本文關鍵詞：數(shù)字助聽器自適應聲反饋消除的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：數(shù)字助聽器能有效地幫助聽障患者改善聽力。但是放大作用的助聽器中麥克風和受話器間存在閉合環(huán)路，容易發(fā)生聲反饋，引起可聽見的嘯叫。聲反饋限制了助聽器的最大穩(wěn)定增益，使得患者對語言可懂度降低。本文主要研究數(shù)字助聽器中自適應聲反饋抑制技術，基于系數(shù)成比例算法，提出適用于助聽器的變步長算法提高聲反饋消除性能。論文的主要工作包括： 1、研究了耳聾患者的聽覺障礙機制，分析了聽障患者的聽力損失特點。在此基礎上，重點研究了數(shù)字助聽器關鍵算法的基本原理和實現(xiàn)過程，包括：語音增強、壓縮放大、移頻、聲源定位和幾種傳統(tǒng)的聲反饋抑制方法。 2、自適應聲反饋消除主要基于自適應系統(tǒng)辨識系統(tǒng)，本文重點研究了自適應系統(tǒng)辨識的原理。深入研究了兩種基本的自適應濾波算法：LMS和RLS算法，并仿真分析了他們的優(yōu)缺點。詳細推導了聲反饋抑制系統(tǒng)應用最廣泛的歸一化LMS（NLMS）算法并進行了實驗仿真。 3、聲反饋路徑往往具有稀疏響應的特點，本文提出將一種系數(shù)成比例的NLMS算法——IPNLMS算法（Improved Proportion NLMS）應用到助聽器聲反饋消除中，，利用沖擊響應的稀疏性獲得比NLMS算法更快的收斂速度。研究發(fā)現(xiàn)，當IPNLMS的全局步長固定時，收斂速度和穩(wěn)態(tài)失調(diào)是一對矛盾的關系。針對該問題，本文提出一種新的變步長算法，該算法依據(jù)濾波器梯度調(diào)節(jié)IPNLMS算法的全局步長，步長隨濾波器系數(shù)梯度的減小而減小，有效地解決了收斂性能和穩(wěn)態(tài)失調(diào)的矛盾。該算法受噪聲影響小，適用于聲反饋消除。仿真實驗表明，本算法在數(shù)字助聽器聲反饋消除中的性能優(yōu)于NLMS算法和固定步長IPNLMS算法。
【關鍵詞】：數(shù)字助聽器 聲反饋消除 系統(tǒng)辨識 自適應濾波算法 變步長
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TH785.1
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-13
• 1.1 研究意義和前景8-9
• 1.2 國內(nèi)外助聽器的發(fā)展歷史和現(xiàn)狀9-10
• 1.3 數(shù)字助聽器的基本原理10-12
• 1.4 本文內(nèi)容及組織結構12-13
• 第二章 人耳聽覺特性13-18
• 2.1 聽覺系統(tǒng)的結構13-14
• 2.2 聽覺特性14-15
• 2.3 聽力障礙原理15-18
• 第三章 數(shù)字助聽器中的基本算法18-34
• 3.1 響度補償技術18-21
• 3.1.1 多通道響度補償18-20
• 3.1.2 壓縮放大方法20-21
• 3.2 語音增強21-27
• 3.2.1 譜減法21-23
• 3.2.2 維納濾波法23-24
• 3.2.3 多通道語音增強算法24-27
• 3.3 聲反饋消除27-30
• 3.4 移頻壓縮算法30-32
• 3.5 聲源定位32-34
• 第四章 應用于聲反饋消除的自適應濾波算法34-49
• 4.1 自適應濾波原理和系統(tǒng)辨識34-35
• 4.2 FIR 維納濾波35-37
• 4.3 自適應最小均方誤差（LMS）算法37-41
• 4.3.1 LMS 算法基本原理37-39
• 4.3.2 LMS 算法收斂性能分析39-41
• 4.3.3 LMS 算法穩(wěn)態(tài)誤差41
• 4.4 自適應的遞歸最小二乘方（RLS）算法41-44
• 4.5 LMS 和 RLS 的仿真實驗與性能對比44-45
• 4.6 歸一化的最小均方誤差（NLMS）算法45-48
• 4.6.1 NLMS 算法的推導過程45-47
• 4.6.2 NLMS 算法實驗仿真47-48
• 4.7 本章小結48-49
• 第五章 新的自適應聲反饋消除算法49-62
• 5.1 助聽器自適應聲反饋消除49-51
• 5.1.1 助聽器自適應聲反饋消除模型49-50
• 5.1.2 評價自適應聲反饋消除算法的標準50-51
• 5.2 系數(shù)成比例的自適應算法51-55
• 5.2.1 Proportion NLMS（PNLMS）算法51-53
• 5.2.2 Improved PNLMS（IPNLMS）算法53-54
• 5.2.3 IPNLMS 與 NLMS 用于聲反饋消除的仿真實驗和性能對比54-55
• 5.3 新的變步長 IPNLMS 算法55-61
• 5.3.1 基于梯度的變步長算法56-58
• 5.3.2 新的變步長 IPNLMS 算法仿真58-59
• 5.3.3 新的變步長 IPNLMS 算法應用于聲反饋消除的仿真59-61
• 5.4 本章小結61-62
• 第六章 總結與展望62-64
• 6.1 總結62-63
• 6.2 展望63-64
• 參考文獻64-66
• 附錄：攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文66-67
• 致謝67

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前8條

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8 王青云;趙力;喬杰;鄒采榮;;基于加權次梯度投影算法的數(shù)字助聽器自適應聲反饋抑制[J];信號處理;2009年04期

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 應俊;基于DSP數(shù)字助聽器關鍵技術的研究[D];中國人民解放軍軍醫(yī)進修學院;2006年

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本文編號：327856