基于信号能量选取的电子耳蜗言语处理策略特征

基于信号能量选择的电子耳蜗言语处理策略的算法架构,分析该策略的信号处理过程,并比较波形、信号强度、语音频谱等特征,以获得该策略对语音信号处理的影响。此外,本文对信号序列每帧中选择的最大子带数量以及电子耳蜗滤波器组选择每个子带的概率进行深入统计。研究发现,基于信号能量选择的言语处理策略的特点是低频通道的选取概率较高,高频通道的选取概率较低。通过重点分析算法在信号特征参数传输上的匹配性和频带选择中的关键特征,为提出和改进新的电子耳蜗言语处理策略提供依据。

电子耳蜗植入术患儿父母焦虑程度及其影响因素分析

目的观察行电子耳蜗植入术患儿父母的焦虑情况及影响因素分析。方法96位择期行电子耳蜗植入术患儿的父母在术前和术后24 h内完成中文版焦虑自测量表。除社会人口学信息,还调查了患儿父母是否担心手术和麻醉相关的风险。结果有22.9%行电子耳蜗植入术患儿的父母存在术前焦虑。患儿母亲的术前焦虑程度高于患儿父亲(44.2 vs.40.3,P=0.042),患儿母亲(36.2 vs.44.2,P<0.001)和父亲(35.1 vs.40.3,P=0.004)术后焦虑程度均较术前显著下降。术后焦虑发生率为2.1%,术后患儿母亲和父亲之间的焦虑程度差异无统计学意义(36.2 vs.35.1,P=0.460)。与患儿父母术前焦虑相关的因素包括:患儿为男性、居住地非江浙沪、患儿行双侧电子耳蜗植入术及父母担心麻醉相关的风险。结论先天性耳聋的患儿父母存在术前焦虑,各种因素会影响术前焦虑水平。麻醉医师可以在术前为患儿父母提供充分的与麻醉相关的信息,降低其对麻醉风险的担忧。

电子耳蜗——从技术到文化的思考

电子耳蜗技术给部分听力障碍者带来了极大的福音,实现听力增益。随着耳蜗技术的改进及手术安全性的提高,越来越多的听障者植入电子耳蜗。耳蜗植入手术后的康复真实效果及耳蜗给听障者带来哪些影响,无论是普通人还是部分特殊教育者对其复杂性的认识还存在一定的片面性。文章在分析电子耳蜗被追捧的主要原因基础上,探讨电子耳蜗植入者在现实沟通效果、身份认同等方面可能产生的问题,希望引起教育者、听障者家庭及相关研究者的关注。

三道电子耳蜗的研究

电子耳蜗是应用医学电子工程技术使全聋患者从无声世界回到有声世界的一种精巧的电子装置。本文从听觉生理学入手分析了三道电子耳蜗装置的基本设计原理及电气特性。论述了如何保证电子耳蜗具有足够的动态范围以及提高其音频分辨能力的基本原理和实现方法.文中还从医学电子工程的角度讨论了电子耳蜗应用的安全性、长期效果及存在问题。

人工电子耳蜗语音信号处理方法的研究进展

人工电子耳蜗是全聋人康复的一项新技术。我们从系统角度出发，首先简单阐述了其原理及系统设计，在此基础上重点综述了目前人工电子耳蜗中所涉及的语音信号处理方法的研究进展状况，并对未来的研究提出了设想。

经皮穴位电刺激对小儿电子耳蜗植入术苏醒期躁动的影响

目的研究经皮穴位电刺激对先天性聋哑小儿电子耳蜗植入术术后躁动的影响。方法将60例行小儿电子耳蜗植入术患儿(1~4岁)随机均分为2组,实验组(T组)采用经皮穴位电刺激辅以静吸复合麻醉,对照组(C组)不接受穴位刺激。记录麻醉时间、手术时间、围术期血流动力学变化、停药后拔管时间、麻醉恢复室(PACU)停留时间,观察苏醒期躁动及恶心呕吐等情况。结果 2组患儿年龄、性别、体质量、手术时间、PACU停留时间比较,差异无统计学意义。T组在手术开始后30 min、手术结束、拔管即刻及拔管后5 min时平均动脉压及心率均低于同时刻C组,差异有统计学意义(P<0.05);T组拔管即刻及拔管后30min内各时点面部疼痛表情量表(FPS-R)和特殊患者疼痛评估量表(FLACC)小儿疼痛评分及小儿麻醉苏醒期烦躁量表(PAED)躁动评分均低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);T组拔管时间、麻醉时间及术后恶心呕吐(PONV)的发生率均低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论经皮穴位电刺激辅助静吸复合麻醉能明显减轻双耳先天性重度神经性感音性聋小儿术后躁动,术中具有一定的控制性降压作用,缓解苏醒期血流动力学剧烈变化,缩短拔管时间,减少PONV的发生。

