耳挂式数字助听器中自适应回波抵消算法的研究

耳挂式数字助听器中自适应回波抵消算法的研究

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1、硕士学位论文耳挂式数字助听器中自适应回波抵消算法的研究RESEARCHONADAPTIVEFEEDBACKCANCELLATIONINEAR-HANGINGDIGITALHEARINGAID伍晓雅哈尔滨工业大学2016年12月万方数据国内图书分类号:TN912.3学校代码:10213国际图书分类号:621.39密级:公开工程硕士学位论文耳挂式数字助听器中自适应回波抵消算法的研究硕士研究生:伍晓雅导师:肖立伊教授申请学位:工程硕士学科:集成电路工程所在单位:深圳研究生院答辩日期:2016年12月授予学位单位:哈尔滨工业大学万方数据C

2、lassifiedIndex:TN912.3U.D.C:621.39DissertationfortheMaster’sDegreeinEngineeringRESEARCHONADAPTIVEFEEDBACKCANCELLATIONINEAR-HANGINGDIGITALHEARINGAIDCandidate:WuXiaoyaSupervisor:Prof.XiaoLiyiAcademicDegreeAppliedfor:Master’sDegreeinEngineeringSpecialty:IntegratedCircuit

3、EngineeringAffiliation:ShenzhenGraduateSchoolDateofDefense:December,2016Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology万方数据哈尔滨工业大学工程硕士学位论文摘要数字助听器能够改善听力受损者的听力状况,而随着助听器的体积逐渐变小,回波现象日趋严重,回波的存在严重影响了助听器佩戴的舒适度和对语音的可懂度,回波抵消算法所占地位越来越重要,本文对常见的耳挂式助听器中的自适应回波抵消算法进行了研究。对人

4、耳的听觉特性和听力障碍原理进行了介绍,详细论述了数字助听器的硬件结构和软件算法,硬件结构包括:麦克风、DSP处理模块、受话器等,软件算法包括语音增强算法、响度补偿算法、移频压缩算法、声源定位算法、回波抵消算法等,在回波抵消算法中介绍了回波抵消的原理,为数字助听器中自适应回波抵消算法的研究提供基础。对维纳滤波器和最陡下降法的原理进行了研究,分析最小均方差算法(LMS)、归一化最小均方差算法(NLMS)、递归最小二乘法(RLS)的推导过程,并对其算法的性能在MATLAB平台上进行仿真对比。步长是算法的关键参数之一,设置LMS在不同的步

5、长参数下性能的仿真对比,通过对于LMS、NLMS、RLS算法的仿真对比可知,RLS算法收敛速度最快,但是运算量大,而LMS算法过于简单,性能较差,NLMS算法运算量居中,性能较好,在助听器中得到了广泛的应用。基于逐点更新算法,介绍了块处理算法,它大大降低了算法的运算量,对BLMS(BlockLMS)和LMS、NBLMS(NormalBLMS)和NLMS算法进行了性能仿真对比,BLMS和NBLMS其性能比逐点运算的LMS、NLMS较差。提出了融合NBLMS算法和NLMS算法的设计构想的NBLMS_M-K算法,并利用了RLS关于遗忘因

6、子的思想。其中M为数据处理周期的大小,K表示自适应滤波器的前K个系数。对相同K,不同M和相同M,不同K和不同M,不同K进行性能仿真对比。并将NBLMS和NBLMS_M-K进行仿真对比。对NBLMS、NLMS、NBLMS_M-K进行运算量和性能的综合分析,可根据需求在助听器中选取合适的算法。关键词:耳挂式数字助听器;自适应滤波器;回波抵消算法-I-万方数据哈尔滨工业大学工程硕士学位论文AbstractForpeoplewhoarehardofhearing,digitalhearingaidscaneffectivelyimprov

7、ehearinglevel,andwiththedecreaseofthevolumeofhearingaids,thephenomenonofechohasbecomeincreasinglyserious,thepresenceofechohasseriouslyaffectedthecomfortofthehearingaidsandtheintelligibilityofspeech,theechocancellationalgorithmismoreandmoreimportantinthespeechprocessin

8、g,aimingatthisproblem,thispaperconductedastudyontheadaptiveechocancellationalgorithminear-hanginghearingaid.Thispaperintrodu

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