各种噪声干扰的存在严重影响语音质量,进而影响人们之间有效的沟通。语音降噪技术可以从带有噪声的语音信号中尽可能地恢复出干净的语音,评估语音降噪算法性能的一个重要方法就是评估降噪后语音信号的质量。人工耳蜗(Cochlear Implant,CI)是现在可以帮助重度耳聋患者来恢复其听觉能力的医用型植入设备,然而在噪声中的语音感知对于CI植入者仍然是一个挑战。考虑到CI植入者与听力正常者具有不同的听觉机制发育,建立符合CI植入者听觉感知的降噪算法极其重要,因此评估二者(CI植入者与听力正常者)对降噪语音质量的感知是非常有意义的。为了研究听觉信息的感知和认知加工的规律,本研究使用一种新的客观直接的评估方法,即利用脑电对语音质量进行听觉感知的评估。脑电分析中的事件相关电位是一种与特定事件在时间维度上具有锁相性的大脑反应,可以用来分析大脑感知和听觉辨别信息。其中失匹配负波(Mismatch Negativity,MMN)反映了大脑对信息的前注意加工,是一个自动察觉和加工过程。本研究通过探究听力正常者与CI植入者MMN的基本特征,分析二者对语音质量的辨别能力。本文首先介绍了脑电技术的理论研究与CI基本原理,介绍了噪声对CI性能的影响和语音降噪算法及其评估方法,然后又探讨了使用脑电评估CI语音感知的方法。本研究对15例听力正常者和5例CI植入者进行MMN测试,采用Oddball范式,将干净元音/a/作为标准刺激,信噪比为-5dB和+5dB的带噪语音及其经过维纳滤波处理后的降噪语音作为偏差刺激,分析MMN的振幅、潜伏期以及脑地形图的差异,来探究语音信噪比、降噪处理对MMN的影响。结果是,在听力正常者与CI植入者中MMN的振幅随信噪比减小而增大,说明了信噪比低的语音与干净语音的质量差距大对MMN产生了影响,表明MMN(尤其是其振幅)可以作为评估语音质量的一个客观指标。正常听力者对于降噪前后语音刺激的处理脑区集中在额叶和顶叶,脑地形图呈对称分布;而CI植入者对于带噪刺激的处理区域在顶叶左侧,降噪后刺激的处理区域在额叶右侧,脑地形图呈现侧偏性,反映大脑对降噪前后刺激的不同自动加工方式,对未来改进CI植入者听觉感知的语音降噪技术提供了神经生理学依据。