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

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邹采荣，梁瑞宇，王青云 著

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• 算法
• 滤波器
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出版社： 科学出版社有限责任公司

ISBN：9787030487018

商品编码：29477904818

包装：平装

出版时间：2016-06-01

基本信息

书名：数字助听器信号处理关键技术

定价：68.00元

作者：邹采荣,梁瑞宇,王青云

出版社：科学出版社有限责任公司

出版日期：2016-06-01

ISBN：9787030487018

字数：

页码：177

版次：01

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《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

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目录
前言
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 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 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

作者介绍

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文摘

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序言

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【XH】数字助听器信号处理关键技术 前言 在日益发展的科技浪潮中，听力健康作为人类生活质量的重要组成部分，受到了前所未有的关注。听力损失，无论其成因如何，都可能对个体的沟通、社交、学习乃至心理健康产生深远影响。幸运的是，现代科技的发展为听力损失的干预提供了强大的工具，其中数字助听器扮演着至关重要的角色。而助听器之所以能出色地补偿听力损失，其核心在于先进的信号处理技术。 本书《【XH】数字助听器信号处理关键技术》正是深入探讨这一核心领域的力作。它并非仅仅罗列枯燥的技术名词，而是以严谨的学术态度和清晰的逻辑，层层剥茧，为读者呈现数字助听器背后那令人惊叹的信号处理艺术。本书旨在为相关领域的工程师、研究人员、学生以及对助听器技术感兴趣的读者提供一个全面、深入的学习平台，帮助他们理解并掌握助听器信号处理的关键技术，从而推动助听器技术的进步，为听力障碍者带来更美好的听觉体验。 第一章：助听器信号处理的基石：数字信号处理基础 在深入探讨助听器信号处理的专门技术之前，理解数字信号处理（DSP）的基本原理至关重要。本章将为读者打下坚实的理论基础，确保大家能够理解后续章节中更复杂的概念。 数字信号的表示与采样： 我们将从模拟信号向数字信号的转换过程讲起。详细阐述采样定理（Nyquist-Shannon采样定理），解释为什么需要以两倍于最高频率的速率进行采样才能避免混叠，以及采样率的选择如何影响信号的保真度。我们将探讨不同的采样模式，例如均匀采样和非均匀采样，并讨论它们在助听器应用中的可行性。 量化与编码： 模拟信号被离散化后，还需要将幅度值映射到离散的数字级别，这个过程称为量化。本章将深入介绍均匀量化和非均匀量化（如μ-law和A-law编码），分析量化噪声的产生机制及其对信号质量的影响。同时，将讲解如何根据信号的动态范围选择合适的量化位数，以在存储和计算资源有限的情况下实现最佳的信号还原。 数字滤波器基础： 滤波器是信号处理中不可或缺的工具，用于去除噪声、增强特定频率成分或隔离特定频段。本章将介绍两种主要的数字滤波器类型：有限脉冲响应（FIR）滤波器和无限脉冲响应（IIR）滤波器。我们将详细讲解它们的结构、设计方法（如窗函数法、频率采样法、双线性变换法等），并分析它们在幅度响应、相位响应、稳定性和计算复杂度方面的优缺点。读者将了解到如何根据助听器信号处理的具体需求，选择和设计最合适的滤波器。 傅里叶变换及其在信号分析中的应用： 傅里叶变换是将时域信号转换到频域的强大工具，能够揭示信号的频率成分。本章将重点介绍离散傅里叶变换（DFT）及其高效实现——快速傅里叶变换（FFT）。我们将阐释如何利用FFT分析助听器接收到的声音信号的频谱特性，例如语音的基频、共振峰，以及噪声的频率分布。这将为后续章节中噪声抑制、声音增强等技术奠定基础。 卷积与相关： 卷积是理解滤波过程的核心数学运算，而相关则常用于模式匹配和信号检测。