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數字助聽器原理及核心技術 版權信息
- ISBN：9787121349676
- 條形碼：9787121349676 ; 978-7-121-34967-6
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數字助聽器原理及核心技術 內容簡介
本書詳細介紹了數字助聽器信號處理的相關理論和涉及的關鍵算法，主要內容包括數字助聽器研究基礎、數字助聽器多通道響度補償算法、助聽器增強算法、助聽器回波抑制算法、助聽器降頻算法、助聽器方向性技術、助聽器自驗配技術、助聽器聲場景識別算法及展望。
數字助聽器原理及核心技術 目錄
第1章 緒論 1
1．1 數字助聽器研究的背景和意義 1
1．2 數字助聽器算法概述 2
1．2．1 多通道響度補償算法 2
1．2．2 語音增強算法 3
1．2．3 回波抑制算法 3
1．2．4 降頻算法 3
1．2．5 助聽器方向性技術 3
1．2．6 聲場景識別算法 4
1．2．7 其他算法 4
1．3 國內外研究現狀 4
1．3．1 助聽器語音增強技術 5
1．3．2 助聽器降頻算法 5
1．3．3 助聽器驗配方法 6
1．3．4 認知與助聽器設計 6
1．4 目前存在的問題 7
1．5 本章小結 9
參考文獻 9
第2章 數字助聽器相關知識 14
2．1 聽覺生理常識 14
2．1．1 外耳生理 14
2．1．2 中耳生理 15
2．1．3 內耳生理 16
2．2 聽力損失及其治療方法 17
2．2．1 聽力損失 17
2．2．2 治療方法 20
2．3 標準測聽法 21
2．3．1 基本概念 21
2．3．2 純音檢測方法 21
2．3．3 純音測聽的臨床應用 25
2．4 言語測聽 26
2．5 助聽器的基本知識 28
2．5．1 助聽器的基本原理和特性 28
2．5．2 助聽器性能指標 30
2．5．3 主要性能指標的應用 31
2．6 產品級全數字助聽器 33
2．7 漢語助聽器語言策略 35
2．8 本章小結 36
參考文獻 36
第3章 數字助聽器響度補償原理與算法 39
3．1 引言 39
3．2 助聽器基本放大方案 40
3．2．1 聲信號受到的影響 40
3．2．2 線性助聽器 44
3．3 寬動態范圍壓縮 45
3．3．1 背景與意義 45
3．3．2 基本原理 47
3．3．3 實現方法 50
3．3．4 動態特性 53
3．4 多通道響度補償算法 56
3．4．1 非均勻余弦調制濾波器組設計 56
3．4．2 動態非線性濾波器組設計 57
3．4．3 改進的多段處方公式 59
3．4．4 多通道響度補償算法的步驟 61
3．5 實驗與結果分析 62
3．5．1 實驗設置 62
3．5．2 輸入輸出曲線分析 63
3．5．3 響度補償前后的語音對比 65
3．5．4 語音質量客觀評估 66
3．5．5 主觀言語辨識率測試 68
3．6 本章小結 69
參考文獻 69
第4章 助聽器增強算法 73
4．1 引言 73
4．2 助聽器增強算法概述 75
4．3 語音增強相關知識 76
4．3．1 人耳聽覺感知特性 76
4．3．2 噪聲特性 77
4．3．3 語音質量評價 77
4．4 經典語音增強算法 80
4．4．1 基本譜減法 80
4．4．2 改進的譜減法 82
4．4．3 基本維納濾波法 84
4．4．4 子帶維納濾波法 87
4．5 低復雜度算法設計與實現 90
4．5．1 噪聲譜預存的改進譜減算法 90
4．5．2 基于子帶增益的語音增強算法 93
4．5．3 改進的子帶信噪比估計算法 94
4．6 實驗仿真與分析 98
4．6．1 實驗設置 98
4．6．2 子帶信噪比估計 98
4．6．3 語譜圖對比 100
4．6．4 信噪比改善 101
