Android平台下数字助听器去噪算法的改进与移植实现

发布时间：2017-09-26 06:24

  本文关键词：Android平台下数字助听器去噪算法的改进与移植实现

  更多相关文章： 算法移植 MFCC 增益调节 Android JNI

【摘要】：虽然目前国内外很重视助听器相关内容的研究,但对于在操作系统上进行助听器方面的设计还没有广泛的研究。在非操作系统上开发助听器不仅造成了跨平台算法移植性差,而且不能够人机互动。为了解决智能化数字助听器算法移植造成的架构不清晰的问题,本论文将针对助听器的算法改进和软件移植的架构进行研究。本文深入了解了单一语言开发的传统移植方式,虽然这种方式较为简单,但无法在操作系统中跨软件层调用接口获得反馈。即使是已经开发过的成熟算法,还是需要不断地用不同开发语言复写,造成开发周期长、移植性非常差。对于这类问题,目前解决的方式主要是采用分层的软件架构设计。分层的软件架构解决了软件层次调用的硬件控制,但是这种方式,对于算法的移植仍旧是一个复杂、费时的工程。在此背景下,本文研究了JNI的机理和实现方式,利用Java语言体系结构的无关性和JNI的一致兼容性特点,实现了跨平台、跨开发语言的软件设计。本文指出欧洲电信标准化协会ETSI202050V1.1.5去噪规范在助听器应用时的缺点,然后加以改进。依据人耳听觉系统,设计了基于MFCC特征提取和先验SNR的增益调节系数的去噪算法,并在处理后加入了AGC的调节机制。相比原始算法,提高了算法去噪的精度、满足了助听器的实际场景需求。移植过程将算法在Matlab平台下做分析,并与原始算法做对比。然后在PC平台下对算法的功能分模块开发,以音频处理数据流的特点分析做C++语言开发。最后通过本文设计的软件架构将C++开发的改进去噪算法移植到Android中间层,上层通过Java调用。整个算法移植结构涉及到硬件驱动层、中间层、上层应用开发层,并对它们进行优化设计。本论文设计的开发流程与传统的移植方式相比,在不用复写程序语言的前提下,实现了多开发语言交叉应用,充分利用了两种开发语言的特性,提高了开发效率和算法处理速度。这种跨平台的方式,更适合运用到数字助听器的开发中。
【关键词】：算法移植 MFCC 增益调节 Android JNI
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TH785.1
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 课题背景及意义9-11
• 1.2 国内外研究发展现状11-13
• 1.3 主要研究内容13-14
• 第2章 数字助听器算法移植框架14-22
• 2.1 引言14
• 2.2 数字助听器的原理14-15
• 2.3 ANDROID移植的整体框架设计15-21
• 2.3.1 算法移植整体设计15-18
• 2.3.2 Android平台下的架构18-20
• 2.3.3 声音信号在移植中处理20-21
• 2.4 本章小结21-22
• 第3章 数字助听器去噪算法优化22-37
• 3.1 引言22
• 3.2 助听器与人耳特性结合22-29
• 3.3 原始ETSI去噪模块29-30
• 3.4 去噪算法的改进30-36
• 3.4.1 改进算法的模块设计30-31
• 3.4.2 Mel频谱利用31-32
• 3.4.3 先验SNR的增益调节系数32-34
• 3.4.4 AGC优化34-36
• 3.5 本章小节36-37
• 第4章 数字助听器硬件平台搭建37-45
• 4.1 引言37
• 4.2 系统的硬件平台37-38
• 4.3 硬件平台的系统搭建38-43
• 4.4 硬件平台的设计裁剪43-44
• 4.5 本章小结44-45
• 第5章 数字助听器算法软件移植45-60
• 5.1 引言45
• 5.2 算法移植的平台软件架构设计45-47
• 5.3 算法的软件化47-59
• 5.3.1 算法的代码PC实现47-52
• 5.3.2 跨语言层的接口设计52-56
• 5.3.3 Android上层界面以及控制设计56-59
• 5.4 本章小结59-60
• 结论60-61
• 参考文献61-65
• 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文65-67
• 致谢67

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本文编号：921954