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.

目前电子耳蜗在汉语的应用环境下会丢失音调信息,导致言语识别率的降低.为了便于针对性地研究适合汉语特征的电子耳蜗言语处理算法并提高言语识别率,本文在改进的电子耳蜗前端信号采集平台上研究了不同电子耳蜗言语处理策略的波形特性以及语谱分布、能量强度、基频和共振峰等谱相关参数,通过分析和提取参数特征,研究了两大类电子耳蜗言语处理策略的特征.因此,本文的研究目的是期望通过本文结果能够有助于扩展基于汉语特征的电子耳蜗言语处理策略的研究.