基于改進(jìn)子帶信噪比估計(jì)的數(shù)字助聽器降噪方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種基于改進(jìn)子帶信噪比估計(jì)的數(shù)字助聽器降噪方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 聽力損失是影響人類生活的嚴(yán)重疾病。長期的聽力障礙除了影響日常交流，還會(huì) 引發(fā)心理問題，給社會(huì)和家庭帶來沉重的負(fù)擔(dān)。佩戴助聽器是輕-重度聽障患者的最有效的 聽力干預(yù)和康復(fù)的手段。在噪聲環(huán)境中理解語音困難是困擾助聽器使用者的最常見問題。 為了提高語音理解度和聆聽舒適度，助聽器語音增強(qiáng)技術(shù)大體可歸結(jié)為兩類:定向麥克風(fēng) 和降噪方法。前者是基于語音和噪聲在空間上的差異性設(shè)計(jì)，利用方向性麥克風(fēng)或波束形 成技術(shù)來增強(qiáng)特點(diǎn)方向上的語音信號(hào)。但是此類方法受麥克風(fēng)的數(shù)量或尺寸限制，性能改 善有限，而且不適用于深耳道助聽器。第二種方法旨在利用語音和噪聲的時(shí)間和頻譜上的 差異，將語音從含噪信號(hào)中分離出來。但是，語音和噪聲可能在時(shí)間和頻譜上存在重疊，因 此很多研究人員針對(duì)這個(gè)問題進(jìn)行了深入研究。
[0003] 在語音增強(qiáng)方面，研究者提出了很多減噪效果顯著的方法。專利US 2012/8204263 B2"Method of estimating weighting function of audio signals in a hearing aid" 即一種助聽器音頻信號(hào)增強(qiáng)方法，利用多麥克風(fēng)聯(lián)合采集環(huán)境聲音，實(shí)現(xiàn)語音增強(qiáng)效果，但 對(duì)佩戴耳道內(nèi)或附近的小型定制助聽器的患者來說，這一類借助多麥克風(fēng)進(jìn)行語音增強(qiáng)卻 是不適用的；專利US 2014/13198739.8, "Enhanced dynamics processing of streaming audio by source separation and remixing"即一種使用源分離和混合的增強(qiáng)音頻流方 法，采用非負(fù)矩陣分解理論，通過對(duì)純凈語音數(shù)據(jù)和噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)語音和噪聲模型，但 該方法復(fù)雜度和對(duì)設(shè)備的要求較高；專利CN 200510086877.8 "用于助聽器的語音增強(qiáng)方 法"利用聽覺掩蔽曲線對(duì)濾波參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，但該方法需要對(duì)人耳聽覺生理模型認(rèn)識(shí)的進(jìn) 一步了解，并且該方法往往包含大量的指數(shù)運(yùn)算、對(duì)數(shù)運(yùn)算等一些復(fù)雜的運(yùn)算。上述的這些 方法雖然有一定的語音增強(qiáng)效果，但是并不適用于對(duì)實(shí)時(shí)性和功耗要求很高的助聽器中。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的是提供一種基于改進(jìn)子帶信噪比估計(jì)的數(shù)字助聽器降噪方法，解決 現(xiàn)有技術(shù)中助聽器語音增強(qiáng)技術(shù)存在的或受麥克風(fēng)的數(shù)量或尺寸限制，性能改善有限，而 且不適用于深耳道助聽器，或語音和噪聲可能在時(shí)間和頻譜上存在重疊的問題。
