目的 噪声抑制是语音信号处理的重要课题.本文利用有效听觉编码算法处理语音信号,研究其在噪声抑制问题上的效果.方法 基于有效听觉编码算法对于语音信号和白噪声信号在编码系数大小分布上具有显著差别的特性,本文提出一种使用有效听觉编码的降噪算法,在有效听觉编码算法获得的编码系数中抑制噪声,适用于含有加性白噪声的语音信号.结果 客观评价结果表明本算法能够有效降低语音中的加性白噪声.同时将该算法与其他当前基于短时傅里叶变换的语音降噪算法进行了对比,表明该降噪算法对于信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)的提高比当前得到广泛采用的最小均方误差算法(minimum mean-square error,MMSE)、谱减法等性能更好.结论 本文提出的噪声抑制算法可以进一步提高当前噪声抑制算法的性能.
多年以来，听力保健专业人士已经获悉双耳聆听比单耳聆听更具优势[1]。与单耳聆听相比，双耳聆听不但可以提高安静、嘈杂及混响环境中的言语清晰度，还可以提高患者感知声音的质量，减少患者聆听目标声音的困难。随着助听器技术的发展，两耳助听器之间可以无线地互传语音信号，为听力损失人士实现上述目标奠定了基础。本文将介绍“鸡尾酒派对”问题的相关研究背景、双耳聆听的优势，并介绍基于这些自然特性而研发的助听器先进技术--双耳语音互传技术。
对目前语音信号作为精神疾病生物学指标的相关研究进行综述。
助听装置可根据听障人士的听力损失状况实现对各种环境声尤其是言语声的选择性放大,但并不能满足他们,尤其是婴幼儿和儿童对所有聆听环境的需求,其中最大的限制在于它们不能处理下列条件下的语音通信细节:当有竞争噪声时、聆听者不能接近讲话者或扬声器时,甚至两种情况同时发生时.清晰、完整的言语语音信号,可以极大地帮助提高儿童口头语言的表达和阅读能力的发展,听障者配戴助听器后与正常听力耳依然存在差异,其差异主要在于对信噪比的要求,正常听力者对信噪比的要求为-5dB,听力损失越重需要的信噪比越高[1,2].因此,在听障儿童所有的学习领域中,应尽量采取一些措施提高信噪比,图1显示不同程度听力损失患者对信噪比的要求,可见15dB信噪比的改善可以提升近60％的语言辨别能力.
动态腭位图简称EPG(electropalatography,EPG),是应用电子假腭以96点阵的方式,实时纪录舌与上腭的接触位置和面积的大小,显示在计算机语音声学分析软件界面上的图形.这种电子假腭材质极薄(小于0.5毫米),材质内镶嵌有96个电极,可以紧紧的贴合在口腔上腭的牙齿和硬腭部位,在说话过程中,动态腭位仪(Kay Palatometer Model 6300 in1992)同步采集说话人的音频信号和动态腭位EPG信号,采样频率分别是语音信号12.8 kHz,EPG信号100 Hz(UCLA Phonetics Lab EPG,2005).
许多助听器在设备之间使用无线通信，允许用户听“最可能”感兴趣的声音-听音环境中最大声的语音。通过设备之间的传输，此语音信号被放大为收听者的最佳可听度。然而，这些设备往往不能监测环境中的其他信号。当助听器完全聚焦在它认定的“感兴趣的信号”时，助听器使用者甚至可能不知道环境中其他的声音。如用户的助听器聚焦于她面前的一位发言者时，该用户可能不会听到后面的朋友叫她名字。
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.
