基于GMM的听障儿童听觉辨识能力机器检测研究

听障儿童听觉辨识能力的检测目前在我国主要采用普通话版林氏七音人工检测法.该检测法存在着低速、耗时等问题.针对这些不足,该文提出了机器识别普通话版林氏七音检测听障儿童听觉辨识能力的方法.该方法根据高斯混合算法建立模型,采集并构建林氏七音训练数据集,利用构建的普通话版林氏七音数据集进行训练,选取隐马尔可夫模型算法进行对比实验,使用精确率、召回率、准确率三个指标对两种模型进行评估.实验结果表明,高斯混合算法在三个指标上表现优于隐马尔可夫算法,能较好实现普通话版林氏七音测试的机器自动识别.

听力训练对特定听觉辨识能力的影响

对一组无专业背景的受训者进行了由13个单元组成的声频工程综合听力训练课程,训练每周2次,持续了两个月。在训练前后对这组受训者的听力级、噪声中对纯音的辨识能力、频率分辨力等特定指标进行了测量。训练前后的数据对比分析表明,综合听力训练对特定听辨能力的提升有正迁移作用。

青少年群体噪声中纯音辨识能力的筛选调查

为了研究相关职业选才的听力筛选指标,用听力计对五组青少年群体进行了噪声中纯音辨识能力的测量调查。分析了影响调查结果的不同因素,包括年龄、性别、测试状态、专业背景、训练因素等。对调查结果的统计特性进行了讨论,给出了基于掩蔽量的优秀耳的筛选指标。