数字助听器信号处理关键技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

邹采荣，梁瑞宇，王青云 著

图书标签:

• 数字信号处理
• 助听器
• 信号处理
• 音频处理
• 自适应滤波
• 噪声抑制
• 语音增强
• 算法
• 医疗器械
• 生物医学工程

出版社： 科学出版社有限责任公司

ISBN：9787030487018

版次：01

商品编码：11940215

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-06-01

页数：177

字数：224000

正文语种：中文

内容简介

《数字助听器信号处理关键技术》详细介绍了数字助听器信号处理的相关理论和涉及的关键算法。主要内容包括：助听器研究基础、助听器多通道响度补偿算法、助听器降噪算法、助听器回波抑制算法、助听器降频算法、助听器方向性技术以及研究展望。

目录

目录
前言
第1章 绪论
1.1 数字助听器研究的背景和意义 1
1.2 数字助听器算法概述 2
1.2.1 多通道响度补偿算法 2
1.2.2 自适应降噪算法 3
1.2.3 回波抑制算法 3
1.2.4 降频算法 3
1.2.5 助听器方向性技术 3
1.2.6 其他算法 4
1.3 国内外研究现状 4
1.4 目前存在的问题 5
1.5 本章小结 6
参考文献 6
第2章 数字助听器研究基础 9
2.1 听力损失疾病及其治疗方法 9
2.1.1 听力损失疾病 9
2.1.2 听力损失与语言理解障碍 10
2.1.3 听力损失治疗方法 14
2.2 听力检测 15
2.2.1 测听基础 15
2.2.2 纯音听阈测试 16
2.3 言语测听 18
2.3.1 言语测听的设备与场地 19
2.3.2 言语信号的校准 20
2.3.3 言语识别阈测听 21
2.3.4 言语识别率测听 22
2.4 数字助听器硬件结构 23
2.5 产品级全数字助听器 24
2.6 汉语助听器语言策略 26
2.6.1 汉语与英语的语言差异对比 26
2.6.2 助听器汉语助听策略及方法 28
2.7 本章小结 29
参考文献 29
第3章 数字助听器响度补偿原理与算法 31
3.1 引言 31
3.2 助听器压缩原理与方法 31
3.2.1 助听器压缩背景与意义 31
3.2.2 助听器压缩基本原理 32
3.2.3 数字助听器压缩方法 43
3.2.4 助听器处方公式 47
3.3 响度补偿原理 51
3.3.1 增益传递函数 51
3.3.2 响度补偿基本方法 52
3.3.3 声压级计算 54
3.3.4 多通道响度补偿算法 55
3.4 符合人耳听觉特性的滤波器组设计 59
3.4.1 人耳听觉特性 59
3.4.2 数字助听器八通道响度补偿模型 60
3.4.3 完美重构分析与综合滤波器组实现 61
3.5 实验与仿真 62
3.5.1 八通道子带滤波器分析与综合测试 62
3.5.2 多通道响度补偿实验 65
3.6 本章小结 72
参考文献 73
第4章 助听器降噪算法 76
4.1 引言 76
4.2 助听器降噪算法概述 77
4.2.1 多通道自适应降噪算法 78
4.2.2 同步检测降噪算法 81
4.2.3 两种降噪算法的联合使用 82
4.2.4 存在的问题 82
4.3 改进的多通道降噪算法 83
4.3.1 多通道滤波器分解 83
4.3.2 谱减法原理 84
4.3.3 维纳滤波算法原理 85
4.3.4 改进的降噪算法 86
4.4 实验结果及分析 87
4.4.1 实验设置 87
4.4.2 算法降噪性能比较 87
4.4.3 算法实时性分析 90
4.5 本章小结 90
参考文献 91
第5章 助听器回波抑制算法 94
5.1 引言 94
5.2 助听器回波抑制算法概述 95
5.2.1 自适应增益衰减法 96
5.2.2 陷波滤波器法 97
5.2.3 自适应滤波器法 97
5.2.4 联合算法 98
5.2.5 挑战和局限 99
5.3 回波抵消算法及其改进 100
5.3.1 助听器回波抵消系统基本模型 100
5.3.2 自适应NLMS算法 102
5.3.3 自适应RLS算法 103
5.3.4 自适应次梯度投影算法 103
5.3.5 加权次梯度投影算法 106
5.4 实验与仿真 108
5.4.1 预滤波单元A(z)对回声估计性能的影响 110
5.4.2 白噪声输入情况下三种算法的失调误差比较 111
5.4.3 语音信号输入时三种算法的失调误差比较 113
5.4.4 白噪声和语音信号输入时的均方误差比较 114
5.4.5 白噪声和语音信号输入时的回声返回损耗增益值 115
5.4.6 次梯度投影算法中参数ρ取值对收敛性能的影响 117
5.4.7 算法复杂性分析 119
5.5 本章小结 120
参考文献 120
第6章 助听器降频算法 124
6.1 引言 124
6.2 降频助听技术概述 125
6.2.1 多通道声码器 126
6.2.2 慢速播放 126
6.2.3 频率转移 127
6.2.4 频率压缩 128
6.2.5 目前存在的问题 128
6.3 自适应慢放移频算法 129
6.3.1 慢放因子的评估 129
6.3.2 噪声下的算法改进 131
6.3.3 算法实现原理 133
6.4 算法性能评估 134
6.4.1 实验设置 134
6.4.2 测试量表的信效度分析 136
6.4.3 汉语识别性能分析 136
6.4.4 含噪声音的识别性能比较 137
6.5 本章小结 139
参考文献 139
第7章 助听器方向性技术 142
7.1 引言 142
7.2 定向麦克风技术 143
7.2.1 一阶定向麦克风 144
7.2.2 自适应定向麦克风 146
7.2.3 二阶定向麦克风 149
7.2.4 麦克风阵列 150
7.3 人耳听觉定位策略及线索 151
7.3.1 人耳听觉定位原理及方法 151
7.3.2 人耳声源定位线索 153
7.4 人耳听觉定位模型 154
7.4.1 听觉外周模型 154
7.4.2 定位特征的计算与选择 155
7.4.3 声源估计方法 156
7.5 实验与仿真 158
7.5.1 实验设置 158
7.5.2 理想情况下的声源方位估计 160
7.5.3 含干扰源情况下的声源方位估计 160
7.5.4 场景实验统计分析 166
7.5.5 语音理解度实验 168
7.6 本章小结 169
参考文献 169
第8章 展望 174
参考文献 176

