Разработка математических моделей и алгоритмов анализа и синтеза звуковых сигналов в цифровых слуховых аппаратах

• Автор: Белов, Александр Сергеевич
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2009
• Место защиты: Белгород
• Количество страниц: 153 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
Глава 1 Основные модели и алгоритмы анализа и синтеза звуковых сигналов в слуховых аппаратах
1.1 Модели восприятия звука человеком
1.2 Модели потерь слуха и их компенсации в слуховых аппаратах
1.3 Существующие основы и алгоритмы анализа/синтеза звуковых сигналов в цифровых слуховых аппаратах
1.4 Задачи исследования
Глава 2 Исследование свойств звуковых сигналов на основе частотных представлений .41 2.1 Вычисление частей энергий отрезков звуковых сигналов в заданных частотных диапазонах
2.1.2 Исследования алгоритма на основе вычислительных экспериментов с речевыми сигналами
2.2 Распределение частей энергий отрезков звуковых сигналов по частотным интервалам
2.2.1 Экспериментальные исследования распределения частей энергий отрезков звуковых сигналов по частотным интервалам
2.3 Исследование нормированных частей энергии отрезков звуковых сигналов с этапом обучения
2.4 Основные результаты и выводы главы
Глава 3 Модели анализа и синтеза звуковых сигналов в цифровых слуховых аппаратах
3.1 Оптимальный субполосный анализ звуковых сигналов
3.1.1 Экспериментальные исследования процедуры вычисления оптимального обратимого субполосного преобразования
3.2 Модели анализа при селекции информационных и неинформационных составляющих отрезков звуковых сигналов
3.2.1 Экспериментальные исследования процедуры селекции информационных и неинформационных составляющих отрезков звуковых сигналов
3.3 Модели синтеза звуковых сигналов в цифровых слуховых аппаратах
3.4 Основные результаты и выводы главы
Глава 4 Алгоритмы анализа/синтеза звуковых сигналов в цифровых слуховых аппаратах
4.1 Алгоритмы селекции звуков речи в информационных звуковых сигналах
4.1.1 Алгоритм селекции звуков речи с этапом обучения
4.1.2 Алгоритм селекции звуков речи без этапа обучения
4.2 Алгоритмы селекции информационных частотных компонент отрезков сигналов
(не принадлежащих паузам) и синтеза выходных сигналов С А
4.3 Экспериментальные исследования разработанных алгоритмов селекции звуков
речи
4.3.1 Экспериментальные исследования алгоритма селекции звуков речи с этапом обучения
4.3.2 Экспериментальные исследования алгоритма селекции звуков речи без этапа обучения
4.4 Основные результаты и выводы главы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
Приложение
Приложение
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность работы обусловлена необходимостью разработки новых эффективных алгоритмов и вычислительных процедур обработки звуковых сигналов в слуховых аппаратах (СА), применение которых позволит повысить комфортность использования СА слабослышащими людьми.
В настоящее время существует развитая индустрия по производству слуховых аппаратов (СА) [6,7,110,160-162]. предназначенных для протезирования людей с ослабленным слухом, которых по данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) в мире насчитывается свыше 10% [7.110]. В большинстве случаев потери слуха проявляются в виде снижения или даже полной потери подвижности (эластичности) отдельных элементов механической системы человеческого уха, что приводит к ослаблению реакции на воздействие внешней акустической волны.
Для компенсации указанных потерь реакции на акустическое воздействие необходимо осуществлять довольно сложную обработку звуковых сигналов, что доступно только при использовании технических устройств на базе цифровых процессоров. Так как потери слуха индивидуальны для каждого пользователя, то предусматривается процедура адаптации к ним за счёт соответствующих настроек режимов функционирования СА на этапе их подбора (как правило, врачом - сурдологом) [6.7,110, 160-162].
Основой для таких настроек служат так называемые аудиограммы, которые отражают реакцию механической системы уха пациента на акустическое воздействие определённой частоты [110]. Для компенсации потерь реакции в том или ином частотном интервале применяется соответствующее усиление компонент звуковых сигналов. Иными словами, процедура обработки звуковых сигналов в СА состоит из этапа разделения входного сигнала на требуемые частотные компоненты (этап анализа) и этапа синтеза, то есть формирования выходного сигнала с учётом требуемого усиления этих компонент.
Таким образом, адекватными при построении алгоритмов анализа и синтеза звуковых сигналов в СА являются модели их генерации на основе частотных представлений [50]:
хк = х(кЛ!) = Г Х(ю)ехр(/й>(£-1))<&у/2?г, (1)
Здесь и далее предполагается, что дискретизация осуществляется с постоянным шагом по времени Дг, а большими буквами обозначаются соответствующие
трансформанты Фурье отрезков обрабатываемых отсчетов длительности N, то есть [93,117,121]:
XN(a>) = Y хк схр-1)). (2)

