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电子耳蜗语音处理技术研究

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测试信号处理作业

题目:电子耳蜗语音处理技术研究

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电子耳蜗语音处理技术研究

摘要:人工电子耳蜗植入的研究是当今感音性耳聋康复医学工程中的重要课题之一,随着现代科技的发展耳蜗植入技术得到了长足的发展。本文首先介绍了人工电子耳蜗的设计原理,然后综述了其语音信号处理方案及其进展,最后展望了其未来的研究方向。

关键字:人工电子耳蜗语音信号处理电刺激短时傅立叶变换(STFT) 小波变换

1.引言

人工电子耳蜗系统主要由体外和体内两部分组成,体外部分包括麦克风、语音处理器、编码 /发射器,主要从事语音信号的采集、处理和编码、发送,植入体内部分包括接收 /解码器、刺激器和电极距阵。语音信号处理器将麦克风检测到的声音信号进行特征提取或者滤波等处理,产生不同电极的电刺激信号,碥码 /发射器将这些信号编码、调制为高频信号,通过发射线圈将信号以无线方式发送到体内。体内的接收线圈接受到信号后,接收解码器进行解调、解码后还原出刺激信号,然后控制一个刺激电流生成器,产生相应电极的电刺激信号,并通过鼓阶内的电极距阵兴奋听神经[1,2]。

图1 人工电子耳蜗的系统结构图

语音信号处理部分的功能就是将语音信号转换为与耳蜗中电极相对应的电刺激信号,音频处理的范围一般为 100Hz~ 400Hz,大致可以划分为两大类,一类是基于特征提取,即提取语音信号的基频和共振峰等特征信息,然后产生相应的刺激信号;另一类是基于滤波器组的分频方法,即对语音信号进行分频段滤波处理,直接得到电极的刺激信号分频方案,根据耳蜗频率分布,将不同的频率信息送至耳蜗相应的频率区,它类似于基底膜的初步滤波作用。

1.基于特征提取的信号处理方案。言语声包括两类:元音+ 辅音。所有元音都是嗓音性或周期性的。周期指声带振动或从声门发出的周期性气流脉冲。声带振动的速率形成基频( F0)。音调由基频变化传送,汉语为音调语言,其四声就是音调决定的[7]。不同元音在频

谱图上某一特定频率处有一声能量加强带,称为共振峰 ( Formant)。一切元音都有一个基频和至少两个声音加强的频带。共振峰是发声通路的共鸣和消极发声器官(唇、舌)的调节产生的。其顺序是由低频向高频排列,如第一共振峰为 F1,如第二共振峰为F2。在言语识别中,第一、二共振峰代表该元音的最基本特征,即仅靠第一、二共振峰即可识别该元音。语音处理方案有 F0 /F 2、F 0 /F1 /F2、F0 /F1 /F 2 /F3 等方法。即从第一代WSP(F0 F1 F2),到第二代MSP(M PEAK= F0 /F1 /F 2+固定高频滤波器)方案。F0决定电极电流脉冲的频率,F1 F2和F3的频率位置与电极位置相对应,其幅度大小决定刺激脉冲的幅度。提取F0、F1、F2、F3 等特征的方法主要有滤波法、自相关法、倒谱法和线性预测编码法(LPC)等,其中线性预测编码法应用较多。F0的提取可采用简化逆滤波法 ( SIFT)等。

2.基于滤波器组的分频方案。包括有最大谱峰声音处理法 ( spectral maxima sound process, SM SP),谱峰法 ( spectral peak, SPEAK),压缩模拟 ( compressed analog , CA)方案,连续间隔采样 ( continuous interleaved sampling ,CIS)方案等[1,2,3]。