前言/序言

《耳畔新声：从声学到仿生，深度解析人耳听觉机制与助听器设计原理》 内容简介： 本书是一部关于人类听觉系统奥秘以及如何借由科技重塑听力体验的深度探索。我们以宏大的视角，从声学学的基本原理出发，逐层深入到人耳的精妙结构与复杂的信号传导过程。全书旨在揭示“听见”这一看似理所当然的生理现象背后所蕴含的深刻科学道理，并在此基础上，系统阐述现代助听器技术如何巧妙地模拟、补偿甚至优化这一自然过程。 第一部分：聆听的艺术——声学原理与人耳的奥秘 本部分将首先带读者走进宏观的声学世界。我们将详细介绍声音的产生、传播方式，包括波的振动、频率、振幅、声压级等基本概念。我们会深入探讨声音在空气、介质中的不同表现，以及声波的反射、衍射、干涉等现象，这些都是理解声音如何被我们感知的基础。 随后，我们将聚焦于人耳这个极其复杂的“生物传感器”。本书将详细解剖外耳、中耳、内耳的每一个精细结构： 外耳：耳廓的形态如何收集和引导声波？外耳道又扮演着怎样的声学过滤和聚焦角色？我们将探讨耳廓的复杂褶皱和腔体如何在不同频率上产生增益，以及外耳道的共振特性如何影响我们对声音方向的感知。 中耳：鼓膜的弹性振动如何传递？听小骨（锤骨、砧骨、镫骨）的杠杆作用和面积比效应如何有效地将空气介质的声能转换为骨传导的机械能？我们将详细分析中耳的阻抗匹配功能，解释它如何在空气与液体介质之间实现能量的高效传递，避免能量的大量损失。 内耳：耳蜗的螺旋结构究竟有何玄妙？基底膜上不同位置对不同频率声音的响应（频率地形图）是如何形成的？我们将深入阐述内耳液体的波动、毛细胞的机械电转换过程，以及听神经纤维如何编码声音的频率、强度和时间信息。特别地，我们会详细解析耳蜗在频率分析（音调分离）和强度编码（动态范围压缩）方面的强大能力。 此外，本部分还将触及听觉神经通路，从听神经到听觉皮层，声音信息是如何被大脑进一步处理、识别和理解的。我们将介绍听觉的生理机制，包括神经递质的作用、突触传递的特性，以及大脑在声音场景分析、言语理解、空间定位等方面的高级功能。 第二部分：重塑听力——助听器设计与信号处理的逻辑 在深刻理解了人类正常听觉的原理之后，本部分将开始聚焦于现代助听器技术。我们将摒弃任何预设的“数字助听器”的标签，而是从其最本质的功能——“助听”出发，系统梳理实现这一目标所需的核心技术与设计理念。 助听器的基本组成与信号链：我们会从最基础的麦克风开始，讲解不同类型麦克风（全向、指向性）在收集环境声音上的作用与区别。随后，我们将深入研究助听器内部的核心部件——信号处理器。这里的“信号处理”并非特指数字技术，而是涵盖了所有对声信号进行增强、修改、补偿的手段，无论其实现方式是模拟还是数字。我们将分析放大器、滤波器、压缩器等基本电路的功能。 声音的量化与补偿：我们将详细探讨在听力损失情况下，声音的哪些特性受到了影响，例如： 听阈升高：声音需要更大的强度才能被听到。