数字助听器中自适应回波抵消算法的研究

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助听器能帮助听力障碍患者改善听力,经过数百年的发展,助听器已经进入到了全数字时代。声音的高质量、助听器的微型化是我们所追求的目标。微型化意味着麦克风与扬声器的位置很接近,导致声源经过处理输出,在被人耳接收的同时,还有一部分会被麦克风重新拾取,形成回波。回波被不断地放大,容易形成啸叫,造成系统的不稳定,也限制了助听器的最大稳定增益,降低了患者的语言可懂度以及听力舒适度。为了解决助听器中回波造成的干扰问题,本论文将针对自适应回波抵消算法展开研究。本论文深入了解了传统的回波抵消算法LMS、RLS以及NLMS算法,这些算法的系数更新方式是逐点更新,运算量较大。考虑到数字助听器对实时性的高要求,引入了分块算法BLMS,形成NBLMS算法改变滤波器系数更新方式,降低算法复杂度。虽然NBLMS算法解决了由于逐点更新造成的系统资源浪费的问题,但是NBLMS算法存在着收敛效果不好、残留大、音质不好等问题。在此基础上,将当前时刻之前的估计误差引入归一化步长因子中,提出了NBLMS_S算法;之后在此基础上设计了两个改进算法。一是利用RLS算法中“遗忘因子”的思想对滤波器系数的更新过程做了改进,生成了NBLMS_MKS算法。另外一个算法λVS_BLMS也是基于NBLMS_S做的改进,改变了步长变化方式,在估计误差与变步长之间搭建一种类似Sigmoid表达式的非线性关系。在实现改进算法NBLMS_MKS和λVS_BLMS的设计后,将两者在PC机上进行仿真,并与最初的块处理算法NBLMS_S做性能对比。通过性能对比和运算量的分析,发现相较于NBLMS_S算法,改进算法在有更快的收敛速度和更高的收敛精度。并且,在噪声处理方面,λVS_BLMS有更好的抗噪性,更适合运用在微型化的助听器中,扩大了助听器的适用范围。
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