本章将清晰地定义卷积和相关运算，并说明它们在助听器信号处理中的实际意义，例如通过卷积实现滤波，通过相关检测特定的声音模式。 第二章：助听器信号处理的核心挑战与目标 在掌握了DSP基础后，本章将聚焦于助听器信号处理所面临的独特挑战，以及其最终追求的目标。 听力损失的类型与频谱特性： 听力损失并非单一现象，而是呈现出多种类型，如传导性、感音神经性、混合性听力损失，以及不同程度的听觉敏感度下降和频率选择性听力损失。本章将详细分析这些听力损失的听觉生理学基础，并重点阐述它们对声音信号频谱的影响。例如，高频听力损失会导致辅音信息模糊，从而影响言语的清晰度。 噪声的干扰与抑制： 真实世界充满了各种噪声，如环境噪声（风噪声、交通噪声、社交场合的背景音）、设备噪声（麦克风自身的噪声、电子元件产生的噪声）。这些噪声极大地干扰了用户对目标声音（如语音）的感知。本章将深入探讨不同类型的噪声特性，并提出助听器信号处理的首要目标之一：有效抑制噪声，同时最大程度地保留目标信号。 言语增强与可懂度提升： 助听器的核心功能是帮助用户听清楚，尤其是听清楚言语。然而，仅仅放大声音是远远不够的。在本章中，我们将探讨如何通过信号处理技术，在噪声环境中提高言语信号的信噪比，清晰度，以及整体可懂度。我们将介绍一些初步的言语增强策略，为后续章节的详细算法铺垫。 动态范围压缩（DRC）： 听力损失的用户往往对响度变化非常敏感，大声会让他们感到不适，而小声则听不见。动态范围压缩技术的目标是在不引入失真的前提下，减小声音的响度范围，让用户能够同时感知到更广泛的声音，从微弱的耳语到相对响亮的声音。本章将详细介绍DRC的原理、关键参数（阈值、压缩比、释放时间、起音时间）以及不同类型的DRC算法。 反馈抑制： 助听器工作时，放大的声音会通过声学耦合部分传回麦克风，造成啸叫（反馈）现象，严重影响用户体验。本章将深入分析反馈产生的机理，并介绍各种反馈抑制技术，包括自适应滤波、陷波器等，探讨它们在实时消除啸叫方面的有效性。 第三章：现代助听器中的先进信号处理算法 本章将进入本书的核心内容，详细介绍当前主流数字助听器中采用的各种先进信号处理算法。 降噪算法（Noise Reduction）： 谱减法（Spectral Subtraction）： 详细讲解谱减法的基本原理，包括噪声谱的估计（静音段分析、自适应更新）、语音段的谱估计，以及如何通过相减来抑制噪声。探讨谱减法存在的“音乐彩虹”效应及其改进方法。 Wiener滤波： 介绍基于统计模型的Wiener滤波器，它能够根据信号和噪声的统计特性，设计出最优的线性滤波器。讲解如何估计信号和噪声的功率谱密度，并阐述Wiener滤波器在助听器中的应用，尤其是在语音信号增强方面的优势。 自适应滤波（Adaptive Filtering）： 详细阐述自适应滤波器的概念，以及如何利用LMS（Least Mean Squares）算法、RLS（Recursive Least Squares）算法等实现滤波器的参数更新，以适应不断变化的噪声环境。讲解自适应滤波器在噪声抑制和回声消除中的应用。 机器学习与深度学习在降噪中的应用： 探讨近年来兴起的基于机器学习和深度学习的降噪技术。介绍卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等模型在语音增强和噪声抑制任务中的应用，以及它们在处理复杂非线性噪声方面的潜力。 言语增强与可懂度技术（Speech Enhancement & Intelligibility）： 频域增强（Frequency Domain Enhancement）： 除了前面提到的降噪，本章将更深入地探讨如何直接在频域对语音信号进行增强。例如，通过调整幅度谱和相位谱来提升语音的清晰度。 感知语音增强（Perceptual Speech Enhancement）： 介绍基于人类听觉模型（如掩蔽效应、听觉频率分辨率）的语音增强算法，旨在使增强后的语音在听觉感知上更加清晰自然。 声源分离（Source Separation）： 在多声源混合的环境中，助听器需要区分目标语音和其他声音。本章将探讨一些基本的声源分离技术，如独立成分分析（ICA）在助听器中的应用潜力。 方向性信号处理（Directionality）： 讲解助听器如何利用多个麦克风来实现方向性，以突出来自特定方向的声音，并抑制来自其他方向的噪声。详细介绍波束形成（Beamforming）等技术，以及它们在改善信噪比和空间感知方面的作用。 动态范围压缩（DRC）的进阶算法： 多通道/多频段DRC： 介绍如何将音频信号划分为多个频段，并对每个频段独立进行动态范围压缩。分析这种方法的优势，例如能够更精细地处理不同频率的听力损失。 瞬态信号处理： 探讨如何区分瞬态声音（如打击声、门铃声）和稳态声音（如语音），并对它们采用不同的压缩策略，以保留瞬态信号的冲击感，同时避免对语音造成过度压缩。 反馈抑制的鲁棒算法： 自适应反馈消除： 进一步探讨更先进的自适应反馈抑制算法，它们能够快速准确地追踪声学路径的变化，并持续地消除反馈。 机器学习辅助反馈抑制： 介绍如何利用机器学习技术来识别和预测反馈，并实现更智能的反馈抑制。 第四章：助听器信号处理的硬件与软件实现 本章将从工程实现的视角，探讨数字信号处理算法如何在助听器硬件和软件环境中落地。 