这涉及到如何进行“听力补偿”，即提高声音的响度。我们会讨论不同补偿策略的优劣，例如线性放大、非线性压缩。 频率选择性听力损失：不同频率的声音受到的损失程度不同。这就需要“频率重塑”或“频率转移”技术，将失损严重的频率区域的声音信息转移到听力较好的频率区域。 动态范围压缩：听损者对大声和微弱声音的感知能力差异增大。助听器需要对声音的动态范围进行压缩，以便在保证舒适度的前提下，让听损者能够听到更多的声音细节。我们将深入分析各种压缩算法（如 AGC-I, AGC-O, Multi-band Compression）的原理和应用。 信噪比改善：在嘈杂环境中，听损者尤其难以分辨言语声。助听器需要具备“降噪”功能，抑制背景噪声，提升目标声音（如言语声）的清晰度。我们会探讨各种降噪技术，包括时域、频域的噪声抑制方法。 方向性聚焦：利用多个麦克风阵列，助听器可以实现声音的指向性拾取，优先捕捉来自特定方向的声音（如前方说话者），并抑制来自其他方向的噪声。我们将分析不同指向性模式的工作原理。 仿生学设计理念：本书将强调助听器设计应遵循仿生学原则。它不是简单地“放大声音”，而是要尽最大可能地模拟人耳自然捕捉、处理声音的过程。例如，我们会讨论如何通过多通道处理技术，模拟耳蜗对不同频率的精细分析能力；如何通过智能算法，模拟大脑对声音场景的识别和适应能力。 声学反馈的抑制：在助听器放大声音时，声音可能会通过其他途径（如耦合器缝隙）回传到麦克风，形成刺耳的啸叫声。本书将详细分析声学反馈的产生机制，并介绍各种先进的反馈抑制技术，如陷波器、相移补偿、自适应陷波等。 个性化调配与验配：我们将强调助听器不是“一刀切”的设备，而是需要根据每个用户的具体听力损失情况、生活环境和主观需求进行个性化调配（或称“验配”）。我们会介绍听力图的解读，以及如何根据听力图和声学测试结果，对助听器的各项参数进行精准设置。 第三部分：未来展望与挑战 在深入剖析了现有技术后，本书还将对听力学和助听技术领域的未来发展趋势进行展望。我们将探讨诸如： 更精细的信号分析与合成：如何更准确地理解和重建声音的微妙细节，例如声音的情感、音色等。 更智能的自适应系统：如何让助听器能够更主动地学习和适应用户的听觉环境，实现无缝的听力体验。 人机交互的革新：如何通过更直观、更便捷的方式与助听器进行互动。 与前沿技术的融合：例如，脑机接口、人工智能在听力补偿中的潜在应用。 本书并非一本纯粹的技术手册，而是试图建立一个从基础科学到应用技术的完整认知链条。我们希望通过对声学原理、人耳生理以及助听技术原理的深入解读，帮助读者建立对“听见”和“失聪”更深刻的理解，并认识到科技在重塑听力体验方面所扮演的关键角色。无论您是相关领域的从业者、研究者，还是对人类听觉系统和科技改善生活充满好奇的读者，都能从中获得宝贵的知识和启发。我们将一起探索，如何在耳畔奏响最清晰、最动人的新声。

