【摘 要】
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本文从振动理论角度提出一种基于耳蜗力学和神经元滤波机制的滤波算法,有助于模拟听觉滤波器研究中较少考虑到的非线性放大特性。通过建立耳蜗力学模型来模拟耳蜗的声音信号处理过程,而后通过建立神经元滤波模型来获取经由耳蜗力学模型处理的、具备频率分解和非线性放大特性的听觉信息,从而提出基于耳蜗力学和神经元滤波机制的滤波算法。对所提出算法的参数空间、参数选择策略和误差修正进行了分析,通过时域和频域的冲激响应分析了该算法特性。使用所提出算法建立24通道滤波器组并应用于声音信号增强。结果表明,所提出的算法能够有效实现声音信
【机 构】
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CollegeofFurnishingsandIndustrialDesign,SchoolofMechanicalandPowerEngineering,TheStateKeyLaboratoryo
【基金项目】
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Project(17KJB510029)supported by the Natural Science Foundation of the Jiangsu Higher Education Institutions,China,Project(GXL2017004)supported by the Scientific Research Foundation of Nanjing Forestr
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本文从振动理论角度提出一种基于耳蜗力学和神经元滤波机制的滤波算法,有助于模拟听觉滤波器研究中较少考虑到的非线性放大特性。通过建立耳蜗力学模型来模拟耳蜗的声音信号处理过程,而后通过建立神经元滤波模型来获取经由耳蜗力学模型处理的、具备频率分解和非线性放大特性的听觉信息,从而提出基于耳蜗力学和神经元滤波机制的滤波算法。对所提出算法的参数空间、参数选择策略和误差修正进行了分析,通过时域和频域的冲激响应分析了该算法特性。使用所提出算法建立24通道滤波器组并应用于声音信号增强。结果表明,所提出的算法能够有效实现声音信
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