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。

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。

电子耳蜗实现方案及其信号处理算法研究进展

介绍了当前主要的电子耳蜗实现方案、语音信号处理策略以及现有的电子耳蜗植入芯片。旨在描述和评价电子耳蜗实现过程中的关键所在 ,并结合我们在这方面的工作 。

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。

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 。

增加电极位置信息的电子耳蜗听觉仿真模型

为了改进以正弦信号合成的电子耳蜗听觉仿真模型在仿真电子耳蜗植入患者所感知的语音信息的缺陷,建立了增加电极位置信息的正弦信号合成的听觉仿真模型.通过大样本量的不同汉语语言材料的听觉仿真实验,其中包括按元音、辅音、数字、音调和单字词等5种汉语语言材料,研究了基于连续交叉采样算法的不同实验条件下电极位置对言语识别率的影响,得出了汉语元音和单字词对植入深度更加敏感的结论.为进一步将这一仿真模型应用到电子耳蜗研究上奠定了基础.

电子耳蜗N of M语音处理算法仿真模型的建立和研究

电子耳蜗通过将声能转换成电能,直接刺激耳蜗内残余的听神经纤维来恢复重度聋患者的听觉。本文基于电子耳蜗听觉仿真模型理论,建立了电子耳蜗NofM算法的听觉仿真模型。并通过这一模型在不同条件下与传统的CIS算法进行了听觉仿真试验的对比。从试验的结果得出:具有频带选择特性的NofM算法较之传统的CIS算法具有更好的抗噪特性。最后对此类算法进一步的改进方法提出了建议。

基于DSP的人工电子耳语音信号处理的研究

介绍人工电子耳的基本原理和CIS语音信号处理方案,提出基于DSP芯片TMS320LF2407的硬件电路设计和软件编程 流程,最后通过计算机对经过DSP处理后的语音数据进行了仿真和合成,实验结果表明合成语音与原始语音在频谱包 络特征上非常相似。

小波变换在电子耳蜗CIS处理中的应用及其仿真和合成

小波变换是采用多分辨率的思想,非均匀的划分时频空间,对信号做多尺度分析,其功能相当于用一组恒品质因数Q的带通滤波器做多分辨率分析。文章利用小波变换代替带通滤波器组实现电子耳蜗C IS语音信号处理,讨论了小波变换在电子耳蜗C IS语音信号处理中的应用,并对该方法进行计算机仿真和声音合成。

人工耳蜗CIS语音信号处理方案的多通道仿真与语音合成

目的:人工耳蜗是一种利用功能性电刺激为重度或全聋患者恢复或改善听力的一种电子装置。通过多通道仿真比较,证明不同的通道数对语音效果的影响。方法:本文利用人工耳蜗电刺激的简化模型,通过分析电听觉和人耳听觉的差异,在计算机上对连续相间采样方案进行了仿真及语音合成,并比较了不同通道数的CIS方案的语音识别率。结果:6或8通道的CIS语音编码方案获得的语音识别率较好。结论:经包络提取后较多通道数的CIS方案能获得较好的语音识别效果,对临床上参数的选择具有一定的意义。

基于信号特征的电子耳蜗言语处理策略的频带选取

言语处理策略提取信号参数,并以特定的编码和刺激模式把参数传递到植入体内的电子阵列,是电子耳蜗各个环节中的关键部分。目前不同类型的电子耳蜗采用不同的言语处理策略,其中基于信号特征的言语处理策略是主流的方法。该模式进行参数提取和频带选择是基于所采集信号本身的特征,其刺激模式与连续交替采样刺激模式不同。本研究基于信号特征的电子耳蜗言语处理策略的频带选取模式和特征,探讨频带选取对信号的影响,并总结基础的参数结果和信号变化结论,有助于电子耳蜗新算法的开发和改进。