电子耳蜗声调信息的电刺激编码的改进研究

电子耳蜗现有产品所采用的语音处理算法以传递语音信号的幅度信息为基础,丢失了声调信息,因此造成我国电子耳蜗植入者对声调的识别还存在困难。声调信息主要蕴涵在语音基频中,在电刺激下,为了提高基频检测的准确性进而提高对声调的识别率,并对刺激速率进行准确选择,在前期提出的9度速率电刺激编码策略的基础上,通过自相关算法及平均幅度差函数的联合使用来提高基频提取的准确性,同时采用动态步长搜索解决分类饱和的问题,从而实现对刺激速率的准确选择。结果显示本研究提高了基频提取的准确性和对刺激速率进行动态选择的准确性。

改进的变步长最小均方误差电子耳蜗语音增强算法

针对外部强噪声环境下电子耳蜗语音质量受损、适应性差等问题,提出了基于谱减法和变步长最小均方误差(LMS)自适应滤波算法联合去噪的改进方法,并以该方法构建了一个电子耳蜗前端语音预处理系统。利用变步长LMS自适应滤波算法输出误差的平方项来调节步长,采用步长值固定与变化相结合的方法,解决了自适应滤波算法收敛速度慢、稳态误差大的问题,适应性得到提高,提高了语音信号通信质量。该系统以TMS320VC5416和音频编解码芯片TLV320AIC23B为核心,通过多通道缓冲串口(McBSP)和串行外设接口(SPI)实现了语音数据的高速采集和实时处理。实验仿真和测试结果表明该算法消除噪声性能好,信噪比在低输入信噪比情况下提高约10 d B,语音质量感知评价(PESQ)分值也得到较大提高,能有效提高语音信号质量,且该系统性能稳定,能进一步提高耳蜗前端语音的清晰度和可懂度。

基于双TP型麦克风的电子耳蜗前端指向性语音增强系统的研制

目前应用于临床的电子耳蜗在安静环境下的言语识别率较高,而在噪声环境下的言语识别率却大大降低。为了提高电子耳蜗在信噪比低的使用环境下的言语识别率,本文设计了用于研究电子耳蜗前端的麦克风阵列语音增强算法的硬件系统,并采用了两个同时具有全向性输出和方向性输出的TP微型麦克风模块以适应电子耳蜗严格的体积限制。实验结果显示:所设计的小间距的基于双TP型微型麦克风的电子耳蜗前端指向性语音增强系统的采集效果达到了设计的指标。该系统具有麦克风数量少,多通道采集的优点,为研究适合于复杂噪声环境的具有多麦克风、多参数、小间距特征的麦克风阵列语音增强算法的提供了有效的硬件平台。

电子耳蜗CIS方案与特征提取相组合的语音处理方法

本研究提出了一种改进的电子耳蜗语音信号处理策略 ,它将电子耳蜗连续交替取样波形策略 (CIS策略 )和特征提取策略相结合 ,既克服了CIS信号处理方案合成语音个性特征不明显的缺点 ,又消除了单独特征提取策略抗噪能力差的缺陷 ,使仿真后的电子耳蜗语音识别性能有了较好的改善。

基于嵌入式脉冲控制方式的电子耳蜗调试平台的体内系统的研发

为了开发电子耳蜗调试平台的体内系统,帮助电子耳蜗佩戴者个体选择最适用的言语编码策略并对其工作参数进行调试,本研究采用数据扩展编码和嵌入式脉冲控制的方式,由单片机采集言语编码序列的数据帧并解码得到刺激参数,控制输出刺激脉冲。刺激脉冲的输出通道和幅度由前一帧的刺激参数决定,脉冲宽度由当前帧的长度控制,实现了调试平台的工作参数对输出刺激脉冲的控制功能。完成了基于嵌入式脉冲控制功能的电子耳蜗调试平台体内系统的设计与调试,通过对调试平台的单电极刺激模式和非实时模式的测试,验证了所设计的调试平台体内系统具有输出连续、稳定的刺激脉冲的功能。