数字信号处理器（DSP）芯片： 介绍助听器中常用的DSP芯片架构，包括其运算能力、功耗、以及对实时处理的需求。探讨不同类型的DSP芯片（如专用音频DSP、通用微处理器）在助听器中的选择考量。 模数转换器（ADC）与数模转换器（DAC）： 详细讲解ADC和DAC在助听器中的作用，包括它们的采样率、分辨率、动态范围等参数如何影响信号的质量。 麦克风阵列与声学处理： 探讨助听器中麦克风的类型（如全向麦克风、定向麦克风）、布局以及麦克风阵列在实现方向性处理中的重要性。 算法的量化与优化： 介绍在嵌入式系统中实现DSP算法时，如何进行浮点运算到定点运算的转换，以及如何对算法进行优化以减小计算量和功耗。 实时性要求与挑战： 强调助听器信号处理必须是实时的，延迟对用户的听觉体验至关重要。分析实时性带来的设计挑战，以及各种优化技术如何应对。 软件架构与固件设计： 概述助听器中信号处理算法的软件架构，以及固件在控制和调度这些算法中的作用。 第五章：未来发展趋势与展望 技术在不断进步，助听器信号处理也面临着新的机遇和挑战。本章将展望未来发展趋势。 更智能的自适应能力： 探讨助听器如何通过更强大的传感器和更先进的算法，实现对用户所处环境和听力需求的更智能的感知和自适应。 个性化信号处理： 介绍如何结合个体用户的听力图、生活习惯、偏好等信息，实现高度个性化的信号处理策略。 面向更高保真度的声音还原： 探索如何通过更精细的信号处理技术，模拟更自然的听觉感知，还原更丰富的声音细节。 与人工智能的深度融合： 展望人工智能在语音识别、环境理解、用户意图预测等方面的进一步应用，从而赋能更智能化的助听器。 跨平台与互联互通： 探讨助听器如何与其他智能设备（如智能手机、智能家居）进行无缝连接和协同工作。 新兴技术在助听器领域的应用： 简要介绍如骨传导助听器、人工耳蜗等相关技术，以及它们在信号处理方面的独特性。 结语 《【XH】数字助听器信号处理关键技术》不仅是一本技术手册，更是一扇通往听觉科技前沿的窗口。通过对本书内容的学习和理解，读者将能够深刻认识到数字信号处理在助听器中的核心地位，掌握各种先进算法的原理和应用，并对未来的发展趋势有所洞察。我们希望本书能够激发更多研究和创新的火花，为听力障碍者带来更优质、更智能的听觉体验，让他们能够更好地融入社会，享受生活的美好。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对音频技术领域略有涉猎的爱好者，我总是对那些能够将复杂科学原理转化为实际应用的书籍抱有浓厚的兴趣。这本书的名字——“【XH】 数字助听器信号处理关键技术”，单看字面就充满了探索的诱惑。我脑海中立即浮现出各种信号处理的图谱和算法，比如傅里叶变换、滤波器的设计，以及更复杂的噪声抑制和语音增强技术。想象一下，一个微小的芯片，如何捕捉到嘈杂环境中的细微人声，然后又如何将这些声音还原得清晰悦耳，同时又不会让使用者感到不适。我猜测这本书会深入剖析其中的核心算法和实现细节，可能会涉及一些关于麦克风阵列、自适应滤波、甚至深度学习在听力补偿方面的应用。对于我来说，能够读懂并理解这些“关键技术”，无疑是一种智力上的挑战和享受，也希望能从中汲取一些新的研究思路，甚至为我自己的项目带来灵感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名让我想起了一次非常有趣的经历。大概是几年前，我的奶奶突然开始听不清电视里的节目，甚至和家人说话时也常常需要重复。当时我们全家都有些着急，跑遍了好几家医院，最后医生建议她试试助听器。说实话，当时我对助听器了解得并不多，只觉得那是一种很老的、戴在耳朵后面的装置，可能效果也一般。奶奶一开始也不愿意戴，觉得会很显老，也很不习惯。但是，在我们的劝说下，她终于去定制了一款。刚开始戴上的时候，她整个人的反应都变了，眼睛都亮了，说是听到了很多之前听不到的声音，比如鸟叫声，风吹过树叶的声音。那份喜悦，至今我仍然记忆犹新。这本书的名字，就让我想到了那个充满温情和解决问题的时刻，感觉它可能讲述的不仅仅是技术，更是一种让生活重拾清晰和美好的力量。我很好奇，现在所谓的“数字助听器”和以前有什么不一样，是不是技术进步让它们变得更小巧、更智能，更能适应不同人的听力需求。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，虽然听起来略显专业，但它唤醒了我内心深处的一个好奇心。我一直觉得，科技的发展，最终的目的是为了让人们的生活变得更好，更便捷。而听力，作为我们感知世界的重要方式之一，它的质量直接影响着我们的生活品质。我曾经在公共场合看到过一些佩戴助听器的人，他们眼神中透露出的那种渴望与世界重新连接的目光，让我颇为触动。这本书的标题，让我开始思考，现代的“数字助听器”是如何通过精密的“信号处理”来弥合听力上的障碍的？它里面提到的“关键技术”，是不是能够解释为什么一些助听器能够如此精准地还原声音，甚至在嘈杂的环境中也能让我们听清楚别人说话？这本书，会不会是一扇窗，让我得以窥探那些隐藏在科技进步背后，为改善人类听力而默默努力的智慧结晶。