表 1 各种现代语音信号处理方案

2.采用短时傅立叶变换方法的电子耳蜗语音处理技术

2.1短时傅立叶变换

语音波是一个非平稳过程,因此适用于周期、瞬变或平稳随机信号的标准傅立叶变换不能用来直接表示语音信号。但是,对语音处理来说,短时分析的方法是有效的解决途径。由于语音信号的特性是随时间缓慢变化的,因而可以假设它在一段短时间内保持不变。短时分析应用于频域分析就是短时傅立叶变换,即有限长度的傅立叶变换[4]。

语音信号是局部平稳的,所以可对某一帧语音进行傅立叶变换,即短时傅立叶变换。其定义如下:

由定义知, 短时傅立叶变换是窗选语音信号的标准傅立叶变换。这里用下标 n 区别于标准的傅立叶变换。式( 1) 中,w( n-m ) 是窗口函数序列, 不同的窗口函数序列, 将得到

不同的傅立叶变换的结果。短时傅立叶变换有两个自变量: n 和 w, 所以它既是关于时间 n 的离散函数, 又是关于角频率 w 的连续函数。如令 w=2∏k/N, 则得离散的短时傅立叶变换:

由于时-频不确定原理, 窗函数长度的选择是十分关键的。对于每一个不同的时间, 都可以得到一个不同的频谱, 这些频谱的总体就是语音信号的时频分布, 或者称为语谱图。语音信号的谱线是分裂的, 依次可以分为 F0、F1、F2 和 F3 等等, 于是语音的特征参数就可以从中求出。

2.2短时傅立叶变换在电子耳蜗语音处理技术中的应用

用 FFT 对每帧 15ms~ 30ms的短时语音信号进行频谱分析, 就可得到短时傅立叶变换。得到的频谱按时问排列, 就构成了语音信号的实时语谱图。然后根据通道频率划分, 通过简单的乘加法运算计算出每个通道的平均能量, 就是决定刺激脉冲的幅度。

子带的划分方法见文献[5,6],从试验得知幅度最大的通道对应着此次测试频率对应的通道。所以可证明系统可以很好分辨出语音信号的频率。

其具体实现步骤如下图 2。主要原理为:语音信号数字化后, 经自动增益控制和噪声抑制等前期处理后, 在DSP 芯片内用 FFT 运算进行频域分析, 然后根据以上的通道频率划分, 通过简单的乘加法运算计算出每个通道的平均能量。

图 2 基于 FFT 的语音处理器程序原理框图

根据帕塞伐尔定理: 一个序列在时域计算的能量与在频域计算的能量是相等的。即

每个通道的能量为

下面可观察其运算高效性。在以往的语音信号处理方案中, 通道的带通划分采用 IIR 或者 FIR 带通滤波器和整流低通滤波提取包络来实现, 其原理流程图见下图 3所示。

图3 基于滤波器组的语音处理器原理框图

表2为采用上述两种不同方法的运算量的比较结果。从表中可看出:基于STFT方法运算量仅为基于滤波器组方法的1/10,基于 FFT 变换方法的运算量仅为基于滤波器组方法的1/13, 大大节省了时间,更加适合于实时处理。

表2 两种方法运算量的比较

3.利用小波变换实现电子耳蜗 CIS语音信号的处理

在频域中 ,在不同尺度 a下 ,小波变换相当于一组恒定 Q 的带通滤波器对信号进行

分析。正是由于小波多分辨率分析特性与耳蜗的频率分析特性极为相似 ,因此可以用小波变换可以代替带通滤波在CIS号处理方案中应用.里使用Morlet函数作为小波基函数,Morlet 函数定义为:

Morlet小波函数可以进行连续变换,滤波器长度为 [ - 4, 4] ,有对称性,撑程度有限。Morlet小波函数图见图4。

用小波变换代替带通滤波进行 CIS语音信号处理 , 再经过全波整流和低通滤波等检测出其包络,其原理图见图 5。

图4 Morlet小波函数图图5 小波变换用于CIS语音信号处理原理图对于连续小波变换 ,尺度 a 的确定可以由各通道的中心频率计算求得。对于Morlet,Daubechies小波 ,尺度 a = 2时对应的中心频率为 3/4*Fs/2 (Fs为语音信号的抽样频

