本文關(guān)鍵詞：數(shù)字助聽器回波抵消算法研究

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【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、人口老齡化等因素的影響聽力損失患者的數(shù)量不斷增加,嚴(yán)重阻礙了全民健康水平的提高以及社會的發(fā)展�，F(xiàn)階段,數(shù)字助聽器是患者補(bǔ)償聽力損失的最主要手段,但回聲問題嚴(yán)重影響數(shù)字助聽器的實(shí)際使用效果。本文以數(shù)字助聽器中的回波抵消算法為主要研究內(nèi)容,在深入理解和研究前人算法原理的基礎(chǔ)上,提出一種變步長系數(shù)比例自適應(yīng)NLMS (VSS-IPNLMS)算法以及一種改進(jìn)的頻域嘯叫檢測和抑制算法。本文的主要工作包括：1、深入研究了自適應(yīng)濾波原理,重點(diǎn)研究了兩種應(yīng)用最廣泛的自適應(yīng)算法最小均方誤差(LMS)算法和遞歸最小二乘(RLS)算法,并通過仿真實(shí)驗(yàn)和算法計(jì)算量分析對比兩種算法的優(yōu)缺點(diǎn)以及應(yīng)用在數(shù)字助聽器中的可行性。2、提出一種基于狀態(tài)分類的VSS-IPNLMS算法。由于助聽器中的回波路徑具有稀疏特性,改進(jìn)型系數(shù)比例自適應(yīng)NLMS算法通過合理設(shè)置系數(shù)控制矩陣為自適應(yīng)濾波器各抽頭設(shè)置不同的步長來加快算法的收斂速度。本文將IPNLMS算法用于數(shù)字助聽器回波抵消算法中,并根據(jù)自適應(yīng)濾波器系數(shù)能量的變化情況將自適應(yīng)濾波器分為收斂態(tài)、過渡態(tài)和穩(wěn)態(tài)。自適應(yīng)濾波器在收斂態(tài)和穩(wěn)態(tài)采用普通的IPNLMS算法,過渡態(tài)時(shí)使用變步長的IPNLMS算法,將自適應(yīng)濾波器短時(shí)系數(shù)能量與長時(shí)系數(shù)能量差的歸一化值用于IPNLMS算法的全局步長控制。系統(tǒng)辨別實(shí)驗(yàn)以及助聽器模型仿真實(shí)驗(yàn)表明,本文算法比NLMS算法以及IPNLMS算法性能更優(yōu)。3、提出一種改進(jìn)型頻域嘯叫檢測與抑制算法。從嘯叫產(chǎn)生機(jī)制出發(fā),在充分理解研究頻域和時(shí)域嘯叫檢測算法的基礎(chǔ)上,提出峰值與鄰域均值能量比和延續(xù)幀數(shù)相結(jié)合的頻域嘯叫檢測算法,同時(shí)采用利用頻譜細(xì)化算法進(jìn)行嘯叫頻率的精確計(jì)算,嘯叫頻點(diǎn)確定后,利用生成的二階陷波器進(jìn)行嘯叫抑制。仿真實(shí)驗(yàn)表明,本文算法相比一般頻域嘯叫檢測算法和時(shí)域嘯叫檢測算法具有更好的精確度和健壯性。在自適應(yīng)濾波算法與本文嘯叫檢測與抑制算法結(jié)合的實(shí)驗(yàn)中,算法收斂過程中產(chǎn)生的嘯叫被有效抑制。4、數(shù)字助聽器算法嵌入式平臺實(shí)現(xiàn)。將木文回波抵消算法移植到嵌入式平臺上,在嵌入式平臺上完成數(shù)字助聽器基本功能,并通過上位機(jī)軟件控制助聽系統(tǒng)的運(yùn)行�；趯�(shí)時(shí)平臺的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文回波抵消以及嘯叫檢測和抑制算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)字助聽器 回波抵消 自適應(yīng)濾波 嘯叫檢測 陷波器
【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】：TH785.1
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 專用術(shù)語注釋表10-11
• 第一章 緒論11-17
