本文選題：人工耳蝸 + 康復(fù)訓(xùn)練��； 參考：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2013年碩士論文

【摘要】：人工耳蝸是目前唯一能使重度耳聾者重獲聽(tīng)力的醫(yī)學(xué)假體，隨著集成電路和語(yǔ)音處理技術(shù)的飛速發(fā)展，人工耳蝸的性能也在逐步提高和完善，為耳聾患者獲得更多質(zhì)量更好的聽(tīng)覺(jué)感受提供了可能。人工耳蝸是將語(yǔ)音信號(hào)通過(guò)體外語(yǔ)音處理器編碼后發(fā)送脈沖到耳蝸內(nèi)的植入電極，通過(guò)電刺激聽(tīng)神經(jīng)代替耳聾者受損的毛細(xì)胞產(chǎn)生聽(tīng)覺(jué)。關(guān)于人工耳蝸的研究國(guó)外已經(jīng)有較為成熟的理論基礎(chǔ)和臨床經(jīng)驗(yàn)，近年來(lái)隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展我國(guó)聽(tīng)障人士也開(kāi)始受益于人工耳蝸對(duì)聽(tīng)力的幫助。然而國(guó)外的研究經(jīng)驗(yàn)和成果對(duì)我國(guó)人工耳蝸的發(fā)展并不完全適用，漢語(yǔ)的聲調(diào)特性對(duì)語(yǔ)義的影響至關(guān)重要，這使得在我國(guó)人工耳蝸在編碼處理上的難度要遠(yuǎn)大于西方發(fā)達(dá)國(guó)家。而在人工耳蝸植入者的日常生活中，除了人工耳蝸本身性能之外，影響語(yǔ)音感知能力另外一個(gè)不可避免的干擾便是噪聲。因此研究人工耳蝸患者的漢語(yǔ)可懂度的影響因素和患者的發(fā)聲能力對(duì)于人工耳蝸在我國(guó)的發(fā)展和改進(jìn)有重要的指導(dǎo)意義。 本文對(duì)我國(guó)人工耳蝸植入者的噪聲環(huán)境下言語(yǔ)識(shí)別能力和正常情況下發(fā)聲能力進(jìn)行了分析研究，并總結(jié)了人工耳蝸植入者在語(yǔ)音識(shí)別以及發(fā)聲嗓音方面的特點(diǎn)，這對(duì)改進(jìn)人工耳蝸性能及提高植入者生活質(zhì)量具有較大參考價(jià)值。 首先本文對(duì)噪聲環(huán)境下使用人工耳蝸的患者進(jìn)行了大量的臨床試驗(yàn)，來(lái)判別其言語(yǔ)識(shí)別能力。將語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行了不同類型的加噪處理，主要分為三個(gè)方面，，第一在信噪比為+10db的條件下加入了不同頻率的噪音，使噪音的可變量為頻率。第二是加入了不同信噪比的高斯白噪聲，使噪音的變量為信噪比。將這兩種合成語(yǔ)音讓人工耳蝸植入者進(jìn)行聽(tīng)力訓(xùn)練，通過(guò)測(cè)試結(jié)果計(jì)算出患者在不同情況下的言語(yǔ)識(shí)別率并進(jìn)行分析，得出人工耳蝸植入者在有背景噪聲的條件下的言語(yǔ)識(shí)別能力。第三也是將語(yǔ)音材料加入了不同信噪比的高斯白噪聲，但是材料來(lái)源不同，讓人工耳蝸植入者進(jìn)行聲調(diào)識(shí)別測(cè)試，得出人工耳蝸植入者在有背景噪聲的條件下的聲調(diào)識(shí)別能力。 其次，對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的基頻提取方法進(jìn)行改進(jìn)，將包含大量聲調(diào)信息的基頻檢測(cè)作為判別聲調(diào)特征的主要手段。本文在經(jīng)典的基頻提取方法的基礎(chǔ)上，提出了結(jié)合平均能量幅度差函數(shù)（Average Magnitude Difference Function,AMDF）和自相關(guān)函數(shù)（Auto Correction Function，ACF）的基頻提取算法，使基頻周期處的峰值點(diǎn)更為突出尖銳，提高了基頻檢測(cè)的抗噪性；然后對(duì)植入人工耳蝸的患者發(fā)聲能力進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)，通過(guò)對(duì)人工耳蝸植入者語(yǔ)音參數(shù)的特征進(jìn)行提取和分析得出結(jié)論，主要參數(shù)包括基頻、基頻均值、基頻微擾和振幅微擾等。通過(guò)對(duì)以上嗓音參數(shù)的分析以及與正常人進(jìn)行對(duì)比得出人工耳蝸植入者發(fā)音的特點(diǎn)以及不足，然后針對(duì)以上特點(diǎn)設(shè)定了針對(duì)性的康復(fù)訓(xùn)練。 最后對(duì)對(duì)澳大利亞一款人工耳蝸調(diào)試平臺(tái)進(jìn)行了學(xué)習(xí)以及分析，并完成了平臺(tái)的搭建。主要學(xué)習(xí)了人工耳蝸調(diào)試平臺(tái)各組成部分以及每部分的作用，并掌握了使用方法，完成了平臺(tái)的搭建。軟件部分主要是針對(duì)Nucleus Matlab工具箱以及針對(duì)語(yǔ)音處理算法參數(shù)更改進(jìn)行了學(xué)習(xí)。并對(duì)平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)以及發(fā)展進(jìn)行了分析，此平臺(tái)在人工耳蝸技術(shù)發(fā)展的道路上將起到至關(guān)重要的作用，它的實(shí)時(shí)性以及簡(jiǎn)便性是最大的特點(diǎn)。在未來(lái)將會(huì)發(fā)展成便攜的設(shè)備，可以被患者帶回家進(jìn)行使用，更加貼近于真實(shí)的環(huán)境，為新的算法的提出能提供更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
[Abstract]:The artificial cochlea is the only medical prosthesis which can lead to severe deafness . With the rapid development of integrated circuit and voice processing technology , the performance of cochlear implant is gradually improved and improved .

