第35届IEEE-生物医学工程学会国际年会在日本大阪召开

2013年7月3—7日，第35届IEEE．生物医学工程学会国际年会（EMBC2013）与第52届日本生物医学工程学年会（JSMBE）在日本大阪的国际会展中心联合召开。会议的主题为“通过技术激励可持续医疗保健”。来自全世界50多个国家和地区的代表参加了本次大会。本届会议共收到论文投稿近3000篇，收录了2600余篇论文在会议论文U盘及摘要文集中。

人工耳蜗使用者音乐感知评估系统的设计

该文的目的是设计一套适用于我国人工耳蜗使用者的音乐感知评估系统。所选评估内容包括听辨测试和问卷调查,用以考察人工耳蜗使用者对音乐要素的辨识能力和其聆听感受。听辨测试包括5种不同音色和3个频率范围的音高最小可辨差阈、音高方向分辨和旋律轮廓识别测试;调查问卷包括音乐背景和听赏水平问卷及音乐体验问卷。3名人工耳蜗使用者和6名正常听力者参加了系统验证测试,听辨测试结果与国外类似研究具有可比性。问卷调查的结果显示了音乐教育背景、主观聆听感受与听辨测试之间的联系。

人工耳蜗信号处理策略研究

人工耳蜗是一种帮助重度和极重度听力损失者恢复听觉的电子装置。人工耳蜗信号处理策略是人工耳蜗的关键技术之一,决定了人工耳蜗电极输出的信号特征。介绍了电刺激听觉机理,按照时间顺序对主要的人工耳蜗信号处理策略进行介绍,并从听觉感知模型理论的角度对过去40年中在人工耳蜗信号处理策略研究上取得的进展进行深入探讨,最后对未来的人工耳蜗信号处理策略的研究方向提出展望。

人工耳蜗植入者音乐感知研究

目前,大部分人工耳蜗使用者在安静情况下的言语感知能力基本达到较高水平,然而其音乐感知能力尚未达到理想水平,音乐感知研究已成为目前人工耳蜗领域主要关注的研究方向之一。主要探讨人工耳蜗使用者音乐感知研究的研究方法、材料,并分析影响其音乐感知能力的主要因素。对音乐的四大要素即音高、时长、响度及音色等的研究进展进行讨论,从信息的传输和接收间的关系分析影响人工耳蜗植入者音乐感知的因素。对现有的主、客观测试以及调查问卷等研究手段进行总结。综合分析了目前音乐感知研究的进展,并对未来的研究发展方向进行展望。

儿童言语图像识别测试及在正常儿童的初步应用

目的开发一套适应于学龄前儿童应用的图形识别测试材料(MAPPIDN)和软件,为评估使用助听器或人工耳蜗的儿童在噪声下的言语识别能力提供一个测试工具。材料与方法测试工具包括双字词和不同声调的单字词,并混合成不同的信噪比(signal-to-Noise Ratio,SNR)。对26名4-9岁的正常听力儿童进行测试。测试中使用了不同的SNR,以及噪声和言语信号处于相同或不同的给声方向二类实验条件,绘得SNR与识别率的函数曲线并计算出50%正确率时的SNR。结果当噪声和言语信号分开呈现时,SNR-50%随着年龄的增长得以改善。结论随着年龄的增长,儿童能更好地利用声音在双耳间强度和时间差异上的信息。

双耳分听汉语普通话声调研究

系统地探讨与研究了以汉语为母语的右利手被试者对汉语普通话声调感知的偏侧优势。选取40个常用的汉语普通话单音节词作为实验材料,在合适的反应时间和信噪比下采用双耳分听范式进行声调辨别听觉感知实验。实验要求被试者从同时、分别播放到左右耳的不同声调中选出一个最清楚听到的声调,而不考虑所选的声调来自左耳还是右耳。30位听力正常的右利手被试者参与了此项实验。实验结果表明,在本研究设定的双耳分听实验条件下,汉语为母语的右利手被试者对汉语普通话声调的感知存在显著的右耳(大脑左半球)优势,且对四个声调的感知具有相同的偏侧优势;左、右耳对四个声调间感知差异的趋势基本一致,且对3声的感知显著较其余声调差。