率 )。根据小波变换的恒 Q特性 ,对于给定的中心频率 w 0,其对应的尺度为:

通过声卡对语音信号进行采样,给出了每一组带通滤波器的中心频率后, 由此计算各通道进行小波变换的尺度a。文献[8,9] 实验结果表明用小波变换代替CIS语音信号处理方案中的滤波器组是可行的 ,通过小波母函数的伸缩和平移,给定不同的尺度因子a,即可实现恒定品质因数 Q,便于参数调整。通过计算机仿真对用小波变换取代带通滤波器组的CIS 语方案进行了研究。结果表明 ,该方法能够获取一定的语言识辨能力,但是丢失了大量的高频信号。因此 ,需要进一步改进预加重处理,以改善语音信号的高频成分。

文献[10]提出了一种听觉感知的小波变换的电子耳蜗语音处理的方法。在CIS 语音信号处理方案的基础上, 利用人耳听觉的临界频率与听觉感知的小波变换域的相似性, 进行了电子耳蜗输出信号的重构, 采用短时傅立叶变换的语谱图分析。实验结果表明:本方法获得的合成语音与原始语音在频谱包络特征上非常相似, 频域特征更接近人耳的实际生理特性。

4.讨论

电子耳蜗的语音信号处理是正常人听觉生理功能的模拟,电诱发听觉必然与生理上的听觉存在区别,已有的信号处理方法主要利用了听觉系统的部位编码原理,但实际上听觉对语音信号的编码比较复杂,还有时间编码机制,即听神经纤维的发放率( Firing Rate)是随时间变化的。深入研究语音信号的处理方法应当与听觉生理学紧密结合,建立一种完备的听觉生理模型,这将是今后研究中值得关注的问题之一。如何进一步降低成本、提高性能,研究针对汉语语音特点的信号处理方法,这些也是值得研究的问题。

5.结束语

人工耳蜗的深人研究,将会使耳蜗植片更加成熟,有望能使所有的耳蜗植人者获得很好的语言理解能力。

参考文献

[1]聂开宝,蓝宁,高上凯,杨福生审校(清华大学电机系生物医学工程及仪器组 ,北京).人工电子耳蜗语音信号处理方法的研究进展[J],生物医学工程学杂志J Biomed Eng,1999:16(3):365~ 370.

[2]刘爱国,王正敏 (复旦大学医学院附属眼耳鼻喉科医院上海 200031).人工电子耳蜗语音信号处理方案研究及其进展[J].国外医学耳鼻咽喉科学分册:326.

[3]聂开宝,韩先花(山东大学信息科学与工程学院济南 250100).电子耳蜗实现方案及其语音处理方法综述[J].

[4]胡航.语音信号处理[ M].哈尔滨: 哈尔滨工业大学出版社. 2000.

[5]陈红芳,冯海泓,徐海东( 中国科学院声学研究所东海研究站上海 200032).采用短时傅立叶变换方法的电子耳蜗语音处理技术[J].声学技术: 2007年6月第26卷第3期.

[6] 张利军,岳宏达,雷正林.基于短时傅立叶变换的人工电子耳蜗言语处理器设计[J].Proceedings of the 27th Chinese Control Conference, July 16-18,2008,Kunming,Yunnan,China.

[7]聂开宝,刘琚.一种基于汉语音调信息的电子耳蜗语音信号处理新方案 [J].中国生物医学工程学报, 2001年6月第20卷第3期.

[8]聂开宝,蓝宁,高上凯.用小波变换实现电子耳蜗 CIS语音信号的处理[J]. 清华大学学报 (自然科学版 ) 1999年第 39卷第 9期:37~ 40.

[9]蒋明峰,小林.小波变换在电子耳蜗 CIS处理中的应用及其仿真和合成[J].浙江理工大学学报 ,2005年12月第 22卷,第4期.

