本文關(guān)鍵詞：數(shù)字助聽器的降噪方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：聽覺是人類與周圍環(huán)境交流溝通的重要環(huán)節(jié),近年來受環(huán)境等因素的影響,聽力損失患者的數(shù)量不斷增加,已經(jīng)嚴重阻礙了全民健康水平的提高以及社會的發(fā)展。對于聽力損失患者而言,佩戴助聽器是最好的解決辦法。與聽力正常的人相比,由于聽覺器官受損,言語辨識能力下降,聽力損失患者在噪聲環(huán)境中的語音理解能力更低。利用降噪技術(shù),可以減小噪聲對聽力患者的影響,提高患者在噪聲中的語音理解能力。因此,降噪是數(shù)字助聽器中必不可少的重要組成部分,對提高數(shù)字助聽器的性能具有重要意義。在國家自然科學(xué)基金和江蘇省自然科學(xué)基金資助下,本文重點研究了應(yīng)用于數(shù)字助聽器的降噪方法,本文主要工作分為以下幾個部分：(1)研究了基于VAD (voice activity detection)的噪聲功率譜估計方法和基于連續(xù)更新噪聲譜的估計方法。在VAD方法中重點研究了基于改進譜熵的VAD方法,在連續(xù)更新噪聲譜估計方法中研究了MS (minimum statistics)和MCRA (minima-controlled recursive-averaging)估計方法,對這三種噪聲功率譜估計方法進行了詳細地分析,并進行仿真實驗對比,實驗結(jié)果表明,MCRA方法能夠更準確地估計噪聲功率譜。(2)研究了一種應(yīng)用于數(shù)字助聽器中的聽覺掩蔽降噪方法。對聽覺掩蔽效應(yīng)和基于感知濾波器的降噪方法進行了分析,針對傳統(tǒng)的感知濾波器方法會出現(xiàn)被掩蔽音在感知濾波后變?yōu)榭陕勗肼暤?maskee-to-audible-noise, MAN)問題,本文研究了一種改進的感知濾波器方法,通過增加一個權(quán)重因子,僅對會發(fā)生MAN問題的噪聲進行再降噪處理,在消除MAN問題的同時避免帶來較大的語音失真。為了提高計算掩蔽閾值的準確度,本文采用維納濾波法替代譜減法來粗估計純凈語音短時譜。仿真實驗結(jié)果表明,改進感知濾波器方法能夠有效地消除殘留噪聲,降低噪聲對語音的干擾,使得處理后的語音質(zhì)量有所提高。(3)對基于方向性麥克風(fēng)的降噪方法進行了研究,重點研究了一階自適應(yīng)方向性麥克風(fēng)和二階自適應(yīng)方向性麥克風(fēng),針對二階方向性麥克風(fēng)在低頻段嚴重的白噪聲增益問題,通過結(jié)合一階和二階方向性麥克風(fēng)的優(yōu)點,研究了改進的混合自適應(yīng)方向性麥克風(fēng)降噪方法,在頻率小于1000Hz的低頻處采用一階方向性麥克風(fēng)以避免較大的麥克風(fēng)噪聲,在頻率大于1000Hz的高頻處采用二階方向性麥克風(fēng)來獲得較高的方向性指數(shù),并進行了仿真實驗,結(jié)果表明,混合方向性麥克風(fēng)降噪方法在客觀評價標準和主觀感受上都有了明顯的提高。(4)數(shù)字助聽器降噪方法的硬件平臺實現(xiàn)。在理論研究的基礎(chǔ)上,本文將聽覺掩蔽降噪方法移植到硬件平臺上,在硬件平臺上完成數(shù)字助聽器基本功能,并通過上位機軟件控制助聽系統(tǒng)的運行。實驗測試表明,本文所實現(xiàn)的降噪方法可以很好的移植在硬件平臺上,具有很強的實用性。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)字助聽器 降噪 噪聲功率譜估計 聽覺掩蔽 方向性麥克風(fēng)
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN912.3;TH785.1
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-13
• 專用術(shù)語注釋表13-14
• 第一章 緒論14-20
• 1.1 研究背景及意義14-15
• 1.2 助聽器的基本原理15-16
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-18
