數(shù)字助聽器中語(yǔ)音增強(qiáng)算法的研究.pdf

1、隨著人口結(jié)構(gòu)老齡化加快，聽力缺失問題日益受到關(guān)注，助聽器可以有效的對(duì)聽力缺失者進(jìn)行聽力補(bǔ)償，幫助聽障者改善聽力。數(shù)字助聽器以其體積小、功耗低、可調(diào)性強(qiáng)、功能強(qiáng)大的特點(diǎn)占據(jù)了現(xiàn)階段助聽器的主要市場(chǎng)。語(yǔ)音增強(qiáng)算法是數(shù)字助聽器的主要算法之一，它能夠降低和消除聲音信號(hào)中的噪聲信號(hào)、突出和放大語(yǔ)音信號(hào)，提高語(yǔ)音信號(hào)質(zhì)量。
　　本文主要研究數(shù)字助聽器中的語(yǔ)音增強(qiáng)算法，結(jié)合語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)和場(chǎng)景匹配算法，提出了一種適用于數(shù)字助聽器的語(yǔ)音增強(qiáng)方法。論

2、文的主要工作如下：
　　首先介紹了數(shù)字助聽器的研究背景和發(fā)展歷史，從聽力學(xué)基本原理上分析了聽力缺失者的聽力損失特點(diǎn)，研究聲音的基本模型和聽覺掩蔽效應(yīng)等基本原理，為之后的語(yǔ)音信號(hào)分析提供了理論依據(jù)。
　　語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)算法VAD（Voice Activity Detection）是之后算法研究的基礎(chǔ)，在掌握了已有的VAD算法之后，結(jié)合譜熵法并對(duì)其進(jìn)行推導(dǎo)，提出了一種新的在低信噪比環(huán)境下有較好檢測(cè)效果的VAD算法——參數(shù)可變的子帶

3、譜熵法，并對(duì)其進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真，驗(yàn)證算法效果。采集了日常生活中不同場(chǎng)景下大量的聲音語(yǔ)料，提出五種特征值作為特征參數(shù)，以不同的語(yǔ)音算法特點(diǎn)為分類依據(jù)，進(jìn)行場(chǎng)景匹配。提出新的場(chǎng)景匹配算法后，對(duì)現(xiàn)有的噪聲進(jìn)行分類，為之后的語(yǔ)音增強(qiáng)算法提供了分類數(shù)據(jù)。
　　通過(guò)不斷實(shí)時(shí)更新噪聲功率譜，并考慮到語(yǔ)音段的背景噪聲，利用語(yǔ)音的短時(shí)平穩(wěn)性，提出一種新的維納濾波算法，與現(xiàn)有的算法仿真比較后，新算法語(yǔ)音增強(qiáng)效果良好，音樂噪聲殘留少，語(yǔ)音可懂度高。結(jié)合本文