本文關(guān)鍵詞：數(shù)字助聽器中聲源定位算法的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：數(shù)字助聽器能夠有效改善聽損患者的聽力水平,聲源定位是數(shù)字助聽器中的核心算法之一。本文重點(diǎn)研究數(shù)字助聽器中的聲源定位算法,并提出了改進(jìn)算法。論文的主要工作包括:(1)研究了數(shù)字助聽器的基本工作原理,詳細(xì)闡述了語音增強(qiáng)、響度補(bǔ)償以及回聲消除等數(shù)字助聽器中的關(guān)鍵技術(shù)。對當(dāng)前常用的聲源定位算法進(jìn)行分析和比較,最終選擇運(yùn)算量低、實(shí)時(shí)性好的基于時(shí)延估計(jì)的聲源定位算法作為本文重點(diǎn)研究的定位方法。詳細(xì)介紹了語音信號數(shù)字模型、房間脈沖響應(yīng)模型,并分別建立麥克風(fēng)接收信號的理想模型和實(shí)際模型。(2)重點(diǎn)研究了當(dāng)前廣泛應(yīng)用的廣義互相關(guān)(Generalized Cross Correlation,GCC)時(shí)延估計(jì)算法,討論了其各種加權(quán)函數(shù)的性能特點(diǎn),并進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)分析。針對GCC法的缺點(diǎn),結(jié)合相關(guān)峰精確插值算法(Fine Interpolation of Correlation Peak,FICP),提出了基于二次相關(guān)改進(jìn)的廣義互相關(guān)時(shí)延估計(jì)算法。仿真實(shí)驗(yàn)表明,與傳統(tǒng)GCC法相比,改進(jìn)算法具有更高的抗噪聲性能和時(shí)延估計(jì)精度。(3)深入研究了互功率譜相位(Cross-power Spectral Phase,CSP)時(shí)延估計(jì)算法。針對CSP法在強(qiáng)噪聲和混響條件下性能下降嚴(yán)重的缺點(diǎn),提出了改進(jìn)的CSP法。改進(jìn)算法引入語音端點(diǎn)檢測(Voice Activity Detection,VAD)來去除非語音幀,減少運(yùn)算量的同時(shí)降低了噪聲和混響的干擾,并引入一個(gè)非線性白化參數(shù)來對加權(quán)函數(shù)進(jìn)行改進(jìn),然后通過多幀累加互功率譜相位來得到估計(jì)時(shí)延,進(jìn)一步銳化相關(guān)函數(shù)的峰值,提高時(shí)延估計(jì)的精度。(4)對定位方法進(jìn)行了系統(tǒng)的研究并進(jìn)行設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)。簡單介紹了幾何定位法和目標(biāo)函數(shù)空間搜索定位法的原理和特點(diǎn),然后設(shè)計(jì)了一個(gè)四元麥克風(fēng)陣列的定位模型。該模型時(shí)延估計(jì)模塊采用基于二次相關(guān)改進(jìn)的廣義互相關(guān)時(shí)延估計(jì)算法,而定位模塊采用的是空間幾何關(guān)系定位法。仿真實(shí)驗(yàn)表明,該系統(tǒng)模型實(shí)現(xiàn)簡單,運(yùn)算量低,具有一定的可行性。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)字助聽器 聲源定位 時(shí)延估計(jì) 廣義互相關(guān) 互功率譜相位 麥克風(fēng)陣列
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R764.5;TN912.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 研究背景及意義8
• 1.2 助聽器發(fā)展歷史8-11
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11
• 1.4 數(shù)字助聽器基本原理11-12
• 1.5 本文主要研究內(nèi)容12-14
• 第二章 數(shù)字助聽器中的關(guān)鍵算法14-22
• 2.1 聲源定位14-17
• 2.1.1 聲源定位方法的分類14-16
• 2.1.2 聲源定位方法的比較16-17
• 2.2 語音增強(qiáng)17-19
• 2.3 響度補(bǔ)償19-20
• 2.4 回聲消除20-21
• 2.5 本章總結(jié)21-22
• 第三章 聲源信號模型的建立22-31
• 3.1 語音信號基礎(chǔ)知識22-23
• 3.2 語音信號數(shù)字模型23-27
• 3.2.1 激勵(lì)模型24-25
• 3.2.2 聲道模型25-26
• 3.2.3 輻射模型26-27
• 3.3 房間脈沖響應(yīng)模型27-28
• 3.4 麥克風(fēng)陣列的信號模型28-30
• 3.4.1 理想模型29
• 3.4.2 實(shí)際模型29-30
• 3.5 本章總結(jié)30-31
• 第四章 時(shí)延估計(jì)算法的研究與改進(jìn)31-48
• 4.1 廣義互相關(guān)時(shí)延估計(jì)算法31-35
• 4.1.1 基本互相關(guān)法31-32
• 4.1.2 廣義互相關(guān)法32-33
• 4.1.3 實(shí)驗(yàn)仿真與分析33-35
• 4.2 改進(jìn)的廣義互相關(guān)時(shí)延估計(jì)算法35-41
• 4.2.1 二次相關(guān)時(shí)延估計(jì)算法35-36
• 4.2.2 相關(guān)峰精確插值算法36-38
• 4.2.3 改進(jìn)的廣義互相關(guān)時(shí)延估計(jì)算法38-39
• 4.2.4 實(shí)驗(yàn)仿真與分析39-41
• 4.3 互功率譜相位時(shí)延估計(jì)算法41-42
• 4.4 改進(jìn)的互功率譜相位時(shí)延估計(jì)算法42-47
• 4.4.1 語音端點(diǎn)檢測42-43
• 4.4.2 CSP加權(quán)函數(shù)的改進(jìn)43-44
• 4.4.3 多幀累加CSP44
• 4.4.4 改進(jìn)的互功率譜相位時(shí)延估計(jì)算法44-45
• 4.4.5 實(shí)驗(yàn)仿真與分析45-47
• 4.5 本章總結(jié)47-48
• 第五章 基于時(shí)延估計(jì)的定位方法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)48-57
• 5.1 聲源定位的幾何模型48-49
• 5.2 麥克風(fēng)陣列拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和遠(yuǎn)近場模型49-51
• 5.2.1 麥克風(fēng)的陣列拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)49-50
• 5.2.2 遠(yuǎn)近場模型50-51
• 5.3 球型插值法51-53
• 5.4 基于搜索的最大似然法53-54
• 5.5 角度距離定位法54-55
• 5.6 實(shí)驗(yàn)仿真與分析55-56
• 5.7 本章總結(jié)56-57
• 第六章 總結(jié)與展望57-59
• 6.1 工作總結(jié)57-58
• 6.2 研究展望58-59
• 參考文獻(xiàn)59-62
• 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文62-63
• 附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目63-64
• 致謝64

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