电子耳蜗是通过外科手术植入的电子设备,是目前唯一能够有效的帮助重症耳聋患者重拾听觉的医学设备。其工作原理是利用植入内耳的电极,绕过内耳受损的部分,用电流直接刺激残余的听神经,即可为全聋患者提供声音输入。近些年,相关学者一直致力于基于小波变换的电子耳蜗CIS(Continuous Interleaved Sampling)语音信号处理方案的研究,克服了带通滤波器组的参数调整复杂的问题。然而,采用数字方式实现的小波变换需要A/D转化,增加了系统的功耗和体积,不利于全植入式电子耳蜗的发展。为满足低功耗、微型化耳蜗植入芯片的需求,本文提出一种模拟小波变换的技术用于电子耳蜗CIS语音信号处理方案。本文的主要工作及创新有以下几点:第一,根据生物耳蜗的频率分析特性和模拟小波变换理论基础,提出了分析特性与实际耳蜗类似的模拟小波的逼近方法。首先,利用最小均方误差准则来评判小波函数的逼近效果,实现对模拟小波数学模型的构造。然后,对于构造的模拟小波优化数学模型,提出一种基于混合模拟退火算法的小波逼近方法。仿真实验结果表明,基于混合模拟退火算法的模拟小波逼近方法在逼近精度、计算复杂度等方面更具优越性。第二,研究了CIS语音信号处理方案中的语音信号分频段处理,设计了高斯模拟小波滤波器组。采用混合模拟退火算法求解构造的高斯小波基函数的优化数学模型,并根据拉普拉斯变换性质及CIS语音信号处理方案各通道中对应的尺度因子,得到模拟高斯小波滤波器组。实验结果表明,设计的模拟高斯小波滤波器组不仅满足系统的稳定性,而且具有高斯小波滤波器的优良性质,能很好地代替数字小波变换实现语音信号的分频段处理。第三,针对CIS语音信号处理方案中的希尔伯特变换法提取包络存在的不足,提出了一种模拟复Morlet小波变换的语音信号包络提取方法。根据模拟小波变换原理,构造出用于CIS方案语音信号包络提取的模拟复Morlet小波基函数的数学模型,求解得到模拟复Morlet小波的逼近函数。然后,根据拉普拉斯变换性质,得到多尺度模拟复Morlet小波滤波器组。实验结果表明,该方法替希尔伯特变换实现CIS方案中的信号包络提取具有可行性。