В настоящее время модели анализа предусматривают некоторые процедуры выделения частотных компонент входного сигнала, относящихся к различным частотным интервалам вида [47]:
a =K-FH)u[FH,F,)/„ =0;ГЯ=7Г, (3)
где R - количество используемых частотных интервалов, которые затем подвергаются необходимым преобразованиям в соответствии с аудиограммами.
В современных цифровых С А используется от трёх до 16 частотных диапазонов (каналов обработки) [160-162]. Применяемые при этом способы разделения на частотные компоненты (аппроксимации отрезков трансформант Фурье) и соответствующие процедуры синтеза являются ноу-хау и детально неизвестны.
Вместе с тем, несмотря на постоянное совершенствование СА. отзывы пользователей свидетельствуют о том, что в настоящее время отсутствуют эффективные алгоритмы разделения анализируемых отрезков сигналов на информационные частотные
компоненты, то есть содержащее важную акустическую информацию, в том числе
речевую, и неинформационные, обусловленные неизбежным присутствием так называемых помех окружающей среды и аппаратурных шумов. Ясно, что в последнем случае синтез выходных сигналов на основе-аудиограммы за счёт усиления, в том числе н компонент, обусловленных помехами, приводит к некомфортности пользования СА.
Иллюстрацией к сказанному является рисунок 1 расположенный ниже, на котором изображены квадраты модулей трансформанты Фурье отрезка сигнала, не содержащего звуков речи, поступающего на вход СА марки Oticon Safran (Швейцария) и трансформанты Фурье сигнала зарегистрированного на его выходе в режиме с подавлением шумов.
Легко видеть, что некоторые из частотных компонент синтезированного сигнала в СА существенно усилены. Именно это обстоятельство обуславливает дискомфорт его применения даже при использовании механизма подавления шума.

всех частотах. Искажение речи происходит, когда человек не в состоянии различить некоторые звуки. При этом слова в речи кажутся звучащими неправильно или неполно. Речь при этом кажется в целом трудной для понимания.
Усиление звука слуховым аппаратом может казаться неестественным. Аппарат не различает звуки и усиливает одновременно и необходимые звуки, и фоновый шум. Слабослышащему человеку приходится после начала использования аппарата учиться заново отделять значимые звуки от фоновых.
Современные слуховые аппараты созданы с помощью цифровых технологий. Цифровой процессор позволяет анализировать звуковой сигнал, подавлять шумы (путем не усиления входных сигналов, уровень которых ниже некоторого заранее заданного порога, что чревато пропуском полезных сигналов, находящихся ниже этого порога), усиливать сигнал до необходимого уровня и при необходимости ограничивать уровень выходного сигнала, улучшать звуковую ориентацию, обеспечивать в некоторой степени естественность восприятия звуков. Наибольших положительных результатов при протезировании можно добиться только с применением цифровых технологий. Аналоговые аппараты не обладают таким большим спектром возможностей как цифровые.
Таким образом, для того чтобы уменьшить имеющиеся дефекты слуха, во многих случаях необходимо пользоваться цифровыми слуховыми аппаратами (ЦСА), которые в большей степени, по сравнению с аналоговыми СА„ позволяют компенсировать ухудшение физиологических характеристик слуховой системы человека. Однако необходимо отметить, что имеющиеся в настоящее время разновидности слуховых аппаратов не в полной мере устраняют дискомфорт, вызванный! дефектами слуха, что приводит к необходимости поиска более совершенных алгоритмов анализа и синтеза звуковых сигналов, применение которых позволит улучшить ряд основных характеристик СА и. как следствие, повысить комфортность их использования. Это можно сделать на основе анализа существующих подходов к решению вышеизложенной задачи.
1.3 Существующие основы и алгоритмы анализа/синтеза звуковых сигналов в цифровых слуховых аппаратах
Необходимо отметить, что при использовании цифровых технологий обработки звуковых сигналов осуществляется ряд их преобразований. Осуществление таких преобразований, как известно [21,27,42,73,75,93,98]. происходит посредством применения процедур дискретизации и квантования исходных непрерывных колебаний, к которым