數(shù)字助聽(tīng)器中時(shí)延估計(jì)與語(yǔ)音增強(qiáng)技術(shù)的研究
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【摘要】:數(shù)字助聽(tīng)器能有效幫助聽(tīng)障患者提高聽(tīng)力水平,其性能取決于語(yǔ)音增強(qiáng)、響度補(bǔ)償?shù)汝P(guān)鍵技術(shù)的性能。本文對(duì)數(shù)字助聽(tīng)器的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究,重點(diǎn)研究時(shí)延估計(jì)和語(yǔ)音增強(qiáng)技術(shù),主要工作包括:(1)研究了語(yǔ)音的發(fā)聲機(jī)理、語(yǔ)音信號(hào)的特性及數(shù)學(xué)模型、語(yǔ)音活動(dòng)檢測(cè)方法;研究了麥克風(fēng)陣列的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、陣列方向圖;分析研究了數(shù)字助聽(tīng)器的工作原理及關(guān)鍵技術(shù),包括:聲源定位、語(yǔ)音增強(qiáng)、回聲反饋消除、響度補(bǔ)償?shù)汝P(guān)鍵技術(shù)。(2)深入研究了麥克風(fēng)陣列系統(tǒng)中的時(shí)延估計(jì)算法。傳統(tǒng)算法中應(yīng)用最為廣泛的是最小均方(LMS)算法和遞歸最小二乘(RLS)算法,針對(duì)最小均方算法收斂速度慢、穩(wěn)態(tài)失調(diào)大和遞歸最小二乘算法計(jì)算量大、算法復(fù)雜度高的問(wèn)題,通過(guò)將這兩種算法結(jié)合,提出新的時(shí)延估計(jì)算法。測(cè)試表明,新算法在收斂速度、穩(wěn)態(tài)失調(diào)、算法復(fù)雜度這三方面取得了很好的折中,應(yīng)用于時(shí)延估計(jì)中獲得較高的準(zhǔn)確性。(3)重點(diǎn)研究了麥克風(fēng)陣列語(yǔ)音增強(qiáng)算法,分析了固定波束形成算法、廣義旁瓣抵消器(GSC)結(jié)構(gòu)波束形成算法、帶后置濾波器的波束形成算法的原理及性能。針對(duì)傳統(tǒng)廣義旁瓣抵消器結(jié)構(gòu)的語(yǔ)音增強(qiáng)算法在估計(jì)目標(biāo)語(yǔ)音方向時(shí)存在誤差從而造成語(yǔ)音泄露的問(wèn)題,本文提出利用增強(qiáng)后信號(hào)與阻塞矩陣輸出信號(hào)的相關(guān)性,重新調(diào)整估計(jì)的目標(biāo)語(yǔ)音方向,使其更接近真實(shí)值,減少了語(yǔ)音泄露。測(cè)試表明,改進(jìn)算法減少了對(duì)原始語(yǔ)音的損傷,提高了聽(tīng)者的舒適度。
【關(guān)鍵詞】:數(shù)字助聽(tīng)器 麥克風(fēng)陣列 時(shí)延估計(jì) 自適應(yīng)波束形成 廣義旁瓣抵消器
【學(xué)位授予單位】:南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類(lèi)號(hào)】:TH785.1;TN912.35
【目錄】:
- 摘要4-5
- Abstract5-8
- 第一章 緒論8-15
- 1.1 研究背景及意義8-9
- 1.2 數(shù)字助聽(tīng)器9-12
- 1.2.1 數(shù)字助聽(tīng)器的研究現(xiàn)狀9-10
- 1.2.2 數(shù)字助聽(tīng)器的基本原理10-12
- 1.3 語(yǔ)音增強(qiáng)的意義及研究現(xiàn)狀12-13
- 1.4 本文主要研究?jī)?nèi)容13-15
- 第二章 麥克風(fēng)陣列語(yǔ)音增強(qiáng)的理論基礎(chǔ)15-27
- 2.1 語(yǔ)音信號(hào)15-20
- 2.1.1 語(yǔ)音的發(fā)聲機(jī)理15-16
- 2.1.2 語(yǔ)音信號(hào)的特性16-17
- 2.1.3 語(yǔ)音信號(hào)的數(shù)學(xué)模型17-19
- 2.1.4 語(yǔ)音活動(dòng)檢測(cè)19-20
- 2.2 麥克風(fēng)陣列20-26
- 2.2.1 陣列的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)20-22
- 2.2.2 聲場(chǎng)模型22-24
- 2.2.3 陣列方向圖24-26
- 2.3 本章小節(jié)26-27
- 第三章 數(shù)字助聽(tīng)器中的關(guān)鍵技術(shù)27-37
- 3.1 聲源定位27-30
- 3.1.1 高分辨率的譜估計(jì)法27-28
- 3.1.2 基于TDOA的聲源定位法28-29
- 3.1.3 最大輸出功率的可控波束形成法29-30
- 3.2 語(yǔ)音增強(qiáng)30-33
- 3.2.1 譜減法30-31
- 3.2.2 自適應(yīng)濾波法31-32
- 3.2.3 信號(hào)子空間法32-33
- 3.3 回聲反饋消除33-34
- 3.4 響度補(bǔ)償34-36
- 3.4.1 單通道壓縮算法35
- 3.4.2 多通道壓縮算法35-36
- 3.5 本章小結(jié)36-37
- 第四章 麥克風(fēng)陣列系統(tǒng)中的時(shí)延估計(jì)算法37-48
- 4.1 廣義互相關(guān)時(shí)延估計(jì)法37-39
- 4.2 自適應(yīng)濾波時(shí)延估計(jì)法39-44
- 4.2.1 最小均方(LMS)算法40-42
- 4.2.2 遞歸最小二乘(RLS)算法42-43
- 4.2.3 LMS算法與RLS算法性能對(duì)比43-44
- 4.3 改進(jìn)的時(shí)延估計(jì)算法44-47
- 4.3.1 改進(jìn)算法原理45
- 4.3.2 改進(jìn)算法仿真及性能分析45-47
- 4.4 本章小結(jié)47-48
- 第五章 麥克風(fēng)陣列語(yǔ)音增強(qiáng)算法48-65
- 5.1 固定波束形成算法48-50
- 5.2 自適應(yīng)波束形成算法50-55
- 5.2.1 廣義旁瓣抵消器(GSC)結(jié)構(gòu)的波束形成算法50-53
- 5.2.2 CCAF-NCAF結(jié)構(gòu)的波束形成算法53-55
- 5.3 基于后置濾波器的波束形成算法55-56
- 5.4 改進(jìn)的GSC結(jié)構(gòu)波束形成算法56-64
- 5.4.1 GSC結(jié)構(gòu)波束形成算法性能分析56-59
- 5.4.2 改進(jìn)的GSC結(jié)構(gòu)波束形成算法原理59-60
- 5.4.3 改進(jìn)算法的仿真及性能分析60-64
- 5.5 本章小結(jié)64-65
- 第六章 總結(jié)與展望65-67
- 參考文獻(xiàn)67-70
- 致謝70
【相似文獻(xiàn)】
中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條
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10 熊秋r,
本文編號(hào):1080526
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