数字助听器宽动态压缩算法研究

提出一种基于DSP的全数字助听器宽动态压缩算法。该方法在频域分析的基础上,对于不同的频率分量,根据其能量的差异,分别给予不同的压缩算法。借助DSP助听器实验平台实现算法,并通过真耳佩戴后的听力学测试,验证了该信号处理方法的有效性。

基于logMMSE的宽动态压缩数字式助听器算法

针对数字助听器需兼顾消除语音信号中的背景噪声和听障患者可听阈问题,提出一种基于logMMSE的宽动态压缩数字助听器算法。该算法通过logMMSE估计消除背景噪声,同时结合听障患者听力曲线做频域宽动态压缩。仿真结果表明,基于logMMSE的宽动态压缩数字助听器算法能使输出语音有更好的清晰度和可懂度。

基于人听觉机理的宽动态压缩算法的仿真实验

通过人的听觉机理方式获取共振峰的位置,利用宽动态压缩算法方式,分别对共振峰的频率范围和其他频率范围计算并应用相应增益,最后利用自动增益控制将最大的输出进行限制,防止声音音量过大而使听障患者的听力造成二次损伤。实验结果表明,该算法在保护共振峰的基础上,实现了响度补偿技术,提高了语言的辨识度和听觉的舒适度,同时具有一定的抗噪性能。

基于多通道宽动态压缩的助听器响度补偿算法

该文提出了一种用于数字助听器的非等宽多通道响度补偿算法.该方法基于人耳对频率的敏感度和对声强的感知,实现了一种非等宽多通道响度补偿方案.首先将语音信号按不同的比例移动到目标频段,然后将其分成不等宽的频带,在每个频带内进行响度补偿和增益控制.实验结果表明,该方法能有效提高患者听力和助听器语音识别能力,具有较高的实用价值.

助听器多通道宽动态范围压缩的低功耗硬件实现

多通道宽动态范围压缩(WDRC)是数字助听器听力补偿的常用算法,其增益计算涉及较多非线性运算(对数、指数),硬件实现功耗较大.为解决该问题,根据增益计算中声压级(SPL)检测的特点,提出一种基于查表法的多通道WDRC低功耗硬件实现方法,将信号的平均能量直接映射为线性刻度的增益,完全避免了非线性运算.并且,该方法采用合适的表格区间划分达到较小的误差;对查表结果进行递归平滑,抑制增益波动的同时,可灵活调整启动时间和释放时间.仿真表明,该方法得到的增益与直接计算的结果比较吻合,且波动较小.此外,因无需对I/O曲线作分段线性的约束,使该方法具有较大的配置灵活性.在SMIC的0.13μm工艺条件下,基于该方法完成了32通道WDRC的VLSI设计并流片.实测结果表明,该设计的功耗仅为19.2μW.

一种改进的适用于数字助听器的基于非线性频率压缩的多通道响度补偿方法（英文）

为了改进数字助听器中的响度补偿,并提高高频部分的语音可懂度,提出一种基于非线性频率压缩的多通道响度补偿的综合方法。首先,为了避免语音的频率畸变,基于语音可懂度进行频谱的多通道划分。然后,采用一种非线性的频率压缩方法,将高频部分的声音压缩至患者能听到的低频部分。所提出的非线性频率压缩方法是基于不同频段对语音理解度的贡献占比来改变频率压缩比。最后,为了实现自适应的响度补偿同时防止传统宽动态范围压缩的固定压缩比降低语音质量,采用一种随时间可变压缩比的自适应宽动态范围压缩方法。实验结果表明,相对于传统的宽动态范围压缩和频率压缩方法,该方法可以改善20%的语音鉴别准确率。