• 1.3.1 數(shù)字助聽器16-17
• 1.3.2 降噪方法17-18
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)18-20
• 第二章 助聽器降噪基礎(chǔ)20-30
• 2.1 語音和噪聲特性20-21
• 2.1.1 語音的特性20
• 2.1.2 人耳感知特性20-21
• 2.1.3 噪聲的特性21
• 2.2 常見降噪方法介紹21-25
• 2.2.1 基于短時譜估計的方法21-23
• 2.2.2 基于聽覺掩蔽的方法23-24
• 2.2.3 基于方向性麥克風(fēng)的降噪方法24-25
• 2.3 語音質(zhì)量評價方法25-28
• 2.3.1 主觀評價25-26
• 2.3.2 客觀評價26-28
• 2.4 本章小結(jié)28-30
• 第三章 噪聲功率譜估計算法研究30-46
• 3.1 基于VAD的噪聲估計方法30-34
• 3.1.1 常用VAD檢測方法介紹30-32
• 3.1.2 基于改進譜熵的VAD檢測方法32-34
• 3.2 基于連續(xù)更新噪聲譜的估計方法34-39
• 3.2.1 最小值統(tǒng)計算法34-37
• 3.2.2 最小值約束遞歸平均算法37-39
• 3.3 實驗仿真與分析39-44
• 3.4 本章小結(jié)44-46
• 第四章 基于聽覺掩蔽效應(yīng)的降噪方法研究46-66
• 4.1 人耳的聽覺掩蔽效應(yīng)46-50
• 4.1.1 聽覺掩蔽效應(yīng)介紹46-47
• 4.1.2 聽覺掩蔽閾值計算47-50
• 4.2 聽覺掩蔽效應(yīng)在降噪中的應(yīng)用50-55
• 4.2.1 感知濾波器方法50-52
• 4.2.2 聽覺掩蔽效應(yīng)與譜減法相結(jié)合的方法52-53
• 4.2.3 基于噪聲被掩蔽概率的方法53-55
• 4.3 基于感知濾波器的改進方法55-59
• 4.3.1 問題描述55-57
• 4.3.2 改進方法—權(quán)重感知濾波器57-59
• 4.4 實驗仿真與分析59-65
• 4.4.1 實驗仿真59-62
• 4.4.2 性能分析62-65
• 4.5 本章小結(jié)65-66
• 第五章 基于方向性麥克風(fēng)的降噪方法研究66-90
• 5.1 基本原理介紹66-71
• 5.1.1 聲場模型66
• 5.1.2 方向性麥克風(fēng)66-71
• 5.2 自適應(yīng)方向性麥克風(fēng)71-78
• 5.2.1 一階自適應(yīng)方向性麥克風(fēng)71-75
• 5.2.2 二階自適應(yīng)方向性麥克風(fēng)75-78
• 5.3 基于一階和二階的改進自適應(yīng)方向性麥克風(fēng)78-80
• 5.3.1 低頻滾降與白噪聲增益問題78-79
• 5.3.2 混合自適應(yīng)方向性麥克風(fēng)79-80
• 5.4 實驗仿真與分析80-88
• 5.4.1 實驗方法80-81
• 5.4.2 仿真結(jié)果81-85
• 5.4.3 性能分析85-88
• 5.5 本章小結(jié)88-90
• 第六章 基于嵌入式平臺的助聽器算法實現(xiàn)90-98
• 6.1 數(shù)字助聽器系統(tǒng)搭建90-91
• 6.1.1 硬件平臺介紹90
• 6.1.2 系統(tǒng)軟件平臺90-91
• 6.2 助聽器算法的移植與實現(xiàn)91-94
• 6.2.1 算法的移植91-93
• 6.2.2 上位機軟件93-94
• 6.3 降噪算法效果測試94-97
• 6.3.1 測試系統(tǒng)組成94-95
• 6.3.2 測試步驟與結(jié)果分析95-97
• 6.4 本章小結(jié)97-98
• 第七章 總結(jié)與展望98-100
• 7.1 總結(jié)98
• 7.2 展望98-100
• 致謝100-102
• 參考文獻102-108
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文108

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本文編號：375586