数字助听器中语音增强及响度补偿算法的研究

发布时间：2017-08-09 02:01

  本文关键词：数字助听器中语音增强及响度补偿算法的研究

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【摘要】：由于回响、混响等多种噪声源的存在,使得数字助听器的性能受到一定影响,因此抑制噪声,提高语音清晰度具有十分重要的意义。本文主要分析了数字助听器中的一些关键技术,并且重点对麦克风阵列语音增强算法和多通道响度补偿算法进行了研究,在此基础上提出一些改进和优化。论文的主要工作有:(1)分析了语音信号的基本理论,包括语音的发声原理,语音信号的数学模型,常用的语音信号分析方法。在此基础上研究了数字助听器的工作原理,对语音增强、响度补偿、声源定位和回声消除等数字助听器的关键算法进行研究,并分析了它们在数字助听器中的应用。(2)对麦克风阵列语音增强算法进行了深入研究。对广义旁瓣抵消器(GSC)算法进行分析发现,该方法会造成语音泄漏和残留噪声,在此基础上,提出一种改进GSC结构的方法,使用语音活动检测(VAD)将固定波束形成器生成的语音分成语音帧和噪声帧,对语音帧进行增强,对噪声帧进行衰减,同时保护共振峰,最后将语音信号输入GSC的其他模块进行后续处理。(3)深入研究了响度补偿算法。常用的响度补偿方法使用了压缩放大技术,但是这种方法可能会使高频部分的强度在压缩放大的过程中变得过大,从而影响响度补偿的效果。本文提出在响度补偿算法中使用宽动态压缩技术,使高频部分映射到听损患者的听觉范围内,同时使用小波去噪技术更大程度上消除噪声,这样可以使患者更好的识别说话人语音。
【关键词】：数字助听器 麦克风阵列 语音活动检测 响度补偿 宽动态压缩
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R764.5;TN912.35
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-14
• 1.1 研究背景及意义8-9
• 1.2 助听器发展历史9-10
• 1.3 数字助听器工作原理10-12
• 1.4 本文主要研究内容12-14
• 第二章 语音信号基本理论14-25
• 2.1 语音的发声机理及其特性14-16
• 2.1.1 语音的发声机理14-15
• 2.1.2 语音的基本要素15-16
• 2.1.3 语音的基本特征16
• 2.2 语音信号产生的数学模型16-20
• 2.2.1 激励模型17-19
• 2.2.2 声道模型19-20
• 2.2.3 辐射模型20
• 2.3 语音信号常用的分析方法20-24
• 2.3.1 时域分析20-22
• 2.3.2 频域分析22-23
• 2.3.3 倒谱分析23-24
• 2.4 本章小结24-25
• 第三章 数字助听器中关键技术25-36
• 3.1 声源定位25-26
• 3.2 语音增强26-32
• 3.2.1 常见单麦克风语音增强方法26-32
• 3.2.2 单麦克风语音增强方法性能分析32
• 3.3 响度补偿32-34
• 3.4 回声消除34-35
• 3.5 本章小结35-36
• 第四章 基于GSC结构的改进的语音增强算法36-56
• 4.1 麦克风阵列信号36-41
• 4.1.1 阵列拓扑结构36-37
• 4.1.2 声场模型37-39
• 4.1.3 阵列信号方向图39-41
• 4.2 固定波束形成算法41-45
• 4.2.1 波束形成基本理论41-43
• 4.2.2 延迟-求和波束形成算法43-45
• 4.3 自适应波束形成算法45-49
• 4.3.1 广义旁瓣抵消器（GSC）结构的波束形成算法45-48
• 4.3.2 Hoshuyama提出的GSC结构的波束形成算法48-49
• 4.4 对GSC结构语音泄漏的仿真分析49-52
• 4.5 改进的语音增强算法52-55
• 4.5.1 算法改进原理52
• 4.5.2 语音调整处理52-53
• 4.5.3 实验结果及性能分析53-55
• 4.6 本章小结55-56
• 第五章 基于宽动态压缩的响度补偿算法56-64
• 5.1 多频段非等带宽响度补偿原理56-58
• 5.2 宽动态压缩方法58-59
• 5.3 基于QMFB的多通道子带滤波器组设计59-60
• 5.4 系统结构框图60-61
• 5.5 实验结果及性能分析61-63
• 5.6 本章小结63-64
• 第六章 总结与展望64-66
• 6.1 工作总结64
• 6.2 研究展望64-66
• 参考文献66-69
• 附录 攻读硕士学位期间撰写的论文69-70
• 致谢70

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本文编号：642976