一种用ICA去除瞬态诱发耳声发射伪迹的新方法

如何去除伪迹是瞬态诱发耳声发射检测中一个关键的问题。本研究提出了一种用ICA去除伪迹的新方法。首先用四组线性增长的刺激声在耳道内录音 ,得到的波形是瞬态诱发耳声发射和伪迹的混叠。因为伪迹和瞬态诱发耳声发射是统计独立的 ,而且伪迹随刺激声的变化线性增长 ,而瞬态诱发耳声发射随刺激声的变化非线性增长 ,逐渐趋于饱和 ,所以它们在混叠信号中具有不同的混叠系数。用ICA算法可以将各独立分量及混叠矩阵估计出来 ,伪迹是其中的一个独立分量。然后将伪迹的波形置零后再进行一次混叠 ,便达到了去除伪迹的目的。最后通过与传统的DNLR方法比较 ,证明这种方法是有效的     

功能性电刺激的原理,设计与应用（三）

功能性电刺激（ＦＥＳ）这一技术打开了瘫痪运动功能重建的一个广阔领域。在临床应用的推广中，对ＦＥＳ的基本原理和存在的问题有充分的认识，是应用成功的关键因素之一。本文分三部分阐述ＦＥＳ的基本概念、设计和应用。第一部分将讨论电刺激的阈值、募集顺序等概念。第二部分将介绍肌肉电刺激的安全参数范围、组织损伤，并讨论刺激器的设计。第三部分以Ｃ５／Ｃ６患者手功能重建为例，阐明功能性电刺激系统的工作原理。     

基于声门闭合时刻估计的声调的提取

利用小波变换模极大值点同信号突变点之间的关系，以及声门闭合时刻(GCI)引起语音信号锐变的特点，通过检测两个相邻GCI的距离来估计语音的基音周期，由此求出基音频率对时间的变化曲线(即声调曲线)。通过仿真，该方法提取声调准确，而且抗噪音的能力比较强。     

电子耳蜗CIS语音信号处理方案的计算机仿真及声音合成

电子耳蜗是用有限个电极刺激听神经以恢复全聋人听觉的装置,本利用耳蜗的电刺激简化在模型,在计算机上对连续交替取样（ｃｏｎｔｉｎｕｅｄｉｎｔｅｒｌｅａｖｅｄｓａｍｐｌｉｎｇ,简称ＣＩＳ）方案进行了仿真及声音合成,以模拟耳蜗植入者感受的声音,仿真方法和结果对研究语音信号处理的新方案及临床参数选择具有一定的意义。     

频域和时域信息对连续交替取样策略汉语声调识别的贡献

文献研究表明，在电子耳蜗连续交替取样策略中，时域信息特别是包络随时间的变化轨迹对汉语声调识别有重要影响。在本文中，调整原始信号的包络轨迹，使四个声调的信号具有大体相同的包络变化曲线，称为调整信号。原始信号和调整信号分别通过CIS方案模拟，进行识别率对比。结果显示，在CIS方案中，时域信息对汉语声调识别有重要影响，但是频域信息是汉语声调识别的首要因素。     

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。     

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。     

基于计算机声卡的耳声发射检测方法

介绍了一种基于计算机声卡的耳声发射检测新方法。该检测系统采用SF- 1型探头,通过设计合理的外围模拟滤波放大电路,利用计算机声卡成熟的A/ D转化技术,用VB调用Windows下API函数录入耳声发射信号;同时用MATL AB编制程序对采集到的信号进行数字滤波、相干平均等处理。该系统最大的优点是成本低。实验结果的统计数据表明这种方法的性能是可靠的。     

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。     

用STFT分析瞬态诱发耳声发射的时频特征

瞬态诱发耳声发射是一种时变的声信号,用传统的傅立叶变换无法完全表示其信息.本文介绍了用短时傅立叶变换分析瞬态诱发耳声发射方法,并给出了其时频分布的实验结果,分析了其各个频率成份出现的不同时刻及持续时间.本文还对瞬态诱发耳声发射中的伪迹出现的时间和频率作了分析,指出伪迹在时频域是和有用信号分离的,理论上可以通过时频滤波器去除.