基于听觉掩蔽效应的数字助听器算法研究及DSP的实现

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耳聋已成为一个世界性的问题,解决耳聋问题的最直接手段是给耳聋患者戴上助听器,提高人耳对语音感知。数字助听器最大的优点是能够植入各种语音处理算法,改变语音的分布,提高人耳感知语音的舒适度和分辨率。数字助听器的诞生给耳聋患者带来了希望。本文重点研究了数字助听器的核心算法。将人耳的听觉掩蔽效应应用到数字助听器的核心算法中去,直接从人耳的听觉生理上出发,改善人耳对声音的听觉舒适度,并且把此算法在DSP上实现。本文首先分析了数字助听器三个核心算法:语音增强,宽动态压缩和移频压缩。传统的数字助听器算法忽略了人耳的生理特性,语音听觉舒适度没提高,针对算法的缺点,提出用基于听觉掩蔽效应的语音增强算法取代原语音增强算法。这样利用人耳的生理特性降低噪声,提高语音感知的舒适度。针对听觉掩蔽效应的语音增强算法,本文首先对噪声的估算运用了实时噪声估计,提高了噪声估计的准确性,降低了语音失真。还对原有算法中的听觉掩蔽阈值计算不准确,从而引起了谱减系数计算误差,导致语音失真过大的问题,提出了一种改进的计算方法。在原有的谱减系数计算公式中加入了一个修改参数θ来降低语音失真。实验仿真结果表明,本算法不但提高了语音信噪比,还改善了语音音质。其次就传统的宽动态压缩算法,在实现频谱增益时忽略了语音共振峰,频谱增益后引起了共振峰的非线性变化,改变了共振峰的频域分布,针对此问题提出了一种基于共振峰估计的宽动态压缩算法,减少了共振峰的非线性失真,改善了听觉舒适度。最后对数字助听器的三个核心算法进行了实验验证。利用合众达的SEED—DEC5416开发板,把数字数听器的三个核心算法植入其中,在此开发板上实现了三种语音处理功能。在算法的实现过程中,对其中出现的问题进行了分析研究。实践表明,该模块满足了语音的实时性并且达到了数字助听器语音处理的效果。
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