In this paper , the speech recognition ability and phonation ability of cochlear implant in our country are analyzed and analyzed , and the characteristics of cochlear implant in speech recognition and phonation voice are summarized . This is of great reference value to improve the performance of cochlear implant and improve the quality of life of implant .

A large number of clinical trials have been carried out for patients with artificial cochlea under noise environment to judge their speech recognition ability .

In this paper , based on the classical fundamental frequency extraction method , the fundamental frequency extraction algorithm combining the average magnitude difference function ( AMDF ) and the auto - correlation function ( ACF ) is proposed , which makes the peak point of the fundamental frequency period more prominent and improves the noise immunity of the fundamental frequency detection ;
Through the analysis of the above voice parameters and the comparison with the normal person , the characteristics and disadvantages of the pronunciation of the cochlear implant are obtained . Then , the targeted rehabilitation training is set for the above characteristics .

In the end , we have studied and analyzed an artificial cochlea debugging platform in Australia , and completed the construction of the platform . It mainly studied the components of the artificial cochlea debugging platform as well as the function of each part , and mastered the use method . The platform was built . The software was mainly focused on the Nucleus Matlab toolbox and the parameter change of the speech processing algorithm . The platform has the most important role in the development of the cochlear technology . The platform can be taken home for use by the patient . It is more close to the real environment , and provides more accurate data base for the new algorithm .

【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：R764

【參考文獻(xiàn)】

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1 孫喜斌;張蕾;黃昭鳴;杜曉新;陳茜;;兒童漢語(yǔ)語(yǔ)音識(shí)別詞表語(yǔ)譜相似性的標(biāo)準(zhǔn)化研究[J];中國(guó)聽(tīng)力語(yǔ)言康復(fù)科學(xué)雜志;2006年01期

2 亓貝爾;劉博;張寧;劉海紅;劉莎;董瑞娟;;人工耳蝸植入者噪聲環(huán)境下普通話言語(yǔ)測(cè)聽(tīng)測(cè)試方案的優(yōu)化研究[J];聽(tīng)力學(xué)及言語(yǔ)疾病雜志;2011年04期

3 易天華;董明敏;;神經(jīng)干細(xì)胞與內(nèi)耳聽(tīng)力損傷及修復(fù)[J];中國(guó)組織工程研究與臨床康復(fù);2010年27期

本文編號(hào)：1813321