评分☆☆☆☆☆

刚在书店看到这本书的时候，我犹豫了一下，因为我对“数字助听器”这个概念并不太熟悉。我的印象中，助听器似乎是给老年人用的，感觉技术已经相当成熟，不会有太多“关键技术”值得专门探讨。但仔细想想，现代科技的发展速度非常惊人，说不定这个领域也早就发生了翻天覆地的变化。我记得以前的老式助听器，总是戴着很不舒服，而且效果也差强人意，还容易产生一些奇怪的杂音。现在，听别人说，现在的数字助听器已经非常智能，可以根据不同的环境自动调整，甚至还能连接手机，像蓝牙耳机一样使用。这让我不禁好奇，到底是什么样的“信号处理技术”，能够实现这么大的飞跃？是不是这本书就会解答我的疑惑，揭示那些隐藏在小巧外形背后的复杂工程和科学原理？或许，它会颠覆我对助听器的传统认知。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，让我联想到了一件很有趣的事情。我有一个表哥，他是一名软件工程师，平时特别喜欢研究各种新奇的科技产品。几年前，他迷上了某个品牌的智能手表，每天都对着手表里的各种数据和功能研究个不停，还乐此不疲地跟我分享各种“黑科技”。我当时就觉得，他是不是把所有能“数字”的东西都给“数”了个遍。所以，当我看到“【XH】 数字助听器信号处理关键技术”时，我第一反应就是，这本书可能就是那种，会把一个大家平时不太注意，但背后却蕴含着尖端技术的领域，给挖得明明白白、清清楚楚的书。我猜想，这本书会从信号的采集、降噪、放大，到最终的声音重塑，每一个环节都进行详细的讲解，甚至可能会涉及一些数学模型和仿真分析，让读者能够真正理解数字助听器是如何工作的。