汉语语音特点在多道程控电子耳蜗语音处理中的应用

为了确保电子耳蜗植入患者有较好的听觉康复效果,在研究语音处理器的编码方案时,必须紧密结合语音的声学特征。上海医科大学眼耳鼻喉科医院开发了汉语语音分析与合成软件,计算和分析了汉语拼音中元音、辅音的声学参量,并对参量合成语音的方案进行了模拟和研究。结果表明:由元音的第一或第二共振峰、辅音强频区噪音、基频等合成的语音,能较好地还原原来语音的基本声学特性。这项研究成果已应用到多道程控电子耳蜗的语音处理方案中。本文报告了1例全聋患者,在植入多道程控电子耳蜗后,能正确分辨环境声、男女声和四声,对元音与浊辅音识别正确率为85%,在段落跟踪测试中清辅音识到正确率在70%以上。本文联系语音发音机制讨论了汉语拼音中元音、辅音、四声的声学特性,并结合物理心理学提出了多道程控电子耳蜗的语音处理方案,体现了研究汉语语音特点对提高汉语语种全聋病人电子耳蜗植入效果所具有的重要意义。

用小波变换实现电子耳蜗CIS语音信号的处理

为克服以往滤波器组参数调整复杂问题和实现电子耳蜗语音处理的快速数字化计算，提出了将小波变换应用于电子耳蜗的语音处理。介绍了电子耳蜗的机理及连续交替取样（ Ｃ Ｉ Ｓ）语音信号处理方案，并对耳蜗的频率分析特性与小波变换的时间—尺度分析特点进行了比较； 讨论了用小波变换实现 Ｃ Ｉ Ｓ语音信号处理方案的方法及仿真结果，给出尺度的选择依据，并与滤波器组的分析方法进行了比较。结果表明，用小波变换实现电子耳蜗的 Ｃ Ｉ

电子耳蜗的选择性频率幅度调制编码算法

为提高电子耳蜗植入者在噪声下的语音识别能力,提出了一种利用频率调制信息的算法。该算法根据人耳听觉机理,增加了频带选择法则。该法则对不同频带提取出的频率调制信息进行了有选择的传递,并在听觉仿真试验中得到验证:该算法既可以比传统幅度信息编码算法更有效地提高电子耳蜗植入者在噪声下的语音识别能力,又降低了不选择频带而全通道传递频率调制信息算法的复杂度(频率调制信息提取的计算量降低了37.5%),减少了内存占用,使之适合在临床上实时实现。

一种改进的电子耳蜗语音增强算法及其数字信号处理实现

为提高强噪声环境下电子耳蜗的语音质量,改善电子耳蜗使用者的听觉感知力,本文构建了一个用于电子耳蜗前端的语音增强系统。该系统以数字信号处理(DSP)为核心,利用其多通道缓冲串口(McBSP),并结合音频扩展芯片TLV320AIC10,实现语音信号的高速采集及输出。针对传统语音增强技术适应性差、收敛速度慢、稳态误差大等问题,本文利用箕舌线函数与解相关原理对现有自适应滤波算法做了改进,有效增强了语音通信的质量。实验结果证实了该系统稳定性强,算法降噪性能好,能为耳聋或耳鸣患者提供清晰的语音信号。

抑制多方向语音噪声的人工耳蜗语音增强算法

在复杂声音场景,尤其是多人对话交谈的情况中,人工耳蜗佩戴者的言语可懂度会显著下降。该文提出了一种基于近距离双麦克风的语音增强算法,通过提取采集信号的延迟参数,并根据该参数设置掩蔽矩阵,进而区分不同方位的声源,抑制竞争性语音噪声。同时还以数字信号处理器(digital signal processor, DSP)为核心,搭建调试平台,对算法进行了工程实现。实际测试表明,算法提升了前端信号的信噪比,鲁棒性强,并且算法单帧运行时间短,可以和常用的人工耳蜗言语编码策略相融合,满足人工耳蜗的实时计算需求。