[0005] 為了實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)，本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案：
[0006] -種基于改進(jìn)子帶信噪比估計(jì)的數(shù)字助聽器降噪方法，包括：
[0007] 采用分解濾波器組將原信號(hào)分解成若干個(gè)子帶，然后計(jì)算出每個(gè)子帶中相鄰兩幀 信號(hào)的互相關(guān)函數(shù)和各自的均方值，來估計(jì)出該子帶的信噪比；
[0008] 其次，根據(jù)估計(jì)出的信噪比計(jì)算各子帶增益，并與子帶信號(hào)相乘得到修正的子帶 信號(hào)；
[0009] 最后，將修正后的各子帶信號(hào)綜合得到降噪處理后的語音。
[0010] 進(jìn)一步地，具體包括以下步驟：
[0011] S1、對(duì)數(shù)字助聽器的麥克風(fēng)輸入信號(hào)x(n)進(jìn)行AD轉(zhuǎn)換，并將轉(zhuǎn)換后的數(shù)字信號(hào)分 幀Xi(n)(i = 0，l，2,…N-1)，其中N為幀長；
[0012] S2、通過分解濾波器:將每幀信號(hào)通過多通道的6階IIR分解濾波器組1η(η)(?=0， 1，-·_Μ-1)，Μ為通道數(shù)，通帶紋波0.5dB，以(^為降采樣系數(shù)進(jìn)行降采樣，得到Μ個(gè)子帶信號(hào):X (i，m) (i = 0，1，2，."N-l) (m = 0，1，2，."Μ-1);
[0013 ] S3、子帶信噪比估計(jì):第m個(gè)子帶第i幀的信噪比估計(jì)值為
[0014] (12)
[0015] 式中，？(1，111)，？(1-1，111)為第 111個(gè)子帶中第1和第1-1幀的純語音信號(hào)功率，〇2( 111)為 第m個(gè)子帶中的噪聲方差，α為平滑因子，0<α<1。
[0016] S4、增益值計(jì)算：將估計(jì)出的信噪比SNR(i，m)帶入增益函數(shù)gdB(i，m)中，并將gdb (1，111)變換到幅度域8(;[，111)。
[0017] S5、子帶噪聲抑制:通過得到的各子帶的增益值對(duì)原始語音信號(hào)進(jìn)行噪聲衰減，得 到增強(qiáng)后的語音信號(hào):yim(n)=g(i，m) · x(i，m);
[0018] S6、子帶信號(hào)綜合輸出：將M個(gè)通道的輸出信號(hào)yim(n)(i = 0，l，…M-l)先以Ci為升 采樣系數(shù)進(jìn)行升采樣，最后合成得到輸出的語音信號(hào)y(n)。
[0019] 進(jìn)一步地，步驟S3中，子帶信噪比估計(jì)具體為：
[0020] S31、定義第k頻率點(diǎn)上的第i和第i-Ι幀信號(hào)為相鄰信號(hào)矢量乂_-(1，1〇，計(jì)算相 鄰信號(hào)矢量的自相關(guān)矩陣R(i，k);
[0021] S32、利用每個(gè)子帶內(nèi)的L個(gè)頻譜來估計(jì)出相關(guān)矩陣R(i，m)中的E[X2(i，m)]、E[X2 (1-1，111)^陽[父(卜1，111)父(1，111)]4[父2(1，111)]4[父2(1-1，111)]分別為第111個(gè)子帶中的第1幀和 第i-Ι幀的均方值，E[X(i，m)X(i-l，m)]表示第i幀和第i-l幀的互相關(guān)函數(shù)；
[0022] S33、求解出相鄰兩幀語音信號(hào)即第m個(gè)子帶中第i和第i-Ι幀的純語音信號(hào)功率P (i，m)、P(i-l，m)，以及第m個(gè)子帶中的噪聲方差〇2(m)，用于估計(jì)出第m個(gè)子帶第i幀的信噪 比估計(jì)值SNR(i，m)。
[0023] 進(jìn)一步地，步驟S31中，計(jì)算相鄰信號(hào)矢量的自相關(guān)矩陣如下：
[0024]