电子耳蜗CIS法的仿真建模

基于滤波器组分频的波形策略是电子耳蜗语音处理策略中重要的一类方案。利用Matlab中的Simu-link建模工具,对该策略的连续交替采样算法(Continuous Interleaved Sampling Approach CIS)进行简化建模仿真。并根据汉语频率范围和硬件实现的要求,对算法中关键部分滤波器组分频模块进行改进。最后通过仿真直观地验证该模型的合理性与可靠性。

多道电子耳蜗接收刺激器专用集成电路

采用全定制和半定制相结合的方法，设计了一种多通道电子耳蜗接收刺激器专用芯片，它主要包括数据接收器、信号译码电路、控制信号产生器、电源监测器、错误检测器、可编程电流源和输出开关网络。具有两种刺激模式、２５６级输出电流和２２个电极输出。整个模拟、数字电路在标准３μｍＣＭＯＳＰ阱工艺上制备。芯片面积为１２．５ｍｍ２。

电子耳蜗CIS语音信号处理方案的计算机仿真及声音合成

电子耳蜗是用有限个电极刺激听神经以恢复全聋人听觉的装置。本文利用耳蜗的电刺激简化模型， 在计算机上对连续交替取样 （ｃｏｎｔｉｎｕｅｄ ｉｎｔｅｒｌｅａｖｅｄ ｓａｍ ｐｌｉｎｇ， 简称ＣＩＳ） 方案进行了仿真及声音合成， 以模拟耳蜗植入者感受到的声音。仿真方法和结果对研究语音信号处理的新方案及临床参数选择具有一定的意义。

基于听觉感知小波变换的电子耳蜗CIS语音信号处理

为克服以往滤波器组参数调整复杂,提出了一种听觉感知的小波变换的电子耳蜗语音处理的方法。文章在连续交替取样CIS(ContinuousInterleavedSampling)语音信号处理方案的基础上,利用人耳听觉的临界频率与听觉感知的小波变换域的相似性,进行了电子耳蜗输出信号的重构,采用短时傅立叶变换的语谱图分析。实验结果表明:本方法获得的合成语音与原始语音在频谱包络特征上非常相似,频域特征更接近人耳的实际生理特性。

电子耳蜗语音处理主流算法的效果比较和最新进展

电子耳蜗作为一种帮助全聋患者恢复听觉的电子设备,已日益成为耳科学和康复工程研究领域的热点。它依靠电脉冲直接刺激患者的听神经使患者恢复听觉,是神经生理学、心理学和电子学相结合的产物。本文着重介绍了电子耳蜗的结构、语音处理最新算法、各种产品和算法临床效果比较以及该领域研究热点等。

液体硅橡胶在电子耳蜗中的初步应用

电子耳蜗的植入部分主要包括刺激电极及语音处理2部分,目前,对耳蜗电极进行了大量的研究,但是由于影响电极刺激效果的因素很多,所以不能确定哪一种刺激电极最好。介绍了液体硅橡胶在电子耳蜗电极上的应用,由于工艺及技术的问题,用Silastic MDX-4210做了初步尝试,希望对以后的研究有一定参考。

电子耳蜗n of m算法的特性

目前主流的电子耳蜗言语处理策略包括基于提取特征的算法和基于滤波器组的算法。SPEAK算法和ACE算法是主要的基于滤波器组的算法策略,而从算法结构上来说,都属于n of m策略。n of m策略的频带划分数量和最大谱峰选择数量可调,有助于基于语音特征更好地传递目标信号。本文研究电子耳蜗n of m算法的特征,比较算法参数特征的变化,为算法改进及算法嵌入提供研究基础,具有较高的理论价值和应用价值。

一种基于汉语音调信息的电子耳蜗语音信号处理新方案

本文在连续交替取样 (ContinuousInteleavedSampling ,CIS)电子耳蜗语音处理方案的基础上 ,针对汉语语音信号的特点 ,提出一种基于汉语音调信息的语音信号处理新方案。文中首先讨论了汉语语音的特点 ,并初步讨论了音调的变化对语音信号处理效果的影响。结果表明 ,将汉语的音调变化信息加入到CIS语音信号处理方案中 ,可明显地提高汉语的识别能力。基于本文的结果 。