【摘 要】
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听力损失是当今世界上常见的几种慢性疾病之一,全球共有约4.66亿患者亟需治疗,而佩戴助听器是现阶段除药物治疗外最主要的治疗方式。在助听器的使用过程中,由于听力损失者对语音的分辨能力较差,噪声会对其日常交流产生较大干扰,因此助听器需要具有能够消除噪声的语音增强算法。但现有的助听器语音增强算法难以应对生活中较为常见的非平稳噪声,为解决该问题,本文提出了一种基于神经网络的助听器语音增强算法。本文首先对谱
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听力损失是当今世界上常见的几种慢性疾病之一,全球共有约4.66亿患者亟需治疗,而佩戴助听器是现阶段除药物治疗外最主要的治疗方式。在助听器的使用过程中,由于听力损失者对语音的分辨能力较差,噪声会对其日常交流产生较大干扰,因此助听器需要具有能够消除噪声的语音增强算法。但现有的助听器语音增强算法难以应对生活中较为常见的非平稳噪声,为解决该问题,本文提出了一种基于神经网络的助听器语音增强算法。本文首先对谱减法语音增强进行了研究,得出基于梅尔频率尺度的多频段技术能够有效提升语音增强效果的结论,并在此基础上提出了一种多频段语音增强神经网络。该网络将各个频段的对数能量与增益分别作为输入、输出数据,具有较小的网络规模。通过调整网络参数与训练测试,本文最终确定了由粗分析区、细分析区以及谱处理区组成的双尺度循环神经网络结构,并对该结构的语音增强性能进行了对比。结果表明,相比于传统助听器算法,本文提出算法在Cafe、Babble、Car三类噪声环境中平均信噪比分别提升了3.9d B、0.3d B、10.8d B,具有较好的非平稳噪声处理能力。并且相比于现有的语音增强循环神经网络,本文提出网络在性能降低不超过20%的情况下,将权值个数减少了80%以上。为验证该算法的硬件可实现性,本文使用Verilog硬件描述语言完成了语音增强神经网络的硬件电路设计,并在FPGA开发板上进行了测试。测试结果表明,硬件设计的语音增强效果与软件模拟结果基本符合,二者的平均信噪比差值为0.117,互相关系数为0.9994。该设计在系统时钟频率设置为10MHz时,运行延时约为2ms,且能够在最高100MHz时钟频率下正常工作,可以满足助听器的使用需求。
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