数字助听器中时延估计与语音增强技术的研究

发布时间：2017-10-22 23:14

  本文关键词：数字助听器中时延估计与语音增强技术的研究

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【摘要】：数字助听器能有效帮助听障患者提高听力水平,其性能取决于语音增强、响度补偿等关键技术的性能。本文对数字助听器的关键技术进行研究,重点研究时延估计和语音增强技术,主要工作包括:(1)研究了语音的发声机理、语音信号的特性及数学模型、语音活动检测方法;研究了麦克风阵列的拓扑结构、阵列方向图;分析研究了数字助听器的工作原理及关键技术,包括:声源定位、语音增强、回声反馈消除、响度补偿等关键技术。(2)深入研究了麦克风阵列系统中的时延估计算法。传统算法中应用最为广泛的是最小均方(LMS)算法和递归最小二乘(RLS)算法,针对最小均方算法收敛速度慢、稳态失调大和递归最小二乘算法计算量大、算法复杂度高的问题,通过将这两种算法结合,提出新的时延估计算法。测试表明,新算法在收敛速度、稳态失调、算法复杂度这三方面取得了很好的折中,应用于时延估计中获得较高的准确性。(3)重点研究了麦克风阵列语音增强算法,分析了固定波束形成算法、广义旁瓣抵消器(GSC)结构波束形成算法、带后置滤波器的波束形成算法的原理及性能。针对传统广义旁瓣抵消器结构的语音增强算法在估计目标语音方向时存在误差从而造成语音泄露的问题,本文提出利用增强后信号与阻塞矩阵输出信号的相关性,重新调整估计的目标语音方向,使其更接近真实值,减少了语音泄露。测试表明,改进算法减少了对原始语音的损伤,提高了听者的舒适度。
【关键词】：数字助听器 麦克风阵列 时延估计 自适应波束形成 广义旁瓣抵消器
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TH785.1;TN912.35
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-15
• 1.1 研究背景及意义8-9
• 1.2 数字助听器9-12
• 1.2.1 数字助听器的研究现状9-10
• 1.2.2 数字助听器的基本原理10-12
• 1.3 语音增强的意义及研究现状12-13
• 1.4 本文主要研究内容13-15
• 第二章 麦克风阵列语音增强的理论基础15-27
• 2.1 语音信号15-20
• 2.1.1 语音的发声机理15-16
• 2.1.2 语音信号的特性16-17
• 2.1.3 语音信号的数学模型17-19
• 2.1.4 语音活动检测19-20
• 2.2 麦克风阵列20-26
• 2.2.1 阵列的拓扑结构20-22
• 2.2.2 声场模型22-24
• 2.2.3 阵列方向图24-26
• 2.3 本章小节26-27
• 第三章 数字助听器中的关键技术27-37
• 3.1 声源定位27-30
• 3.1.1 高分辨率的谱估计法27-28
• 3.1.2 基于TDOA的声源定位法28-29
• 3.1.3 最大输出功率的可控波束形成法29-30
• 3.2 语音增强30-33
• 3.2.1 谱减法30-31
• 3.2.2 自适应滤波法31-32
• 3.2.3 信号子空间法32-33
• 3.3 回声反馈消除33-34
• 3.4 响度补偿34-36
• 3.4.1 单通道压缩算法35
• 3.4.2 多通道压缩算法35-36
• 3.5 本章小结36-37
• 第四章 麦克风阵列系统中的时延估计算法37-48
• 4.1 广义互相关时延估计法37-39
• 4.2 自适应滤波时延估计法39-44
• 4.2.1 最小均方（LMS）算法40-42
• 4.2.2 递归最小二乘（RLS）算法42-43
• 4.2.3 LMS算法与RLS算法性能对比43-44
• 4.3 改进的时延估计算法44-47
• 4.3.1 改进算法原理45
• 4.3.2 改进算法仿真及性能分析45-47
• 4.4 本章小结47-48
• 第五章 麦克风阵列语音增强算法48-65
• 5.1 固定波束形成算法48-50
• 5.2 自适应波束形成算法50-55
• 5.2.1 广义旁瓣抵消器（GSC）结构的波束形成算法50-53
• 5.2.2 CCAF-NCAF结构的波束形成算法53-55
• 5.3 基于后置滤波器的波束形成算法55-56
• 5.4 改进的GSC结构波束形成算法56-64
• 5.4.1 GSC结构波束形成算法性能分析56-59
• 5.4.2 改进的GSC结构波束形成算法原理59-60
• 5.4.3 改进算法的仿真及性能分析60-64
• 5.5 本章小结64-65
• 第六章 总结与展望65-67
• 参考文献67-70
• 致谢70

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本文编号：1080526