基于TMS320VC5416DSP的數字助聽(tīng)器設計
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2．3 算法分析
噪聲影響使得患者語(yǔ)言識別率大幅下降，去噪和補償是助聽(tīng)器的重要環(huán)節。人耳對于25～22 000 Hz的聲音有反應。語(yǔ)音的大部分可用信息只存在于200～3 500 Hz之間。根據人耳感知特性及實(shí)驗確定，對語(yǔ)音感知，語(yǔ)音識別較為重要的第二共振峰大部分位于1 kHz之上。
2．3．1 周期噪音消除
周期噪聲一般是許多離散的譜峰，來(lái)源于發(fā)動(dòng)機的周期性運轉。電器干擾，特別是50～60 Hz交流聲也會(huì )引起周期噪聲。所以使用帶通濾波器可以有效地消除周期噪音以及3 500 Hz以上的高頻聲音。本文引用地址：http://dyxdggzs.com/article/166697.htm
IIR數字濾波器在沒(méi)計上可以借助成熟的模擬濾波器的成果，如巴特沃斯、契比雪夫和橢圓濾波器等，IIR數字濾波器線(xiàn)性差分方程：
Matlab環(huán)境下可視化得到濾波器對動(dòng)態(tài)輸入數據的實(shí)時(shí)濾波效果如圖3所示。
2．3．2 基于短時(shí)譜估計的寬帶噪音去除
由于語(yǔ)音信號的短時(shí)譜具有較強相關(guān)性，而噪聲的前后相關(guān)性很弱，因此采用基于短時(shí)譜估計的方法從帶噪語(yǔ)音中估計原始語(yǔ)音。而且人耳對于語(yǔ)音相位感受不敏感，可將估計得對象放在短時(shí)譜的幅度上。
2．3．3 譜相減法
譜相減法在無(wú)參考信號源的單話(huà)筒錄音系統中是一個(gè)有效的方法。因為噪聲是局部平穩的，可認為發(fā)語(yǔ)音強的噪聲與發(fā)語(yǔ)音期間的噪聲功率譜相同，因此利用語(yǔ)音前后的“寂靜幀”來(lái)估計噪聲。
譜相減法的原理框圖及仿真結果如圖4，圖5所示，對語(yǔ)音信號加窗處理后，利用已知的噪聲功率譜信息對信號進(jìn)行除噪處理。
2．4 噪聲對消法
噪聲對消法是最基本的減譜算法，它的基本原理是從帶噪語(yǔ)音中直接減去噪聲。由于寬帶噪聲與語(yǔ)音信號在時(shí)域和頻域上完全重疊，是比較難去除的。所以需要用到非線(xiàn)性處理，自適應濾波器不斷地調節。
圖6中一個(gè)聲道采集帶噪語(yǔ)音，另一個(gè)聲道采集噪聲。帶噪語(yǔ)音序列S(n)與噪聲序列d(n)經(jīng)傅里葉變換得到頻譜分量Sk(w)和Dk(w)，噪聲分量Dk(w)經(jīng)過(guò)濾波后與帶噪語(yǔ)音相減，再加上帶噪語(yǔ)音的相位，經(jīng)傅里葉反變換恢復為時(shí)域信號。在強噪音背景時(shí)，這種方法可以得到很好的消除噪音效果。
在實(shí)際中兩個(gè)采集聲道要保證一定隔離，以防止兩個(gè)聲道都采到帶噪語(yǔ)音。為了使采集到的噪聲更接近于帶噪語(yǔ)音中的噪聲，自適應濾波器可以很好地實(shí)現這一功能。
圖7是運用噪聲對消法得到的左聲道的增強語(yǔ)音示例。
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