基于互信息的主成分分析用于声场景分类

主成分分析是声场景分类中常用的特征选择方法。针对主成分分析的局限性,提出一种基于互信息的主成分分析方法。这一方法引入类别信息,用不同声场景条件下特征之间的互信息矩阵之和替代传统主成分分析中的协方差矩阵,计算其特征向量与特征值,特征向量表示由原始特征空间向新的主成分空间的转换系数,特征值则用于计算主成分的累计贡献率并判断主成分维数。声场景分类实验结果表明,该方法较之传统主成分分析方法降维效果更好,辅以神经网络分类器,计算得到的分类正确率更高。

WDRC释放时间对普通话言语理解度的影响研究

宽动态范围压缩算法作为助听器非线性听力补偿的核心算法,其释放时间常数的设定可影响言语理解度。根据普通话的语音特点,将宽动态范围压缩算法按频率范围划分为低频区间(

言语刺激双耳分听研究

双耳分听是一种常用于大脑半球偏侧化研究的非侵入式行为测试方法。右耳优势为言语刺激双耳分听研究观察到的典型现象。重点探讨言语刺激感知的大脑半球偏侧化双耳分听研究,对常用的双耳分听范式、典型的言语刺激双耳分听、双耳分听中的注意和认知控制、双耳分听中的性别/年龄/利手差异等方面的研究成果进行归纳总结。此外,还介绍了双耳分听在临床中的应用价值,并对双耳分听研究的未来发展趋势进行展望。

一种基于统计模型的改进谱减降噪算法

提出了基于语音和噪声的傅里叶系数服从统计模型分布的假设,将基于统计模型的信噪比更新和噪声更新的方法应用于谱减法,试图解决传统谱减法中存在的音乐噪声和语音失真的问题。将提出算法与多通道谱减法和基于对数的最小均方幅度谱估计方法进行客观评价分析。利用频率加权分段信噪比评价方法、语音质量感知评价及综合质量测量等3种指标进行去噪效果评价。结果表明,所提出的基于统计模型的降噪算法效果优于MBSS,且接近Log-MMSE。

一种基于动态平滑的实时基频提取算法

基频是语音信号处理中的一个基本声学特征。传统的基频提取算法为了获得较好的检测效果,需要复杂的时频域计算。对于资源受限的应用条件,例如人工耳蜗等嵌入式实时系统,很难应用计算量大的基频提取算法。语音信号的基频具有短时平稳性,根据这个特点来确定基频候选值可以提高提取的准确性。据此,提出一种基于动态平滑的基频提取算法,使用此算法对汉语声调词库进行基频提取,并与另外两种基频提取算法进行比较。实验结果表明,新算法的基频绝对平均估计误差小于3Hz,优于另两种算法,能够准确地提取基频,同时算法计算量低,适合实时应用。

人工耳蜗植入者的音乐感知能力研究进展

1引言 人工耳蜗（Cochlear Implant，CI）是一种听觉辅助设备，其作用是帮助重度至极重度耳聋患者恢复或重获一定的声音知觉[1]。目前，人工耳蜗设备已经帮助众多失聪患者部分恢复或重建了听觉，获得了良好的言语可懂度，但对音乐的感知效果并不理想。因此，研究者们针对如何提高人工耳蜗植入者的音乐感知能力进行了各项研究，从不同的角度提升人工耳蜗的性能[2]。

中国声学学会向LEOLEROYBERANEK博士颁奖颂词

中国声学学会将首个荣誉会员称号授予LeoL．Beranek博士，以表彰他对声学科学和声学教育的卓越贡献，以及他在世界范围内对声学知识的传播。同时，还表彰他对促进中美声学学术交流所做的贡献。授奖仪式于2012年5月16日在中国香港的ACOUSTICS2012HONGKONG国际声学大会上举行。98高龄的Beranek博士在授奖会上作了半小时的音乐厅音质的精彩学术报告。以下颂词译自美国声学学报JournalofASA131卷4期第二分册（2012年4月）3399—3400页。

马大猷当选美国声学学会荣誉会士颂词

由于马大猷在声学领域的卓越造诣和领导地位，以及对室内声学中简正波理论与微穿孔理论的贡献，于美国声学学会第163届年会（在中国香港联合举办的ACOUSTICS2012HONGKONG大会，2012年5月16日）上，当选为美国声学学会史上第19位荣誉会士。以下颂词译自美国声学学报JournalofASA131卷4期第二分册（2012年4月）3411-3412页。

基于互信息的主成分分析特征选择算法

主成分分析是一种常用的特征选择算法,经典方法是计算各个特征之间的相关,但是相关无法评估变量间的非线性关系.互信息可用于衡量两个变量间相互依赖的强弱程度,且不局限于线性相关,鉴于此,提出一种基于互信息的主成分分析特征选择算法.该算法计算特征间的互信息,以互信息矩阵的特征值作为评价准则确定主成分的个数,并衡量主成分分析特征选择的效果.通过实例对所提出方法和传统主成分分析方法进行比较,并以神经网络为分类器分析分类效果.

