本文關鍵詞：數(shù)字助聽器中時延估計與語音增強技術的研究

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【摘要】：數(shù)字助聽器能有效幫助聽障患者提高聽力水平,其性能取決于語音增強、響度補償?shù)汝P鍵技術的性能。本文對數(shù)字助聽器的關鍵技術進行研究,重點研究時延估計和語音增強技術,主要工作包括:(1)研究了語音的發(fā)聲機理、語音信號的特性及數(shù)學模型、語音活動檢測方法;研究了麥克風陣列的拓撲結構、陣列方向圖;分析研究了數(shù)字助聽器的工作原理及關鍵技術,包括:聲源定位、語音增強、回聲反饋消除、響度補償?shù)汝P鍵技術。(2)深入研究了麥克風陣列系統(tǒng)中的時延估計算法。傳統(tǒng)算法中應用最為廣泛的是最小均方(LMS)算法和遞歸最小二乘(RLS)算法,針對最小均方算法收斂速度慢、穩(wěn)態(tài)失調大和遞歸最小二乘算法計算量大、算法復雜度高的問題,通過將這兩種算法結合,提出新的時延估計算法。測試表明,新算法在收斂速度、穩(wěn)態(tài)失調、算法復雜度這三方面取得了很好的折中,應用于時延估計中獲得較高的準確性。(3)重點研究了麥克風陣列語音增強算法,分析了固定波束形成算法、廣義旁瓣抵消器(GSC)結構波束形成算法、帶后置濾波器的波束形成算法的原理及性能。針對傳統(tǒng)廣義旁瓣抵消器結構的語音增強算法在估計目標語音方向時存在誤差從而造成語音泄露的問題,本文提出利用增強后信號與阻塞矩陣輸出信號的相關性,重新調整估計的目標語音方向,使其更接近真實值,減少了語音泄露。測試表明,改進算法減少了對原始語音的損傷,提高了聽者的舒適度。
【關鍵詞】：數(shù)字助聽器 麥克風陣列 時延估計 自適應波束形成 廣義旁瓣抵消器
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TH785.1;TN912.35
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-15
• 1.1 研究背景及意義8-9
• 1.2 數(shù)字助聽器9-12
• 1.2.1 數(shù)字助聽器的研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.2 數(shù)字助聽器的基本原理10-12
• 1.3 語音增強的意義及研究現(xiàn)狀12-13
• 1.4 本文主要研究內容13-15
• 第二章 麥克風陣列語音增強的理論基礎15-27
• 2.1 語音信號15-20
• 2.1.1 語音的發(fā)聲機理15-16
• 2.1.2 語音信號的特性16-17
• 2.1.3 語音信號的數(shù)學模型17-19
• 2.1.4 語音活動檢測19-20
• 2.2 麥克風陣列20-26
• 2.2.1 陣列的拓撲結構20-22
• 2.2.2 聲場模型22-24
• 2.2.3 陣列方向圖24-26
• 2.3 本章小節(jié)26-27
• 第三章 數(shù)字助聽器中的關鍵技術27-37
• 3.1 聲源定位27-30
• 3.1.1 高分辨率的譜估計法27-28
• 3.1.2 基于TDOA的聲源定位法28-29
• 3.1.3 最大輸出功率的可控波束形成法29-30
• 3.2 語音增強30-33
• 3.2.1 譜減法30-31
• 3.2.2 自適應濾波法31-32
• 3.2.3 信號子空間法32-33
• 3.3 回聲反饋消除33-34
• 3.4 響度補償34-36
• 3.4.1 單通道壓縮算法35
• 3.4.2 多通道壓縮算法35-36
• 3.5 本章小結36-37
• 第四章 麥克風陣列系統(tǒng)中的時延估計算法37-48
• 4.1 廣義互相關時延估計法37-39
• 4.2 自適應濾波時延估計法39-44
• 4.2.1 最小均方（LMS）算法40-42
• 4.2.2 遞歸最小二乘（RLS）算法42-43
• 4.2.3 LMS算法與RLS算法性能對比43-44
• 4.3 改進的時延估計算法44-47
• 4.3.1 改進算法原理45
• 4.3.2 改進算法仿真及性能分析45-47
• 4.4 本章小結47-48
• 第五章 麥克風陣列語音增強算法48-65
• 5.1 固定波束形成算法48-50
• 5.2 自適應波束形成算法50-55
• 5.2.1 廣義旁瓣抵消器（GSC）結構的波束形成算法50-53
• 5.2.2 CCAF-NCAF結構的波束形成算法53-55
• 5.3 基于后置濾波器的波束形成算法55-56
• 5.4 改進的GSC結構波束形成算法56-64
• 5.4.1 GSC結構波束形成算法性能分析56-59
• 5.4.2 改進的GSC結構波束形成算法原理59-60
• 5.4.3 改進算法的仿真及性能分析60-64
• 5.5 本章小結64-65
• 第六章 總結與展望65-67
• 參考文獻67-70
• 致謝70

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本文編號：1080526