关键特征，为提出和改进新的电子耳蜗言语处理策略提供依据。     

一种新的电子耳蜗的刺激脉冲序列的合成方案

现有的电子耳蜗的刺激脉冲序列的合成方案都是以固定频率和位置编码方式刺激听觉神经纤维来诱发听觉。但是，这些合成方法破坏了语音信号的时间上的相关性和相干性，均不能反映人的耳蜗对语音信号的时间编码方式。本研究提出了一种全新的刺激脉冲序列的合成方案，该方案能够在语音信号的小波变换域上的过零点处产生刺激脉冲合成脉冲序列，我们将之称为小波一过零刺激方案。小波一过零刺激方案可有效地克服电极之间的相互影响，同时刺激脉冲序列的时间间隔完全由语音信号的动态特性确定，从而保证了语音信号的时间相关性和相干性。     

电子耳蜗言语训练及发音模拟系统

听力障碍患者可根据听力障碍程度选择佩戴助听器或植入电子耳蜗，其中重度耳聋患者需要植入电子耳蜗以恢复听力感知能力。电子耳蜗手术植入后，患者仍需要大量的言语康复训练，以适应电子耳蜗和日常言语交流。目前，训练的主要方式是人工训练，不利于提高听力康复训练的效率。本研究开发了一套基于电子耳蜗常用言语处理策略的言语训练及发音模拟系统。该系统可用于语音信号的采集，并进一步将采集到的信号转换成特定的言语处理策略。它可以帮助医生对患者进行听力训练，也可以用于开发新的言语处理策略和算法评估，该系统采集和合成的康复训练信号能准确地反映电子耳蜗言语处理策略的特点，GUI界面简单易用，便于在临床推广应用。     

人工电子耳蜗语音信号处理方法的研究进展

人工电子耳蜗是全聋人健康的一项新技术。我们从系统角度出发，首先简单阐述了其原理及系统设计，在此基础上重点综述了目前人工电子耳蜗中所涉及的语音信号处理方法的研究进展状况，并对未来的研究提出了设想。     

基于智能终端的人工耳蜗医疗监护系统的研制

目的为了对人工耳蜗植入者的术后状态进行智能监护,提高言语康复训练以及后续的算法移植的效果,本文设计了基于智能终端的人工耳蜗植入监护和算法移植系统。方法本系统采用摄像头和麦克风等器件作为输入模块,报警器等器件作为输出模块,并结合智能终端、智能手机、接口硬件、传输电路等部分设计完整的硬件系统。在通信方式上,输入模块采用网络路由器和Zigbee进行通信,输出模块采用继电器进行控制。结果通过对所搭建的系统进行摄像头配置测试,麦克风采集测试,继电器控制等实验以及语音特征分析,表明本系统能够正常工作并可控制各个传感器的信号输入输出。结论本文所搭建的系统实现了目标的功能需求,为后续的算法移植研究和实际监护系统的开发提供了基础。     

电子耳蜗CIS方案与特征提取相组合的语音处理方法

本研究提出了一种改进的电子耳蜗语音信号处理策略，它将电子耳蜗连续交替取样波形策略(CIS策略)和特征提取策略相结合，既克服了CIS信号处理方案合成语音个性特征不明显的缺点，又消除了单独特征提取策略抗噪能力差的缺陷，使仿真后的电子耳蜗语音识别性能有了较好的改善。     

一种基于汉语音调信息的电子耳蜗语音信号处理新方案

本文在连续交替取样（Continuous Inteleaved Sampling,CIS)电子耳蜗语音处理方案的基础上，针对汉语语音信号的特点，提出一种基于汉语音调信息的语音信号处理新方案。文中首先讨论了汉语语音的特点，并初步讨论了音调的变化对语音信号处理效果的影响。结果表明，将汉语的音调变化信息加入到CIS语音信号处理方案中，可明显地提高汉语的识别能力，基于本文的结果，可以设计出适合中国聋人的电子耳蜗。     

频率信息对混叠语音环境下电子耳蜗患者汉语普通话识别效果的影响研究

多通道电子耳蜗产品在安静环境下取得了很好的言语识别效果,然而在混叠语音条件下,使用电子耳蜗患者的言语识别能力快速下降.通过在混叠语音条件下的听觉仿真试验,研究了不同算法对声音信息的传递效果,得出了频率信息对于混叠语音识别效果的重要影响,并借此提出要研究更有效的电子耳蜗语音处理算法.     

电子耳蜗实现方案及其信号处理算法研究进展

介绍了当前主要的电子耳蜗实现方案、语音信号处理策略以及现有的电子耳蜗植入芯片。旨在描述和评价电子耳蜗实现过程中的关键所在，并结合我们在这方面的工作，对该领域的发展方向和前沿课题提出了一些看法。     

基于OMAP-L137的电子耳蜗体外语音处理器的设计

电子耳蜗是目前唯一能使重度聋和全聋患者恢复听觉的医学装置,研制价格适中、基于汉语特征的电子耳蜗产品具有较高的经济效益和深远的社会意义.本文以新型DSP＋ARM双核低功耗处理器OMAP-L137为核心,设计并实现了一款电子耳蜗体外语音处理器原型,包括核心处理器单元、音频单元、SDRAM、NAND Flash、USB2.0 OTG接口、无线发射接口等模块.它实现了语音实时采集、连续交替采样算法处理,并根据刺激模式形成相应的刺激脉冲参数帧序列,发送到无线传输模块.通过对本系统和电子耳蜗无线传输模块、刺激电路进行联合调试,对语音采集、算法处理以及无线发射接口进行了验证,测试结果表明系统达到设计要求.