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50.4
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| 內容簡介： |
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本书详细介绍了数字助听器信号处理的相关理论和涉及的关键算法，主要内容包括数字助听器研究基础、数字助听器多通道响度补偿算法、助听器增强算法、助听器回波抑制算法、助听器降频算法、助听器方向性技术、助听器自验配技术、助听器声场景识别算法及展望。
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| 關於作者： |
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梁瑞宇，博士研究生学历，南京工程学院通信工程学院教授，长期从事语音信号处理的教学与科研工作，承担多项国家自然科学基金课题。
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| 目錄：
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第1章绪论1
1.1数字助听器研究的背景和意义1
1.2数字助听器算法概述2
1.2.1多通道响度补偿算法2
1.2.2语音增强算法3
1.2.3回波抑制算法3
1.2.4降频算法3
1.2.5助听器方向性技术3
1.2.6声场景识别算法4
1.2.7其他算法4
1.3国内外研究现状4
1.3.1助听器语音增强技术5
1.3.2助听器降频算法5
1.3.3助听器验配方法6
1.3.4认知与助听器设计6
1.4目前存在的问题7
1.5本章小结9
参考文献9
第2章数字助听器相关知识14
2.1听觉生理常识14
2.1.1外耳生理14
2.1.2中耳生理15
2.1.3内耳生理16
2.2听力损失及其治疗方法17
2.2.1听力损失17
2.2.2治疗方法20
2.3标准测听法21
2.3.1基本概念21
2.3.2纯音检测方法21
2.3.3纯音测听的临床应用25
2.4言语测听26
2.5助听器的基本知识28
2.5.1助听器的基本原理和特性28
2.5.2助听器性能指标30
2.5.3主要性能指标的应用31
2.6产品级全数字助听器33
2.7汉语助听器语言策略35
2.8本章小结36
参考文献36
第3章数字助听器响度补偿原理与算法39
3.1引言39
3.2助听器基本放大方案40
3.2.1声信号受到的影响40
3.2.2线性助听器44
3.3宽动态范围压缩45
3.3.1背景与意义45
3.3.2基本原理47
3.3.3实现方法50
3.3.4动态特性53
3.4多通道响度补偿算法56
3.4.1非均匀余弦调制滤波器组设计56
3.4.2动态非线性滤波器组设计57
3.4.3改进的多段处方公式59
3.4.4多通道响度补偿算法的步骤61
3.5实验与结果分析62
3.5.1实验设置62
3.5.2输入输出曲线分析63
3.5.3响度补偿前后的语音对比65
3.5.4语音质量客观评估66
3.5.5主观言语辨识率测试68
3.6本章小结69
参考文献69
第4章助听器增强算法73
4.1引言73
4.2助听器增强算法概述75
4.3语音增强相关知识76
4.3.1人耳听觉感知特性76
4.3.2噪声特性77
4.3.3语音质量评价77
4.4经典语音增强算法80
4.4.1基本谱减法80
4.4.2改进的谱减法82
4.4.3基本维纳滤波法84
4.4.4子带维纳滤波法87
4.5低复杂度算法设计与实现90
4.5.1噪声谱预存的改进谱减算法90
4.5.2基于子带增益的语音增强算法93
4.5.3改进的子带信噪比估计算法94
4.6实验仿真与分析98
4.6.1实验设置98
4.6.2子带信噪比估计98
4.6.3语谱图对比100
4.6.4信噪比改善101
4.6.5语音质量感知评价102
4.6.6算法复杂度分析103
4.7风噪声检测与抑制算法104
4.7.1风噪声检测算法105
4.7.2风噪声抑制算法109
4.8 本章小结111
参考文献111
第5章助听器回波抑制算法114
5.1引言114
5.2助听器回波抑制算法概述116
5.3回波抵消算法及其改进117
5.3.1助听器回波抵消系统模型117
5.3.2自适应NLMS算法119
5.3.3变步长NLMS算法119
5.3.4啸叫检测、抑制与释放算法121
5.4实验与仿真124
5.4.1声学环境124
5.4.2啸叫检测算法验证与分析125
5.4.3算法参数分析与验证127
5.4.4算法回声性能比较129
5.5本章小结134