自适应动态范围优化技术临床应用效果探讨

目的比较宽动态范围压缩线路（wided ynamic range compression，WDRC）助听器和自适应动态范围优化线路（adaptive dynamic range optimization，ADRO）助听器的助听性能。方法选择具有2年以上WDRC线路助听器配戴史的中重度感音神经性听力损失青年人9名（13耳），分别配戴WDRC线路助听器和ADRO线路助听器，经8周适应期后，通过问卷调查和言语识别率测试对不同压缩线路助听器的助听效果进行评估。结果问卷调查结果显示，受试者配戴WDRC线路助听器在适宜交谈的安静环境（EC）、具有背景噪声的环境（BN）、存在回响和混响的环境（RV）、令人厌恶的或突然的声音（AV）的聆听困难度（不适度）的得分分别为20．2％、33．5％、45．6％、38．9％；配戴ADRO线路助听器在EC、BN、RV、AV的聆听困难度（不适度）的得分分别为17．9％、35．4％、53．6％、46．9％。言语识别率测试结果则显示，无论是处于安静环境或噪声环境，针对不同强度的声音信号，受试者配戴ADRO线路助听器所记录的言语识别率较配戴WDRC线路助听器所记录的言语识别率平均可提高8％～10％（P值均〈0．05）。结论自适应动态范围优化线路助听器的助听性能优于宽动态范围压缩线路助听器。

符合普通话语境的宽动态范围压缩算法低频释放时间研究

目的:探讨在普通话语境下WDRC(宽动态范围压缩算法)低频释放时间对助听器佩戴者言语识别率的影响。方法:将低频释放时间设置为50、100、200、400、800ms五个组,分别在3种掩蔽噪声下进行实验,共形成15组实验条件。以听力障碍者作为实验对象,以普通话言语仿真声作为测试音,通过仿真平台输出,在特定的噪声条件下测试言语识别率。结果:WDRC低频释放时间设置为400ms时,听障者言语识别率最佳;Babble Noise(多说话人噪声)对听力障碍者的噪声下言语识别率有显著影响。结论:在普通话语境下低频区间时间常数与噪声类型都会影响听力障碍者的普通话言语识别率。

基于DSP的全数字助听器设计和实现

介绍研制以DSP TMS320C5416为核心的全数字助听器,实现当前流行的一系列助听器的算法,包括宽动态压缩、移频压缩、噪声消除、方向性麦克等,该项目为国内基于DSP全数字助听器的软硬件开发提供参考。

基于DSP的助听器语音处理系统设计

针对数字助听器平台的研究,研制以DSP TMS320C5416为核心、以TLC320AC50为语音采集与输出的全数字助听器,并在平台上实现了几种常用的助听器算法,包括改进减谱法的噪声消除算法、宽动态压缩算法、以及移频压缩算法等。该项目为国内基于DSP全数字助听器的软硬件开发提供参考。

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(

数字助听器中多通道响度补偿算法的研究

目前数字助听器中用的较多的响度补偿方法,通常是对语音的高频部分进行高增益,但由于听损患者在高频段的听觉范围比较小,直接对高频部分进行高增益容易超出听损患者的听觉范围。文中引进了宽动态压缩技术,首先将整个语音的动态范围按一定比例均匀压缩到患者的残余听力中,然后将频带非等宽划分,再在不同频段进行响度补偿和增益控制,最后对信号进行重构,并利用小波阈值去噪技术去除部分噪声。实验结果表明,该方法能够使补偿后语音的响度完全映射到听损患者的听觉范围内,从而有效提高患者的听力水平,特别对高频部分语音的辨识,具有较好的效果。

基于WDRC的听力损伤补偿算法研究

研究了基于宽动态范围压缩(Wide Dynamic Range Compression,WDRC)的听力损伤补偿算法。该算法简单实用,适合在DSP上实现,是目前大多数数字助听器中最核心的信号处理算法。在频率分析的基础上,根据信号的能量、变化速率等特征计算增益。并通过频响整形及最大输出限制算法完善增益。最后借助DSP实验平台实现算法并进行测试。测试结果表明,在满足失真度要求及频响曲线要求的情况下,该信号处理方法可以将声音信号压缩到理想的动态范围内。

一种基于多通道WDRC算法的护耳语音处理加速器

长时间的大声聆听增加了人们出现不可逆听力受损的风险.为更好预防因长时间大声聆听而造成的听力受损问题,本文基于优化的多通道宽动态范围压缩(WDRC)算法实现了一种主动护耳的护耳语音处理加速器.相比于传统WDRC算法,该加速器将输入音频声压级作为WDRC算法的输入参数,并对输入音频进行压缩处理.输入语音按照梅尔尺度被分为16个通道.在每一个通道内响度过大的输入语音会被压缩,压缩处理后的语音信号经综合滤波器组合成,ΔΣ调制器处理后以脉冲密度调制(PDM)的形式输出.测试结果显示对于不同频段较高声压级的语音输入产生了较好的声压级控制效果,实现了对输出语音声压级的实时控制.