[10]施晓敏,顾济华,陶智,赵鹤鸣,张晓俊.基于听觉感知小波变换的电子耳蜗 CIS 语音信号处理[J].微电子学与计算机,2006 年第 23 卷第 12 期: 41~43.

国产人工耳蜗现状及展望

专题论坛 人工耳蜗 EATURE 76 中国医学文摘耳鼻咽喉科学 NEWS AND REVIEWS/March 2011, Vol.26, No.2 [关键词] 耳蜗植入物(Cochlear Implants );听觉丧失,感音神经性(Hearing Loss ,Sensorineural );研究(Research );临床试验(Clinical Trials );中国(China )国产人工耳蜗现状及展望 陈兵 陈兵 复旦大学附属眼耳鼻喉科医院耳神经颅底外科,上海 200031 江苏人,主任医师,教授,博士研究生导师,主要从事听觉医学的基础与临床研究工作。Email :b_chen66@https://www.doczj.com/doc/cd2722265.html, 人工耳蜗是现代医学的重要成果之一,是目前国际公认的能使双侧重度或极重度感音神经性聋患者恢复听觉的唯一有效装置。国外自20世纪60年代开展人工耳蜗研发工作以来,近十余年取得了突破性进展[1],技术水平至臻完善,临床应用效果明显。目前,常用的人工耳蜗产品主要有3种:澳大利亚Cochlear 公司的Nucleus ,美国Advanced Bionics 公司的Clarion 及奥地利MED-EL 公司的产品。到2010年底,全球共有20余万人接受了人工耳蜗植入(cochlear implantation ,CI ),而我国内地却只有1万多例患者进行CI 。由于我国人工耳蜗产品全部依赖价格高昂的进口产品,使众多患者只能望“洋”兴叹,人工耳蜗国产化势在必行。 我国人工耳蜗的研制工作始于20世纪90年代,中国科学院院士、复旦大学附属眼耳鼻喉科医院王正敏教授主持的人工耳蜗研究小组(简称上海小组)[2]和北京协和医院研究小组等分别进行该方面的工作。上海小组设计单道隔皮射频载波向耳蜗输入模拟语言波形的电信号,达到分辨主要环境声的效果,生物相容性佳,与美国House 耳科研究所报道的单道人工耳蜗结果类似。当年上海小组在全国应用和推广单道人工耳蜗达800余例,与此同时,上海小组把目标指向科技水平更高的数字多道人工耳蜗。成功研制数字多道程控人工耳蜗的关键之一是两块芯片:数字信号处理(digital signal processing ,DSP )芯片和微处理器(central processing unit ,CPU )芯片。DSP 芯片用于人工耳蜗体外装置言语信息处理;CPU 芯片封装在植入体内的接收刺激器,通过隔皮射频送载信号。由于20世纪90年代我国信息技术及封装工艺的缺陷使得人工耳蜗国产化进程一度停顿,随着国内微电子技术的发展,上海小组经过多年的努力终于成功研制出数字人工耳蜗(原型),于1997年申请并获批“多道程控人工耳蜗”专利。 遵照国家食品药品监督管理局发布的《医疗器械临床试 验规定》,2004年上海力声特医学科技有限公司通过技术转让取得了人工耳蜗项目的全部知识产权,并对该技术进行产业化。2005年该公司成功推出了国产第1代REZ-I 型人工耳蜗,制定了第1个国产人工耳蜗企业技术标准,在此基础上申报了18项专利和1项软件著作版权。REZ-I 型国产人工耳蜗电极及编码策略如下:①电极由22道铂铱丝(铂铱比例为9∶1)和与其分别相连的22只铂铱电极环(铂铱比例为9∶1)组成,其外层包绕生物膜状硅橡胶。电极环直径均为0.6 mm ,宽度为0.3 mm ,相邻电极环的中心距离为0.8 mm ,第1个电极环距离顶端的生物硅橡胶1.0 mm 。②编码策略采用多峰提取编码策略,处理音频带宽为100~8000 Hz 。首先进行放大、自动增益控制及预加重等处理,再进行时频分析提取信号能量,语音信号划分为22道通带,频道划分考虑人对高低频的敏感度不同进行了非线性划分,根据各个通道的信号能量,调制刺激脉冲大小,按照能量由大到小或从蜗顶到蜗底的顺序传送至相应电极。除上述核心技术特点外,REZ-I 型国产人工耳蜗具备下列优点:①植入装置采用钛壳陶瓷密封工艺,密封性能优良,耐冲撞;②言语处理器采用2节5号充电电池供电,可方便患者应用及更换;③最重要的一点,上市后价格预计明显低于进口人工耳蜗产品,使更多的耳聋患者能够用得起人工耳蜗产品。作为第1代国产人工耳蜗产品,尚存在一定局限性:①目前尚不具备神经反应遥测技术;②适用对象为成年语后聋患者;③体外装置设计为体配式,暂无耳背式。该产品以后的升级换代仍具有很大空间。 2009年6月~2010年3月根据国家食品药品监督管理局有关《医疗器械临床试验规定》进行国产人工耳蜗植入的临床验证,临床试验在全国5所三级甲等医院进行,分别是复旦大学附属眼耳鼻喉科医院、第二军医大学附属长征医院、华中科技大学同济医学院附属协和医院、第三军医大学第一附属医院和广东省人民医院。对48例重度、极重度感音神