[0025] 其中，相鄰信號(hào)矢量 Χ__(?，1〇 = {Χ(?，1〇，Χ(?-1，1〇}τ，Ε(Χ2(?，1〇)、Ε(Χ2(?-1， k))分別為第k頻率點(diǎn)第k個(gè)子帶中的第i幀和第i-Ι幀的均方值，E(X(i，k)X(i-l，k))表示第 i幀和第i-Ι幀的互相關(guān)函數(shù)。
[0026] 進(jìn)一步地，步驟S32中，當(dāng)信號(hào)經(jīng)過分析濾波器得到Μ個(gè)子帶后，根據(jù)每個(gè)子帶包含 L = N/M個(gè)頻譜來估計(jì)第m個(gè)子帶相鄰幀的相關(guān)矩陣R(i，m):
[0027 (2)
[0028]式(2)中，E[X2(i，m)]、E[X2(i-l，m)]分別為第m個(gè)子帶中的第i幀和第i-l幀的均方 值，E[X(i，m)X(i-l，m)]表示第i幀和第i-l幀的互相關(guān)函數(shù)。
[0029] 進(jìn)一步地，步驟S4中，增益函數(shù)為
[0030] gdB(i，m) =Aim(SNR)f(xdB(n)) (13)
[0031] 其中，gdb(i，m)代表第m子帶中第i幀語音信號(hào)的增益。
[0032]進(jìn)一步地，步驟S4中，將第m子帶中第i幀語音信號(hào)的增益gdb(i，m)變換到幅度域g (i,m)： _] (14)〇
[0034] 本發(fā)明的有益效果是:該種基于改進(jìn)子帶信噪比估計(jì)的數(shù)字助聽器降噪方法，通 過對(duì)子帶信號(hào)的信噪比估計(jì)，并根據(jù)子帶信噪比情況計(jì)算出各子帶的增益值，實(shí)現(xiàn)了對(duì)靜 信號(hào)或高信號(hào)噪聲比的含噪信號(hào)僅進(jìn)行輕微減噪，而對(duì)低信號(hào)噪聲比的有噪信號(hào)提高減噪 程度，減輕了用戶的聽覺疲勞，并且解決了現(xiàn)有技術(shù)方案因計(jì)算復(fù)雜度高而難以適用于對(duì) 實(shí)時(shí)性和功耗要求很高的助聽器的困難。該種基于改進(jìn)子帶信噪比估計(jì)的數(shù)字助聽器降噪 方法，更為精準(zhǔn)的子帶信噪比估計(jì)方法使得背景噪聲抑制效果更好，減輕助聽器用戶的聽 覺疲勞;方法簡單高效，避免了傅里葉逆變換（IFFT)使得時(shí)間延遲性能獲得較大程度的改 善，較傳統(tǒng)譜減法改善了60.6%，較傳統(tǒng)維納濾波法改善了40.7%。
【附圖說明】
[0035] 圖1是本發(fā)明實(shí)施例基于改進(jìn)子帶信噪比估計(jì)的數(shù)字助聽器降噪方法的流程示意 圖；
[0036] 圖2為實(shí)施例中數(shù)字助聽器降噪模型的說明示意圖；
[0037]圖3為實(shí)施例中修正的線性比例增益函數(shù)；
[0038]圖4為實(shí)施例中各算法時(shí)延性能對(duì)比。
【具體實(shí)施方式】
[0039]下面結(jié)合附圖詳細(xì)說明本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例。
[0040]目前數(shù)字助聽器大多采用多通道算法，把語音信號(hào)按照頻率分成若干子帶，每個(gè) 子帶單獨(dú)進(jìn)行噪聲抑制。其中根據(jù)頻帶劃分方法的不同，可分為等寬和非等寬兩種方法。因 為人耳對(duì)不同頻段的聲音感知能力是不同的，因此一般采用非等寬的頻帶劃分方法，能更 好地模擬人耳耳蝸的聽覺特性。另外臨界采樣的濾波器組在阻帶衰減這一性能上表現(xiàn)較 差，故一般采用噪聲抑制性能更好，設(shè)計(jì)靈活的過采樣濾波器組。實(shí)施例的頻帶劃分方法采 用的是非等寬的頻帶劃分方法，另外濾波器組采用過采樣濾波器。
[0041 ] 實(shí)施例
[0042] -種基于改進(jìn)子帶信噪比估計(jì)的數(shù)字助聽器降噪方法，如圖1，采用6階IIR分解濾 波器組將原信號(hào)分解成16個(gè)子帶，然后計(jì)算出每個(gè)子帶中相鄰兩幀信號(hào)的互相關(guān)函數(shù)和各 自