本文關(guān)鍵詞：數(shù)字助聽器中時延估計與語音增強(qiáng)技術(shù)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(qiáng)、響度補(bǔ)償?shù)汝P(guān)鍵技術(shù)的性能。本文對數(shù)字助聽器的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究,重點(diǎn)研究時延估計和語音增強(qiáng)技術(shù),主要工作包括:(1)研究了語音的發(fā)聲機(jī)理、語音信號的特性及數(shù)學(xué)模型、語音活動檢測方法;研究了麥克風(fēng)陣列的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、陣列方向圖;分析研究了數(shù)字助聽器的工作原理及關(guān)鍵技術(shù),包括:聲源定位、語音增強(qiáng)、回聲反饋消除、響度補(bǔ)償?shù)汝P(guān)鍵技術(shù)。(2)深入研究了麥克風(fēng)陣列系統(tǒng)中的時延估計算法。傳統(tǒng)算法中應(yīng)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(diào)大和遞歸最小二乘算法計算量大、算法復(fù)雜度高的問題,通過將這兩種算法結(jié)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(diào)、算法復(fù)雜度這三方面取得了很好的折中,應(yīng)用于時延估計中獲得較高的準(zhǔn)確性。(3)重點(diǎn)研究了麥克風(fēng)陣列語音增強(qiáng)算法,分析了固定波束形成算法、廣義旁瓣抵消器(GSC)結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)的語音增強(qiáng)算法在估計目標(biāo)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(qiáng)后信號與阻塞矩陣輸出信號的相關(guān)性,重新調(diào)整估計的目標(biāo)語音方向,使其更接近真實(shí)值,減少了語音泄露。測試表明,改進(jìn)算法減少了對原始語音的損傷,提高了聽者的舒適度。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)字助聽器 麥克風(fēng)陣列 時延估計 自適應(yīng)波束形成 廣義旁瓣抵消器
【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】：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(qiáng)的意義及研究現(xiàn)狀12-13
• 1.4 本文主要研究內(nèi)容13-15
• 第二章 麥克風(fēng)陣列語音增強(qiáng)的理論基礎(chǔ)15-27
• 2.1 語音信號15-20
• 2.1.1 語音的發(fā)聲機(jī)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(xué)模型17-19
• 2.1.4 語音活動檢測19-20
• 2.2 麥克風(fēng)陣列20-26
• 2.2.1 陣列的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)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(guān)鍵技術(shù)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(qiáng)30-33
• 3.2.1 譜減法30-31
• 3.2.2 自適應(yīng)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(bǔ)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(jié)36-37
• 第四章 麥克風(fēng)陣列系統(tǒng)中的時延估計算法37-48
• 4.1 廣義互相關(guān)時延估計法37-39
• 4.2 自適應(yīng)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(jìn)的時延估計算法44-47
• 4.3.1 改進(jìn)算法原理45
• 4.3.2 改進(jìn)算法仿真及性能分析45-47
• 4.4 本章小結(jié)47-48
• 第五章 麥克風(fēng)陣列語音增強(qiáng)算法48-65
• 5.1 固定波束形成算法48-50
• 5.2 自適應(yīng)波束形成算法50-55
• 5.2.1 廣義旁瓣抵消器（GSC）結(jié)構(gòu)的波束形成算法50-53
• 5.2.2 CCAF-NCAF結(jié)構(gòu)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(jìn)的GSC結(jié)構(gòu)波束形成算法56-64
• 5.4.1 GSC結(jié)構(gòu)波束形成算法性能分析56-59
• 5.4.2 改進(jìn)的GSC結(jié)構(gòu)波束形成算法原理59-60
• 5.4.3 改進(jìn)算法的仿真及性能分析60-64
• 5.5 本章小結(jié)64-65
• 第六章 總結(jié)與展望65-67
• 參考文獻(xiàn)67-70
• 致謝70

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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10 熊秋r，

本文編號：1080526