【摘要】：人工耳蝸(cochlear implant,CI)是幫助重度以上聽力損失者恢復(fù)聽力的主要手段,其基本工作原理是通過植入耳蝸內(nèi)的電極陣列直接刺激聽神經(jīng),來代替缺失的毛細(xì)胞實(shí)現(xiàn)聲電轉(zhuǎn)換功能。由于語音信號(hào)所具有的高度冗余性,現(xiàn)代CI植入者僅利用少數(shù)通道的時(shí)域包絡(luò)信息就能夠在安靜環(huán)境下進(jìn)行一對(duì)一開放式交談。對(duì)于噪聲環(huán)境下的言語識(shí)別,由于CI產(chǎn)品無法為植入者提供足夠的頻率分辨率、時(shí)域精細(xì)結(jié)構(gòu)等信息,其使用時(shí)的抗噪聲掩蔽能力和音調(diào)辨識(shí)能力不高,導(dǎo)致CI植入者的聆聽效果明顯下降,直接影響了植入者的社會(huì)交往。在現(xiàn)有硬件結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上,研究CI言語處理策略,提高CI產(chǎn)品的抗噪聲性能,是當(dāng)前CI研究的關(guān)鍵前沿問題。針對(duì)CI植入者在噪聲環(huán)境下的言語交流能力差的問題,本文介紹了幾種典型的人工耳蝸降噪方案并對(duì)其降噪性能進(jìn)行比較與分析。在參數(shù)維納濾波降噪算法基礎(chǔ)上,本文提出一種基于各子帶的最優(yōu)顯示增益閾值(apparent Gain Threshold,aGT)的參數(shù)維納濾波人工耳蝸降噪算法,通過優(yōu)化參數(shù),使得參數(shù)維納濾波降噪算法性能得到提升。論文首先通過降噪后包絡(luò)信噪比提高程度來評(píng)價(jià)幾種典型降噪方案的降噪性能。理想噪聲估計(jì)下性能分析表明,相比經(jīng)典維納濾波降噪算法,本文所提出算法對(duì)子帶聲學(xué)信號(hào)降噪和對(duì)子帶包絡(luò)信號(hào)降噪的降噪效果均有一定提高。然后采用基于改善的最小值遞歸平均的噪聲估計(jì)(Improved Minima Controlled Recursive Averaging,IMCRA)、基于最小值統(tǒng)計(jì)跟蹤算法的噪聲估計(jì)兩種實(shí)際噪聲估計(jì)算法估計(jì)噪聲譜,使用經(jīng)典維納濾波對(duì)子帶聲學(xué)信號(hào)和子帶包絡(luò)信號(hào)降噪,各自的性能分析得出最小值遞歸平均算法的降噪效果最佳。最后,通過聲碼器仿真聲的正常人的漢語識(shí)別實(shí)驗(yàn)表明:相對(duì)于經(jīng)典維納增益的降噪算法,本文所提基于各子帶最優(yōu)aGT值的參數(shù)維納濾波降噪算法在言語識(shí)別率上有較明顯的提升。例如,在純凈漢語句子加-5dB的white噪聲時(shí),在IMCRA噪聲估計(jì)下,本文所提算法相比經(jīng)典維納濾波對(duì)子帶聲學(xué)信號(hào)降噪和對(duì)子帶包絡(luò)信號(hào)降噪的平均單詞識(shí)別率分別提升了12%和35.19%。
【圖文】：

人工耳蝸中幾種典型降噪方案性能比較及分析脈沖信號(hào)舜醬竽云げ愕奶踔惺，

本文編號(hào)：2654560