数字助听器中的多通道响度补偿算法，通常是在划分出的多个频段内分别进行补偿，这在一定程度上会导致共振峰结构的破坏，造成语义信息的曲解或丢失。一种新的非线性的响度补偿方法的提出，无需进行频段的划分，并且根据听损患者在不同频率上对声音强弱的实时感知特性对语音信号进行补偿。该方法不仅使补偿后语音的响度完全映射到听者的听觉范围内，还使得补偿后的响度曲线在轮廓上与原始语音基本保持一致。实验中，小波去噪和移频技术的运用保证了处理效果更加优良。结果表明，该方法能有效提高语音响度和改善听损患者的言语识别率，具有一定的应用价值。
016,52(8) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 SPOut=|1g( SPLin)- ax SPLin+B,3≤a≤4(2) 翰入诘音信号 输出信号 如上述算法所示,输入和输出声压级之间不再是线性 的映射关系。增谧调节因子这里采用|lg(SPLi)-a|, 衰减单元 if变换 原因是这种基于实时输入响度大小的增益因子可以更 小波去噪单元 增益控制 方便,有效地对补偿算法做动态调整。在这里,先把 算法(1)中的CR因子详细分类,以便看出两种算法之 正交镜像派波器组 度补偿模块 非线性响度补偿 间的差异性,具体如下: 当满足T≤ SPLin<时,多通道补偿增益因子 响度探测器 CR=CRa=Mm=,上述式(1)可改写为如下形式 低频部分高频部分 Uu-SPLin < 20? SPLout= CRax(sPLin -Tn)+Tu (3) 栘频压缩 当满足Mn<SHL<n时,多通道补偿增益因子移 mt变换 CR=CRb=-M4,上述式(1)可改写为如下形式 Un-Mn 块合成单元 加窗,分帧 SPLout=CRb X(SPLin-Mn)+Mu 可以看出,无论是采用CRa还是CRb,在同一个频 图3本实验系统流程图 段上,CRa或是CRb的值都是固定不变的,那么对同 1.0 个频段上不同的频率点均采用相同的CR因子,这种方 过0.5 法在补偿时难兔会有小的缺陷。假设输入的语音信号 在此频段上响度有较大的高低起伏,那么这种采用固定 CR因子的方法就可能造成补供不足或过量的情况。 而在算法(2)中,可避免此类问题。一般输入的语 原始信号采样点数/10 音信号的声压级大小介于10-100dB之间,当输入语音 倍号的响度铰小时,1SP接近于1,18SPm0→争4}+ 的值就相对较大,补偿的程度较大;当输入语音信号的 0.5 响度较大时,g( sPlin)接近于2,lg( SPlin)-的值就 2 相对较小,补偿的程度就小些。这种可以根据输入信号 小菠去噪后信号采样点数/10 的声压级的大小做动态调整的增釜因子相比于多通道 图4原始语音信号和经过小波去噪后的信号 补偿算法中的恒值CR因子,更加智能和灵活。此外, 接下来信号将会经过分频及移频模块的处理。其 平衡因子”β的引入是防止在某些频段,输入信号的响中,正交镜像滤波器组山分析滤波器组和综合滤波器组 度 SPlin与听损思者的听值相差过大而导致“欠补构成,分析滤波器组又由H1(o)和H()构成综合滤 偿”。B的取值介于0-20dB之间,并随着7- SPlin的波器组由G()和G()构成。一般情况下,Hm)为 增大而增大,随着Tu- sPlin的减小而减小。 低通滤波器,H1(c)与H0(o)关于ω=p/2镜像对称,且 频响关系满足如下等式 4实验设计与仿真 m))+ 在这次实验中,输入的语音为录制的语音库中经过 幅值衰减的一段语音,内容为河北工业大学”,采样率为 H,(o)=H(o-p) (6) 5500Hz,采样精度为16位。图3为本实验系统流程图。 可以看出H1o)为与H0(o)对应的镜像高通滤波 首先,为了防止在后面补偿过程中,噪卢被放大之器。对」合成滤波器而言,它与分析滤波器基本相同 后产生“音乐噪声”,影响患者对语义的理解,先对语音Go)为低通滤波器,G(o)为对应的镜像高通滤波器 进行消噪处理。消噪有多种方法,本次实验中采用小波但是G。(o)=2H(m),G(ω)=-2H(o-P) 消噪中的阈值法去噪,这种方法能得到原始信号的近 一般来说,滤波器的阶数越高,过渡带越窄,阻带波 似最优估计,并且计算速度相对较快,是小波去噪方法动越小,滤波效果就越好,但成本也会越高。基于滤波 中应用最丿泛的一种。 器性能和计算量的考虑,实验中滤波器的阶数为99,归 如图4中所示,经过小波去噪处理的语音信号相比 化截止频率选取为0.45。由于正交镜像滤波器具有 亍原始语音信号,噪卢部分有大幅削弱,语音部分无太线性相位,能够消除混叠失真,对信号进行完美重构。 大的影响,只是响度略微下降。经过试听,发现去噪后 分析滤波器对输入语音信号进行低频和高颊滤波分 的信号中的噪杂声朋显变小 别产生低频段和高频段的信号"21。如图1所示,由于听 贾伟,张玲华:数字助听器中新的非线性响度补偿方法的研究 2016,52(8 损患者在4000~8000Hz这个范围内的听力范围很窄 原始信号 而且随着频率的升高,会越来越窄,这就导致了在高频部 听阈 多通道补偿信号 分进行响度补偿会难以操作,要么超出痛域,要么补偿之 痛阈 本文算法补偿信 后相对于原来的也没有太大提高,而且可能会引起听损 患者的不适,造成二次伤害。