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全數(shù)字助聽器語音增強算法研究

發(fā)布時間:2020-03-09 18:32
【摘要】:隨著半導(dǎo)體技術(shù)的不斷進步,今天的高端數(shù)字助聽器有著強大的數(shù)字信號處理能力,特別是近十幾年來步入數(shù)字化時代后,數(shù)字助聽器的優(yōu)勢更加明顯,低噪聲、節(jié)能、小型化和可調(diào)性強等特點都是模擬助聽器不可取代的,成為聽力患者的希望。數(shù)字助聽器的發(fā)展主要包括兩個方面,即算法研究和外形設(shè)計。前者的問題在于如何設(shè)計算法使聽障者聽覺舒適,同時提高對語音的敏感性。這些算法主要包括語音增強、寬動態(tài)壓縮、移頻技術(shù)和自動增益控制等數(shù)字處理方法。外形設(shè)計方面則要美觀大方,佩戴舒適,盡量減小助聽器的重量和體積。以上兩個方面就是影響數(shù)字助聽器發(fā)展的重要因素,也是未來助聽器發(fā)展的研究方向。本論文主要的研究內(nèi)容是數(shù)字助聽器語音增強算法,在對傳統(tǒng)語音增強算法的深入理解上,本文設(shè)計了一種基于維納濾波的Mel頻率語音增強算法,設(shè)計算法各部分處理模塊,實現(xiàn)語音增強功能。論文中設(shè)計了一種計算量小、估計準確的VAD語音活動檢測算法。只有VAD算法高速有效,才能提高整個語音增強算法的效果。為了提高語音信號輸出信噪比,本文設(shè)計了一種基于先驗信噪比增益因子的數(shù)字處理方法。目的是在保證語音質(zhì)量的同時,減少殘留噪聲,使輸出的語音信號信噪比進一步提高。在算法設(shè)計實現(xiàn)后,本文對不同種類的算法進行了充分的驗證,并深入的分析了每種算法的優(yōu)缺點。傳統(tǒng)算法的主要問題是處理后語音質(zhì)量偏低,語音損失嚴重,產(chǎn)生明顯的音樂噪聲,或者是計算量偏大不適合數(shù)字助聽器使用。實驗結(jié)果充分說明,本文所設(shè)計的語音增強算法,在保證語音質(zhì)量的同時,輸出信噪比明顯高于其他種類算法,在計算量方面,本文所設(shè)計的增強算法計算量少,更加適用于數(shù)字助聽器的使用。最后,將本文設(shè)計的算法成功的在基于TMS320VC5509數(shù)字助聽器開發(fā)平臺上實現(xiàn)。設(shè)計了數(shù)據(jù)流程和軟件實現(xiàn),詳細分析了內(nèi)部的基本運算和對算法進行定點化處理,討論了算法中的問題和對程序加以優(yōu)化。通過仿真器驗證,算法處理的效果良好。
【圖文】:

助聽器,數(shù)字,高度競爭,制造廠家


哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文噪聲衰減首次出現(xiàn)在 Widex 的 SensoTM 數(shù)字助聽器當中,它是基于[9-13]。相比于模擬電路完成的噪聲衰減,DSP 功能更加靈活,因為它值的操作,然而因為 DSP 算法不夠完善,從帶噪語音中完全消除背較困難[14-17]。助聽器發(fā)展到了今天,外觀上有著多種多樣的形式,耳內(nèi)式、耳背式滿足了不同用戶的需求。人們更容易接受體積小功能全的助聽器,佩然有了進一步提升[18]。圖 1-3 為一些市場上常見的助聽器外觀。

語譜圖,語譜圖,男性,共振頻率


圖 2-1 男性語音的 LPC 語譜圖發(fā)出周期性聲源時,,聲道并不是一個均勻的聲管,口腔的內(nèi)同的收縮,從而改變了口腔的大小,共振頻率也會隨之改變。個時變的共鳴腔,共振頻率隨口腔形狀改變,產(chǎn)生不同的聲圖分析是語音分析的重要工具,是語音功率大小隨時間 t 變化的圖換常用于語譜圖分析[23-24]。
【學(xué)位授予單位】:哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類號】:TN912.35

【共引文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 陽瑞新;蘇新菊;姜占才;;一個語音基頻提取新算法[J];電腦開發(fā)與應(yīng)用;2010年03期

2 孫燕;姜占才;;聲門激勵信號的獲取及其應(yīng)用[J];電腦開發(fā)與應(yīng)用;2010年08期

3 劉雪燕;張娜;袁寶玲;;說話人識別綜述[J];電腦知識與技術(shù);2009年01期

4 吳艷花;;語音短時幅度和短時過零率分析與應(yīng)用[J];電腦知識與技術(shù);2009年33期

5 王聰;蔣存波;杜婷婷;;基于能量分離的混疊語音干擾濾除方法研究[J];電子技術(shù)應(yīng)用;2009年08期

6 ;Maxim推出低成本、雙通道、吸入/源出電流DAC[J];電子技術(shù)應(yīng)用;2009年08期

7 陳明義;馬飛;;基于LPC—10聲碼器的極低速率語音編碼算法研究[J];電子科技;2009年04期

8 陸東鈺;周萍;;基于雙門限算法的語音端點檢測和聲韻母分離研究[J];桂林電子科技大學(xué)學(xué)報;2011年06期

9 楊順遼;;基于說話人確認系統(tǒng)的語音處理綜合實驗[J];高校實驗室工作研究;2012年03期

10 何麗娜;葉聽;汪偉;;數(shù)字濾波器(FIR)設(shè)計算法研究[J];電聲技術(shù);2014年02期

相關(guān)會議論文 前1條

1 何佳若;曾向陽;張春雷;;室內(nèi)語音報警詞識別系統(tǒng)設(shè)計[A];第二屆西安-上海兩地聲學(xué)學(xué)術(shù)會議論文集[C];2011年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前4條

1 王邁;語言形式化原理[D];上海外國語大學(xué);2011年

2 程開東;基于GPU并行計算的動態(tài)簽名鑒別算法研究[D];吉林大學(xué);2009年

3 周文君;艦船VDR人聲識別技術(shù)研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2009年

4 焦玉華;音頻感知哈希算法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2010年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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2 王文姝;基于模糊理論的關(guān)鍵詞識別算法研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2010年

3 朱妹麗;三種篡改情況下的音頻鑒定方法研究[D];大連理工大學(xué);2010年

4 徐祺;雙向音頻光端機的設(shè)計與研究[D];河南理工大學(xué);2010年

5 銀兵;基于μ’nSP~(TM)處理器的嵌入式語音控制技術(shù)研究[D];河南理工大學(xué);2010年

6 金銀燕;基于時頻特征的說話人識別研究[D];江南大學(xué);2011年

7 陳黎;基于SVM和GMM的說話人辨識方法研究[D];武漢理工大學(xué);2011年

8 顏青青;基于變換域的數(shù)字音頻水印技術(shù)研究[D];湖南師范大學(xué);2011年

9 陳彪;基于衰減延時模型的語音信號盲反卷[D];武漢科技大學(xué);2011年

10 陳蘭;量子智能算法及其在語音識別中的應(yīng)用[D];南京郵電大學(xué);2011年



本文編號:2585881

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