参考文献134
第6章助听器降频算法138
6.1引言138
6.2助听器降频算法概述140
6.3常用降频算法分析140
6.3.1实验设置140
6.3.2英汉语言要素识别比较142
6.3.3环境声识别性能比较144
6.4非线性频率伸缩数字助听方法145
6.4.1算法原理145
6.4.2实验设置148
6.4.3客观实验149
6.4.4言语识别率实验151
6.4.5言语接收阈实验153
6.5本章小结154
参考文献155
第7章助听器方向性技术158
7.1引言158
7.2定向麦克风技术159
7.2.1声场模型159
7.2.2方向性麦克风162
7.2.3自适应定向麦克风164
7.2.4麦克风阵列166
7.3基于方向性麦克风的降噪168
7.3.1方向性麦克风的降噪168
7.3.2自适应方向性麦克风的降噪173
7.3.3基于一阶和二阶的改进自适应方向性麦克风的降噪180
7.4实验仿真与分析183
7.4.1实验方法183
7.4.2仿真结果185
7.4.3性能分析186
7.5本章小结189
参考文献190
第8章助听器自验配技术193
8.1引言193
8.2自验配助听器195
8.2.1自验配流程195
8.2.2设计原型及相关产品196
8.2.3自验配助听器配件199
8.3自验配助听器的优势203
8.4自验配助听器的难点204
8.5自验配助听器系统设计205
8.5.1整体架构205
8.5.2仿真与实验213
8.6总结与展望220
8.6.1助听器配件和工艺220
8.6.2助听器算法221
8.6.3听力专家的辅助作用225
8.7本章小结225
参考文献226
第9章助听器声场景分类算法236
9.1引言236
9.2与声场景识别有关的助听器模块238
9.3不同信号的特性239
9.3.1周期性239
9.3.2频谱包络245
9.3.3统计评价250
9.4声场景分类的理论基础251
9.4.1特征分析与提取251
9.4.2分类器的设计255
9.5实验与分析258
9.5.1实验设计258
9.5.2实验结果与分析259
9.6本章小结260
参考文献260
第10章展望262
10.1语音线索增强262
10.2助听器自验配技术264
10.3大数据与言语增强264
10.4基于深度学习的语音及听觉重建265
参考文献266
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| 內容試閱：
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数字助听器信号处理是通信、信号处理、医学、生物工程等多学科交叉融合的研究领域，是国内外重要的研究课题。数字助听器信号处理研究面向听损人群，基于对听损患者的生理、心理及个人信息的诊断与分析，在满足低功耗和低存储量的前提下，采用数字信号处理的相关理论及方法对语音信号进行补偿、增强及转换，从而改善听损患者的听力状况，提高听损患者的语言理解度。该研究工作具有研究对象特殊、研究方法受限、知识深度纵向范围大等特点，具有很强的理论研究意义和实用价值。该研究工作的深入开展有助于改变我国在该研究领域的落后局面，相关研究成果对提高听损患者的听力水平、改善其生活质量及缓解社会压力有重要意义，也为智能助听器设计打下坚实的理论基础。
随着老龄化社会进程的加剧，听力退化带来的听损问题日趋严重，数字助听器研究具有越来越重要的现实意义。笔者在研究数字助听器的基本原理和听损形成机理的基础上，结合语音信号处理的前期研究基础，系统地研究了数字助听器语音信号处理的相关方法、模型及应用。本书围绕助听器语音处理的关键技术展开，对研究中涉及的一些关键技术和语音信号处理方法进行了大量的实验验证及创新设计。通过上述研究工作，笔者试图丰富和完善数字助听器语音信号处理相关理论与技术，以解决目前存在的问题。
本书是关于数字助听器信号处理的学术专著，围绕数字助听器信号处理的理论、方法和技术，结合近年来有关研究成果与工程实践，系统地分析和阐述了数字助听器语音补偿、降噪、增强等方面的理论、方法和技术。本书共分10章，主要内容包括数字助听器研究基础、数字助听器响度补偿原理与算法、助听器增强算法、助听器回波抑制算法、助听器降频算法、助听器方向性技术、助听器自验配技术、助听器声场景分类算法及研究展望。本书理论联系实际，内容新颖，适合计算机应用、电子信息工程、生物医学工程等相关专业的研究生及科研人员、工程技术人员学习参考。
本书由梁瑞宇、王青云、邹采荣合著，并由梁瑞宇统稿。衷心感谢王侠博士、郭如雪博士、荆丽硕士、薛阳阳硕士、顾天斌硕士、夏岱岱硕士、丁一坤硕士、姜涛硕士做的研究工作，以及为本书的编写工作付出辛勤劳动的老师和学生。
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