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 數(shù)字助聽器的發(fā)展歷程12-14
• 1.3 回波抵消算法研究現(xiàn)狀14-15
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)15-17
• 第二章 數(shù)字助聽器研究基礎(chǔ)17-27
• 2.1 聽覺系統(tǒng)與聽力損失介紹17-20
• 2.2 數(shù)字助聽器的硬件結(jié)構(gòu)20-22
• 2.3 數(shù)字助聽器軟件算法22-25
• 2.3.1 多通道響度補(bǔ)償算法22-23
• 2.3.2 語音增強(qiáng)算法23
• 2.3.3 移頻壓縮算法23
• 2.3.4 回波抵消算法23-25
• 2.4 本章小結(jié)25-27
• 第三章 自適應(yīng)濾波算法27-37
• 3.1 自適應(yīng)濾波原理27-28
• 3.2 自適應(yīng)最小均方誤差算法28-31
• 3.2.1 基本原理28-29
• 3.2.2 LMS算法性能分析29-31
• 3.3 自適應(yīng)遞歸最小二乘算法31-33
• 3.4 實(shí)驗(yàn)仿真與性能對比33-36
• 3.4.1 系統(tǒng)辨別實(shí)驗(yàn)34-35
• 3.4.2 噪聲抵消實(shí)驗(yàn)35
• 3.4.3 實(shí)驗(yàn)總結(jié)35-36
• 3.5 本章小結(jié)36-37
• 第四章 基于狀態(tài)分類的VSS-IPNLMS算法37-51
• 4.1 數(shù)字助聽器回波抵消模型37-38
• 4.2 自適應(yīng)回波抵消算法38-44
• 4.2.1 歸一化LMS算法38-40
• 4.2.2 系數(shù)比例自適應(yīng)NLMS算法40-41
• 4.2.3 基于狀態(tài)分類的VSS-IPNLMS算法41-44
• 4.3 實(shí)驗(yàn)與仿真44-48
• 4.3.1 聲學(xué)環(huán)境設(shè)置44-45
• 4.3.2 系統(tǒng)辨識實(shí)驗(yàn)45-46
• 4.3.3 助聽器模型回波抵消實(shí)驗(yàn)46-48
• 4.4 本章小結(jié)48-51
• 第五章 一種改進(jìn)的頻域嘯叫檢測與抑制算法51-65
• 5.1 嘯叫產(chǎn)生原理51-52
• 5.2 嘯叫檢測算法52-56
• 5.2.1 頻域嘯叫檢測52-54
• 5.2.2 時(shí)域嘯叫檢測54-56
• 5.3 數(shù)字陷波器的設(shè)計(jì)56-59
• 5.4 一種改進(jìn)的頻域嘯叫檢測與抑制算法59-60
• 5.5 實(shí)驗(yàn)仿真60-63
• 5.5.1 嘯叫檢測算法性能對比60-61
• 5.5.2 嘯叫檢測與抑制實(shí)驗(yàn)61-62
• 5.5.3 嘯叫檢測結(jié)合回波抵消算法實(shí)驗(yàn)62-63
• 5.6 本章小結(jié)63-65
• 第六章 基于嵌入式的助聽器回波抵消算法實(shí)現(xiàn)65-73
• 6.1 基于嵌入式的數(shù)字助聽器系統(tǒng)搭建65-66
• 6.1.1 硬件平臺搭建65-66
• 6.1.2 軟件平臺搭建66
• 6.2 助聽器軟件算法的移植66-70
• 6.2.1 ALSA簡介66-67
• 6.2.2 數(shù)字助聽器軟件算法移植67-69
• 6.2.3 上位機(jī)介紹69-70
• 6.3 算法效果測試70-71
• 6.4 本章小結(jié)71-73
• 第七章 總結(jié)與展望73-75
• 7.1 總結(jié)73
• 7.2 展望73-75
• 致謝75-77
• 參考文獻(xiàn)77-81
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文81

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