所以采用移频压缩算法将 4000~8000Ⅳz的语音信号移频到0~4000Iz 移频压缩算法是将某频段的信息按一定比例压缩之 后搬移到另一频段上。语音信号的语素之间有着相对的 关系,按比例压缩可以保持语音中语素之问的相应关系。 通过移频,可以将患者辨识程度较差的频段内的信息搬 移釗残余的有较奷听力范围的频段,保证了患者可以听 到语音的高颊部分,有助于提高患者的言语识别率。 05001000|50020002500300035004000 频率/H2 具体做法是先确定要搬移的频段和目标频段,根据 图5原始语音信号和经过两种补偿算法处理的信号 听损忠者的实际情况计算高频部分的信号的压缩比。 颊段语音信号响度几乎处在舒适阈附近,所以补偿的程 设压缩比为δ,则 度较小,两种算法的效果差不多。而在2000~4000Hz d=-yomax-fomin (7)这个频段内,信号的响度较弱,响度曲线的大部分都处 其中,Lm和∫灬分别为原始频段的最低和最高叛于听损患者的听阈范围之下,听损患者不能接受到该段 语音信号的信息。而经过本文中所采取的算法进行补 率,fmm和fm分划为目标频段的最低和最高频率。 偿,处理过的信号已完全映射到听损患者的听阈范围 压缩之后信号频谱表达式为: 内,补偿后响度比多通道补偿方法有所提升。 X"()=0.f<fm (8) 其次,非均匀多通道补偿算法中,需要人为地划分 X(f)=X(-f2mn)×6+f-),fm≤f≤m(9)多个频段,如果某个共振峰刚好处于两个频段的分界 X(=0,'>t (10)处,那么之后在不同的频段进行不同的补偿就会破坏共 经过分频及移频模块的处理之后,下一个处理模块振峰结构的完整,对信号的语义产生影响。在图5中的 就是响度补偿模块。本次实验中为了方便观察,在此取1200Hz和2900Hz处,采用多通道补偿算法补偿之后, 其中的一帧信弓进行处理。所以在响度补偿之前,先将波形发生了畸变,这就是人为地划分频段所带来的弊 输入信号进行加窗分帧,f变换。窗函数采用 hamming端:本文采用的非线性补偿方法结合」单通道补偿算法 窗函数帧移采用如下公式计算,其中为采样频率:的优点,没有对频段进行划分,因而不会对语信号中 frame shift=N/2 (11)最 最重要的共振峰信息产生影响。更重要的是,该算法虽 N=1s×20×10 (12)然没有进行频段的划分,但在补偿的过程,是会根据输 将信号通过响度探测器,它的作用是限制输入信号的入信号的响度大小来调整增益因子大小。当信号较强 响度,以防止补偿超出痛阈范闱。若满足Uα-SPLi<20,吋,补偿程度较小,信号较弱吋,补偿程度较大,而且之 表示此时信号的声音够大,无需进行补偿;反之,若不满问的过渡非常平滑,补偿后的曲线和原始曲线的拟合度 足,则需要补偿。接下来,采用本文提出的基于实时响也比多通道补偿算法的高。 度大小的对数形式的非线性补偿算法对语音信号响度 在经过响度补偿之后,信号的响度基本都处于听损 进行补偿。同时,为了看出补偿效果,多通道补偿算法患者的听力范围,但是增益控制仍不可缺少,因为个别 用于比对实验。图5中,蓝色曲线为未经补偿的原始语的小频段上可能需要稍徵做些调整。譬如,有些地方补 音信号曲线,在0~2000Ⅳz内,信号大部分处于听阈范偿后的曲线快接近痛阈,为了不对听损患者的听力造成 闱内,而2000-4000Hz内,信号大部分处于听阈以下,二次伤害,需要对该段进行压缩,降低它的幅值,保证患 听损患者不能很好地对该段语音信号进行辨别。通过者能舒适地获取该段语音的信息。最后,经过ift变换, 进过多通道补偿算法的补偿,将04000Ⅱl的频段分成得到处理后的语音信号。 4个颊段,在每个频段内,进行不同程度的补偿,补偿后 如图6所示,原始语音信号经过衰弱之后,响度较 的信号在响度上有所提升,而且完全映射到了听损患者弱,患者会较难理解所听到的语音內容。采用本文的方 的听國范围内"。 法处理,经过主观试听后,发现响度得到一·定程度的增 相比较之下,本文采用的算法也能将该段语音信号强,而语义信息几乎没有受到影响,可以分辨出耳朵所 补偿到听损患者的听阈范围内。在0~1500Hz内,因该听到的信号中包含的语义内容 260 016,52(8) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 2 Chong k s, Gwee B H, Chang J SA 16-channel low-powe nonuniform spaced filter bank core for digital hearing aids[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems: Express 1.0 [3 Lars S N, Jens S Designing asynchronous circuits for low 原始信号采样点数/10° powcr: an IF IR filter bank for a digital hearing aid[J] 1.0 Proc IEEE,1999,87(2):268-281 0.5 骨 [4]王青云,赵立,赵立业一种数宇助听器多通道响度补偿方 0.5 法[J电子与信息学报,2009,31(4):832-835 「S]赵毅,尹雪飞,陈克安.