實時語音增強人工耳蝸的技術(shù)研究
本文選題:人工耳蝸 切入點:語音增強 出處:《中國科學院大學(中國科學院沈陽計算技術(shù)研究所)》2017年碩士論文
【摘要】:人工耳蝸是現(xiàn)在市面上唯一能夠有效地恢復中重度耳聾患者聽力的設(shè)備,在周圍環(huán)境噪聲比較小的情況下,人工耳蝸已經(jīng)能取得非常好的效果。但是如果周圍環(huán)境比較嘈雜,人工耳蝸產(chǎn)品的效果就不盡人意了。目前國外的人工耳蝸產(chǎn)品占了中國市場的絕大部分份額并且價格十分的昂貴因此研究應用在人工耳蝸產(chǎn)品上的語音增強算法對耳聾患者及其家庭有十分重要的意義。本文首先介紹了人工耳蝸語音增強算法的研究背景和意義以及國內(nèi)外現(xiàn)狀。接著著重對人工耳蝸原理以及語音增強算法進行了詳細的介紹。然后結(jié)合基于頻域特征的語音端點檢查算法,提出了一種新的語音增強算法。端點檢測算法使用小波包ERB子帶的譜熵和改進的頻域能量的能熵比法。其中,小波包ERB子帶的譜熵考慮了人耳聽覺掩蔽模型和語音與噪聲信號之間的頻率分布之間的不同;頻域能量利用了有語音幀和無語音幀的能量不同。維納濾波算法實時采集語音數(shù)據(jù)并使用新的參數(shù)來區(qū)別無語音段和有語音段,并在無語音段平滑更新噪聲譜。最后對改進的算法進行了大量的實驗。實驗結(jié)果表明,該端點檢測算法能夠很好的區(qū)分有語音段和無語音段,這就使得在低信噪比的情況下語音增強效果得到了提升,同時算法的魯棒性和實時性也得到了保障。在與其他兩種算法對比中,得到了更好的語音增強效果。
[Abstract]:Cochlear implant is the only device on the market that can effectively restore hearing in patients with moderate or severe deafness. Cochlear implants can achieve very good results when the ambient noise is low. But if the surrounding environment is relatively noisy, The effect of cochlear implant products is not satisfactory. At present, cochlear implant products account for most of the market share in China and the price is very expensive. Therefore, the research on speech enhancement algorithm applied in cochlear implant products is very expensive. It is very important for deaf patients and their families. Firstly, this paper introduces the background and significance of cochlear speech enhancement algorithm and the present situation at home and abroad, and then focuses on the principle of cochlear implant and speech enhancement algorithm. Then the speech endpoint checking algorithm based on frequency domain features is introduced in detail. A new speech enhancement algorithm is proposed. The endpoint detection algorithm uses the spectral entropy of the wavelet packet ERB subband and the energy entropy ratio of the improved frequency-domain energy. The spectral entropy of the wavelet packet ERB subband takes into account the difference between the auditory masking model and the frequency distribution between the speech and the noise signal. The energy in frequency domain takes advantage of the difference between speech frames and voice-free frames. Wiener filtering algorithm collects speech data in real time and uses new parameters to distinguish speech segments from speech segments. Finally, a lot of experiments are carried out on the improved algorithm. The experimental results show that the endpoint detection algorithm can distinguish the speech segment from the speech free segment. This improves the performance of speech enhancement in the case of low signal-to-noise ratio, and the robustness and real-time of the algorithm are guaranteed. Compared with the other two algorithms, a better speech enhancement effect is obtained.
【學位授予單位】:中國科學院大學(中國科學院沈陽計算技術(shù)研究所)
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2017
【分類號】:TN912.3
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,本文編號:1664359
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