频域分辨率和时域包络周期性对音乐音高分辨的影响

系统地分析与探讨频域分辨率及时域包络周期性对不同音色及频率覆盖范围的音乐音高分辨的影响。选择钢琴、小提琴、小号及单簧管四种乐器的乐音和特定的复合音作为测试音源。利用噪声调制的声码器模型调控音乐信号的频域分辨率和时域包络周期性。十位正常听力者参与了该项音高分辨测试。实验结果表明,随着频域分辨率的提高,受试者对音高分辨的准确率呈上升趋势,16个频带已可获得较好的音高分辨效果;当时域包络周期性信息增加时,未见其对音高分辨产生一致性积极影响。

语后聋人工耳蜗使用者电刺激听觉部位音调感知研究

系统地研究了人工耳蜗植入者的电刺激听觉部位音调感知,全面地探讨了部位音调感知与人工耳蜗植入者言语识别和音乐感知的关系。4位成人语后聋人工耳蜗植入者参与了该研究。通过电极音调排序测试度量植入者的部位音调感知能力。言语能力测试和音乐音高分辨测试分别用米考察植入者的言语识别和音乐感知能力。结果显示,随着电极刺激部位从蜗尖移向蜗底,所有受试者均可获得从"低"到"高"的音调感知变化,但个体差异较大。受试者的言语识别结果与其电刺激听觉部位音调感知能力相关,但受到天花板效应影响,对应关系并不明显。受试者的音乐音高分辨成绩与其电刺激听觉部位音调感知能力呈较好的对应关系。结果表明,当前人工耳蜗声音编码策略所传递的声信号特征已可使植入者获得良好的言语识别效果;且安静环境下言语识别对植入者的部位音调感知能力要求不高。但当前的声音编码策略并未能有效对音乐信号进行编码;植入者在理解音乐这类复杂声信号时,其电刺激听觉部位音调感知能力一定程度决定了其听音效果。

幅度调制信息对乐器识别的影响

通过乐器音自动识别实验研究了幅度调制(amplitude modulation,AM)信息对于人类乐器识别的影响。具体步骤为:依据听觉模型,提取乐器音信号中若干频带中的AM信息,再基于所得到的AM信息计算统计学特征,采用逐对比较的支持向量机法进行乐器音的机器识别。采用了5种分频带数目(2,4,8,16和32)和4种AM计算方法。结果表明,频带数的增加有助于识别效果的提高,但从16频带到32频带效果趋近平稳;不同的AM提取方法也会对识别结果产生影响,其中解析信号法产生的AM信息提供了最好的乐器识别效果。分析发现自动识别结果高于采用相似的AM信息的人类识别结果。该自动识别系统为人工耳蜗或声码器仿真声模型的乐器识别提供了一个计算模型,对人工耳蜗乐器识别实验和训练具有参考价值。

包络调制率和载波频率对听觉时间调制检测能力的影响

通过心理物理实验探讨了包络调制率(<300 Hz)和纯音载波频率(<8 kHz)对听觉时间调制检测能力的影响.测试信号为以纯音为载波的正弦幅度调制信号,采用二选一强迫选择法和自适应调整步长的心理物理实验方法,测试得到不同载波频率条件下的时间调制传递函数.实验结果表明,包络调制率和载波频率均会对听觉的时间调制检测能力产生影响.当载波频率低于2 kHz时,人耳的检测能力与调制率呈单调递增趋势;当载波频率高于3.5 kHz时,检测能力也会受到调制率的显著影响,但没有显著的单调变化趋势.当调制率在10—100 Hz之间时,检测能力不随载波频率明显变化;当调制率在150—300 Hz之间时,调制检测能力随着载波频率上升而下降,在载波频率达到3.5kHz时,调制检测能力不随载波频率显著改变.