研究背景人工耳蜗植入（cochlear implant,CI）是帮助重度和极重度感音神经性聋患者重建听觉的最有效临床干预手段。CI通过植入电极阵列所发放的电脉冲串直接刺激螺旋神经节,使植入者产生听觉感知。多数CI植入者可获得在安静环境下的开放式言语交流能力,然而对于噪声中的言语识别,即使是双侧CI植入者也仍与正常听力者有很大差距。因此,改进CI植入者噪声环境中言语感知效果是目前国际研究前沿课题,其中改进声信号处理策略是重要的研究方向之一。时域精细结构（temporal fine structure,TFS）和时域包络是声信号的两个重要的时域调制组成成分。对于TFS,本课题组之前提出了一种新的信号处理策略——时域限制编码（temporal limited encoder,TLE）策略,它通过移频技术将快变的TFS转换为慢变的TFS,理论上可被CI植入者感知并利用,但仍需要更多实验验证;对于时域包络,则可以通过临床调机设备,调节临床信号处理策略中的重要参数来进行进一步优化。本研究在此基础上,通过系列的噪声中言语可懂度实验,分别探索TFS和时域包络表达的优化方式。研究目的1.探究增强TFS的编码策略对双侧CI植入者噪声中言语可懂度的影响;2.探究时域包络相关参数改变对CI植入者噪声中言语可懂度的影响。研究方法1.首先,对作为其它实验基础的人工耳蜗平台——CCi-Mobile人工耳蜗研究处理器进行有效性验证。通过对比实际CI植入者使用CCi-Mobile处理器和临床处理器的言语感知效果,对该平台的可行性进行验证。此外,还准备了另一个人工耳蜗研究平台——用于正常听力者进行CI仿真实验的声码器。2.为了增强时域精细结构的表达,在TLE策略基础上增加双侧对称选取最大值和增大最大值选取数（number of maxima,Nmax）的处理以获得改良TLE。然后要求CI植入者和仿真CI听者使用改良TLE和他们日常使用的编码策略（高级组合编码器,ACE）在噪声条件下完成句子识别的任务。测量言语接受阈（speech reception thresholds,SRTs）和计算双耳可懂度级差分别衡量受试者在噪声中的言语识别能力及双耳效益。3.为探索与时域包络有关的参数变化的影响,通过调节信号处理策略中两个重要参数——Nmax和电流动态范围（electrical dynamic range,EDR）,改变时域调制包络的表达,再经CI植入者实验及CI仿真实验探究是否存在更优的参数设置以提高噪声中的言语可懂度。研究结果1.CCi-Mobile研究处理器可直接向实际CI植入者发放电刺激,声音处理策略参数改变时的性能差别趋势与使用实际临床言语处理器的趋势基本一致。2.在TLE策略实验中,使用相同策略的CI仿真与实际CI听者在噪声中的言语识别性能没有显著差异。对于噪声中的言语识别,CI仿真实验中TLE策略及改良的TLE策略均显著好于ACE策略,而在实际CI实验中,两个策略的差异没有统计学意义。对于双耳收益,经过双侧对称选取最大值和增大Nmax处理后的ACE策略,其双耳收益为负值,显著低于默认ACE策略。3.在时域-频谱包络参数Nmax的研究中,发现实际CI和CI仿真实验中的SRT-Nmax曲线均呈现凸函数形状,Nmax＜4或Nmax＞12在噪声中言语识别性能均显著低于适中的Nmax（6-8）。4.在影响时域包络表达的另一参数EDR实验中发现,通过提升阈值水平压缩而得的窄EDR在噪声中的言语识别性能显著低于更宽的EDR。研究结论1.CCi-Mobile人工耳蜗研究处理器可有效应用于实际CI植入者的研究;2.相较基于包络的ACE策略,由时域调制引入了慢变TFS的TLE策略在CI仿真中的噪声中言语识别能力有显著的提升,实际CI也可能从TLE策略中获益。但双侧对称选取最大值及增大Nmax不利于CI植入者利用TFS的耳间时间差线索;3.在ACE策略中,较默认值增大Nmax可能会引入更多的噪声,导致CI植入者的噪声中言语识别能力降低;4.准确测量EDR在CI调机中很重要,ACE策略中的EDR压缩不利于时域包络表达,降低了CI植入者噪声中言语可懂度。