一种基于共振峰提取的多通道响度 b 本文算法补偿后信号采样点数/10 补偿算法[J信号处理,2012,28(3):352-360 图6原始信号和补偿后信号 [6]杨凌,杨海波,高新春基于跟踪共振峰的语音增算法[J 电子与信息学报,2009,31(10):2536-2540. 同吋,为了说明该补偿算法处理效果的非偶然性 [7 Tiwari N, Waddi s K, Pandey P C Speech enhancement 从实验室录制的语音库中随机挑选了20句经过幅值衰 and multi-band frequency compression for suppression of 减的短语来进行后续的试听实验,从响度感知程度,语 noisc and intraspccch spcctral masking in hearing aids[C] 义理解正确率以及字词错误数三个方面对实验结果进 2013 Annual IEEE India Conference(INDICON), 2013 行统计分析。经过主观试听,对比未补偿的语音和补偿 1-6 后的语音信号,并将结果记录在表1中。可以发现补偿[8] Boillot m Harris I G A loudness enhancement tcchniquc 后的语音信号更加容易被人耳接收。无论是响度,还是 for speech[C]/2004 International Symposium on Circuits 言语辨识率均得到了有效的保证。 and Systems,2004,5:616-619 [9]张宝琳,张玲华.数字助听器中多通道响度补偿方法的研 表1试听实验记录 究[信号处理,2013,29(5):656-661 原始语音补偿后语音 响度感知程度 较弱 正常 [10] Li M, McAllister H G, Black N D, et al. Wavelet-based 语义理解下确率 较低 较高 nonlincar AGC mcthod for hearing aid loudness com 较低 pensation JIEE Proceedings-Vi ge a Processing,2000,147(6):502-507 5结束语 l1]徐羅华,王刚,郭英基于时频阈倌的小波包语音增强算 以上结果表明,本文中所介绍的基于实时响度测量 法[电子与信息学报,2008,30(6):1363-1366 的非线性补偿方法,可以根据输入语皆信号的实时响度12 I Par, n0 l Design of signed powers of two coe 大小动态地调整增益因子,而且不需要进行频段的划 fficient perfect reconstruction Qf bank using Cordic 分。相比于多通道响度补供算法,不仅可以同样对语音 algorithms[J].IEEE Trans on Circuits and Systems, 2006 53(6):1254-1265 信号的响度进行补偿,而且保护了共振峰的结构,没有 破坏语音信号的语义信号。在实验过程中,结合小波131 Sahu o p, Soni m K, Talwar I M Marquardt optim tion method to design two-channel quadrature mirror 去噪,正交镜像滤波器组,频谱压缩搬移技术对输入语 filter banks[J]. Digital Signal Processing, 2006, 16(6) 音信号进行处理,补偿后的信号不仅在响度上有所提 870-87 升,语音的辨识度儿乎无下降,相对于多通道响度补供 [14 Yasu K, Kobayashi K, Shinohara K Frequency compres- 算法有一定的改善,有着不错的处理效果 sion of critical band for digital hearing aids[C]i china Japan Joint Conf on Acoustics, 2002: 159-162 参考文献: [15 Cao Xulai, Zhang L inghua, Gao Wanzhen. A new multi- [1 Jensen J R, Christensen M G, Benesty J Multi channel channel loudness compensation method based on high signal enhancement using non-causal, time-domain filters[C], frequency compression and shift for digital hearing aids[c]/ ICASSP,2013:7274-7278 wCSP,2013:16