4．6．5 語音質量感知評價 102
4．6．6 算法復雜度分析 103
4．7 風噪聲檢測與抑制算法 104
4．7．1 風噪聲檢測算法 105
4．7．2 風噪聲抑制算法 109
4．8 本章小結 111
參考文獻 111
第5章 助聽器回波抑制算法 114
5．1 引言 114
5．2 助聽器回波抑制算法概述 116
5．3 回波抵消算法及其改進 117
5．3．1 助聽器回波抵消系統模型 117
5．3．2 自適應NLMS算法 119
5．3．3 變步長NLMS算法 119
5．3．4 嘯叫檢測、抑制與釋放算法 121
5．4 實驗與仿真 124
5．4．1 聲學環境 124
5．4．2 嘯叫檢測算法驗證與分析 125
5．4．3 算法參數分析與驗證 127
5．4．4 算法回聲性能比較 129
5．5 本章小結 134
參考文獻 134
第6章 助聽器降頻算法 138
6．1 引言 138
6．2 助聽器降頻算法概述 140
6．3 常用降頻算法分析 140
6．3．1 實驗設置 140
6．3．2 英漢語言要素識別比較 142
6．3．3 環境聲識別性能比較 144
6．4 非線性頻率伸縮數字助聽方法 145
6．4．1 算法原理 145
6．4．2 實驗設置 148
6．4．3 客觀實驗 149
6．4．4 言語識別率實驗 151
6．4．5 言語接收閾實驗 153
6．5 本章小結 154
參考文獻 155
第7章 助聽器方向性技術 158
7．1 引言 158
7．2 定向麥克風技術 159
7．2．1 聲場模型 159
7．2．2 方向性麥克風 162
7．2．3 自適應定向麥克風 164
7．2．4 麥克風陣列 166
7．3 基于方向性麥克風的降噪 168
7．3．1 方向性麥克風的降噪 168
7．3．2 自適應方向性麥克風的降噪 173
7．3．3 基于一階和二階的改進自適應方向性麥克風的降噪 180
7．4 實驗仿真與分析 183
7．4．1 實驗方法 183
7．4．2 仿真結果 185
7．4．3 性能分析 186
7．5 本章小結 189
參考文獻 190
第8章 助聽器自驗配技術 193
8．1 引言 193
8．2 自驗配助聽器 195
8．2．1 自驗配流程 195
8．2．2 設計原型及相關產品 196
8．2．3 自驗配助聽器配件 199
8．3 自驗配助聽器的優勢 203
8．4 自驗配助聽器的難點 204
8．5 自驗配助聽器系統設計 205
8．5．1 整體架構 205
8．5．2 仿真與實驗 213
8．6 總結與展望 220
8．6．1 助聽器配件和工藝 220
8．6．2 助聽器算法 221
8．6．3 聽力專家的輔助作用 225
8．7 本章小結 225
參考文獻 226
第9章 助聽器聲場景分類算法 236
9．1 引言 236
9．2 與聲場景識別有關的助聽器模塊 238
9．3 不同信號的特性 239
9．3．1 周期性 239
9．3．2 頻譜包絡 245
9．3．3 統計評價 250
9．4 聲場景分類的理論基礎 251
9．4．1 特征分析與提取 251
9．4．2 分類器的設計 255
9．5 實驗與分析 258
9．5．1 實驗設計 258
9．5．2 實驗結果與分析 259
9．6 本章小結 260
參考文獻 260
第10章 展望 262
10．1 語音線索增強 262
10．2 助聽器自驗配技術 264
10．3 大數據與言語增強 264
10．4 基于深度學習的語音及聽覺重建 265
參考文獻 266
展開全部
數字助聽器原理及核心技術 作者簡介
梁瑞宇，博士研究生學歷，南京工程學院通信工程學院教授，長期從事語音信號處理的教學與科研工作，承擔多項國家自然科學基金課題。
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