评分☆☆☆☆☆

这是一本内容极其详实的著作，作者在细节上的打磨堪称极致。我发现，几乎每一个技术点，作者都进行了详尽的解释和分析，从理论推导到算法实现，再到实际应用中的注意事项，无一不包。例如，在关于噪声抑制的章节，作者不仅探讨了各种噪声的来源和特性，还详细介绍了多种降噪算法，如维纳滤波、卡尔曼滤波以及一些基于模型的方法。作者在对比这些算法时，不仅指出了它们在性能上的差异，还深入分析了计算复杂度、对信号特性的敏感度等方面的考量。这对于我理解如何在不同场景下选择最合适的噪声抑制技术提供了极大的帮助。即使是对于某些相对基础的概念，作者也总是能从更深的层次去挖掘其精髓，并将其与更高级的技术联系起来。这本书给我带来的不仅仅是知识的积累，更是一种严谨的治学态度和解决问题的思路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计非常朴实，但散发着一种严谨的学术气息，封面上的字体选用也显得十分专业。刚翻开第一页，我就被一股浓厚的理论研究氛围所吸引。虽然我并非专注于数字信号处理领域的专家，但作者的写作风格却以一种循序渐进的方式，将那些看似高深的概念一一铺陈开来。特别是其中关于滤波器的章节，作者通过大量的公式推导和图表分析，将不同类型滤波器的特性、设计方法以及在实际应用中的优劣势讲解得淋漓尽致。我尤其欣赏的是，作者并没有止步于理论的阐述，而是花费了相当大的篇幅去探讨这些理论在实际问题中的应用。举例来说，在讲解自适应滤波器的部分，作者不仅介绍了其基本原理，还详细分析了在噪声消除和回声抑制等场景下的具体实现方式，这让我对这些技术有了更深刻的认识。虽然有些地方的数学公式推导对于我来说需要反复琢磨，但整体而言，这本书为我打开了一扇通往数字信号处理世界的大门，让我对这个领域有了更宏观的理解和更深入的探索兴趣。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程中，我最深的感受是作者在内容组织上的逻辑性与严谨性。每一章节都像是精心搭建的积木，环环相扣，没有丝毫的跳跃或遗漏。比如，在介绍完基本的傅里叶变换后，作者立即引出了离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT），并详细阐述了它们在数字信号处理中的关键作用，以及如何通过FFT算法来大幅度提高计算效率。这让我这个初学者也能相对轻松地理解复杂的变换过程。此外，书中对各种算法的分析也十分到位，作者不仅给出了算法的步骤，还对其复杂度、稳定性和适用范围进行了详细的讨论。我印象特别深刻的是关于谱估计的部分，作者深入浅出地介绍了多种谱估计方法，如周期图法、Welch法和AR模型法，并对比分析了它们的优缺点，这对于我理解信号的频率成分分布提供了非常有价值的参考。即使是对某些概念的理解还需要借助其他资料，这本书也为我指明了前进的方向，提供了坚实的理论基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都令人称道。在某些章节，作者似乎将自己数十年的研究心得毫无保留地倾注其中。我尤其欣赏作者在讨论一些前沿技术时，能够将理论与实践紧密结合。例如，在讲解模型构建与辨识时，作者不仅阐述了不同模型的数学形式，还结合了实际案例，比如如何利用这些模型来预测和控制信号的行为。书中对参数估计方法的详细论述，包括最大似然估计、最小二乘估计等，让我对如何从观测数据中提取有用信息有了全新的认识。即使是对于一些我之前从未接触过的领域，例如盲信号分离，作者也通过清晰的阐述和图示，让我得以窥见其奥秘。这本书的参考文献列表也十分详尽，为我提供了进一步深入研究的宝贵线索，让我感到受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常讲究，处处透露着作者扎实的功底和对学术的敬畏。作者在解释每一个概念时，都力求用最精准的词汇和最严谨的表述。我特别喜欢作者在引入新概念时，总是先从其产生的背景和解决的问题出发，然后层层深入，直至揭示其核心原理。例如，在介绍量化和编码技术时，作者并没有简单地给出定义，而是先分析了模拟信号数字化过程中不可避免的误差，以及量化和编码如何将这些误差控制在可接受的范围内。书中对各种编码方式的优缺点对比也十分详细，从均匀量化到非均匀量化，再到不同的编码模式，都进行了深入的剖析。虽然有些章节涉及的算法和理论对于我来说仍然是比较前沿的，但作者的写作方式让我即使面对复杂的公式和概念，也能感受到其内在的逻辑和美感。这本书更像是一本严谨的科学著作，而非一本轻松的科普读物，这恰恰是我所追求的。