数字助听器回波抵消算法研究

发布时间：2017-09-19 18:07

  本文关键词：数字助听器回波抵消算法研究

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【摘要】：听觉是人类与周围环境交流沟通的重要环节,近年来受环境、人口老龄化等因素的影响听力损失患者的数量不断增加,严重阻碍了全民健康水平的提高以及社会的发展。现阶段,数字助听器是患者补偿听力损失的最主要手段,但回声问题严重影响数字助听器的实际使用效果。本文以数字助听器中的回波抵消算法为主要研究内容,在深入理解和研究前人算法原理的基础上,提出一种变步长系数比例自适应NLMS (VSS-IPNLMS)算法以及一种改进的频域啸叫检测和抑制算法。本文的主要工作包括：1、深入研究了自适应滤波原理,重点研究了两种应用最广泛的自适应算法最小均方误差(LMS)算法和递归最小二乘(RLS)算法,并通过仿真实验和算法计算量分析对比两种算法的优缺点以及应用在数字助听器中的可行性。2、提出一种基于状态分类的VSS-IPNLMS算法。由于助听器中的回波路径具有稀疏特性,改进型系数比例自适应NLMS算法通过合理设置系数控制矩阵为自适应滤波器各抽头设置不同的步长来加快算法的收敛速度。本文将IPNLMS算法用于数字助听器回波抵消算法中,并根据自适应滤波器系数能量的变化情况将自适应滤波器分为收敛态、过渡态和稳态。自适应滤波器在收敛态和稳态采用普通的IPNLMS算法,过渡态时使用变步长的IPNLMS算法,将自适应滤波器短时系数能量与长时系数能量差的归一化值用于IPNLMS算法的全局步长控制。系统辨别实验以及助听器模型仿真实验表明,本文算法比NLMS算法以及IPNLMS算法性能更优。3、提出一种改进型频域啸叫检测与抑制算法。从啸叫产生机制出发,在充分理解研究频域和时域啸叫检测算法的基础上,提出峰值与邻域均值能量比和延续帧数相结合的频域啸叫检测算法,同时采用利用频谱细化算法进行啸叫频率的精确计算,啸叫频点确定后,利用生成的二阶陷波器进行啸叫抑制。仿真实验表明,本文算法相比一般频域啸叫检测算法和时域啸叫检测算法具有更好的精确度和健壮性。在自适应滤波算法与本文啸叫检测与抑制算法结合的实验中,算法收敛过程中产生的啸叫被有效抑制。4、数字助听器算法嵌入式平台实现。将木文回波抵消算法移植到嵌入式平台上,在嵌入式平台上完成数字助听器基本功能,并通过上位机软件控制助听系统的运行。基于实时平台的实验验证了本文回波抵消以及啸叫检测和抑制算法的有效性。
【关键词】：数字助听器 回波抵消 自适应滤波 啸叫检测 陷波器
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TH785.1
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 专用术语注释表10-11
• 第一章 绪论11-17
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 数字助听器的发展历程12-14
• 1.3 回波抵消算法研究现状14-15
• 1.4 论文组织结构15-17
• 第二章 数字助听器研究基础17-27
• 2.1 听觉系统与听力损失介绍17-20
• 2.2 数字助听器的硬件结构20-22
• 2.3 数字助听器软件算法22-25
• 2.3.1 多通道响度补偿算法22-23
• 2.3.2 语音增强算法23
• 2.3.3 移频压缩算法23
• 2.3.4 回波抵消算法23-25
• 2.4 本章小结25-27
• 第三章 自适应滤波算法27-37
• 3.1 自适应滤波原理27-28
• 3.2 自适应最小均方误差算法28-31
• 3.2.1 基本原理28-29
• 3.2.2 LMS算法性能分析29-31
• 3.3 自适应递归最小二乘算法31-33
• 3.4 实验仿真与性能对比33-36
• 3.4.1 系统辨别实验34-35
• 3.4.2 噪声抵消实验35
• 3.4.3 实验总结35-36
• 3.5 本章小结36-37
• 第四章 基于状态分类的VSS-IPNLMS算法37-51
• 4.1 数字助听器回波抵消模型37-38
• 4.2 自适应回波抵消算法38-44
• 4.2.1 归一化LMS算法38-40
• 4.2.2 系数比例自适应NLMS算法40-41
• 4.2.3 基于状态分类的VSS-IPNLMS算法41-44
• 4.3 实验与仿真44-48
• 4.3.1 声学环境设置44-45
• 4.3.2 系统辨识实验45-46
• 4.3.3 助听器模型回波抵消实验46-48
• 4.4 本章小结48-51
• 第五章 一种改进的频域啸叫检测与抑制算法51-65
• 5.1 啸叫产生原理51-52
• 5.2 啸叫检测算法52-56
• 5.2.1 频域啸叫检测52-54
• 5.2.2 时域啸叫检测54-56
• 5.3 数字陷波器的设计56-59
• 5.4 一种改进的频域啸叫检测与抑制算法59-60
• 5.5 实验仿真60-63
• 5.5.1 啸叫检测算法性能对比60-61
• 5.5.2 啸叫检测与抑制实验61-62
• 5.5.3 啸叫检测结合回波抵消算法实验62-63
• 5.6 本章小结63-65
• 第六章 基于嵌入式的助听器回波抵消算法实现65-73
• 6.1 基于嵌入式的数字助听器系统搭建65-66
• 6.1.1 硬件平台搭建65-66
• 6.1.2 软件平台搭建66
• 6.2 助听器软件算法的移植66-70
• 6.2.1 ALSA简介66-67
• 6.2.2 数字助听器软件算法移植67-69
• 6.2.3 上位机介绍69-70
• 6.3 算法效果测试70-71
• 6.4 本章小结71-73
• 第七章 总结与展望73-75
• 7.1 总结73
• 7.2 展望73-75
• 致谢75-77
• 参考文献77-81
• 攻读硕士学位期间发表的论文81

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本文编号：883116