语音信号处理答案

二、问答题(每题分,共分) 、语音信号处理主要研究哪几方面的内容? 语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语言信号进行处理的一门学科,语音信号处理的理论和研究包括紧密结合的两个方面:一方面,从语言的产生和感知来对其进行研究,这一研究与语言、语言学、认知科学、心理、生理等学科密不可分;另一方面,是将语音作为一 种信号来进行处理,包括传统的数字信号处理技术以及一些新的应用于语音信号的处理方法 和技术。 、语音识别的研究目标和计算机自动语音识别的任务是什么? 语音识别技术,也被称为自动语音识别,(),其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为 计算机可读的输入,例如按键、二进制编码或者字符序列。 计算机自动语音识别的任务就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本 或命令的高技术。 、语音合成模型关键技术有哪些? 语音合成是实现人机语音通信,建立一个有听和讲能力的口语系统所需的两项关键技术,该系统主要由三部分组成:文本分析模块、韵律生成模块和声学模块。.如何取样以精确地抽取人类发信的主要特征,.寻求什么样的网络特征以综合声道的频率响应,.输出合成声音的质量如何保证。 、语音压缩技术有哪些国际标准? 二、名词解释(每题分,共分) 端点检测:就从包含语音的一段信号中,准确的确定语音的起始点和终止点,区分语音信号和非语音信号。 共振峰:当准周期脉冲激励进入声道时会引起共振特性,产生一组共振频率,称为共振峰频率或简称共振峰。 语谱图:是一种三维频谱,它是表示语音频谱随时间变化的图形,其纵轴为频率,横轴为时间,任一给定的频率成分在给定时刻的强弱用相应点的灰度或色调的浓淡来表示。 码本设计:就是从大量信号样本中训练出好的码本,从实际效果出发寻找好的失真测度定义 公示,用最少的搜素和计算失真的运算量。 语音增强:语音质量的改善和提高,目的去掉语音信号中的噪声和干扰,改善它的质量 三、简答题(每题分,共分) 、简述如何利用听觉掩蔽效应。 一个较弱的声音(被掩蔽音)的听觉感受被另一个较强的声音(掩蔽音)影响的现象称为人耳的“掩蔽效应”。人耳的掩蔽效应一个较弱的声音(被掩蔽音)的听觉感受被另一个较强的声 音(掩蔽音)影响的现象称为人耳的“掩蔽效应”。被掩蔽音单独存在时的听阈分贝值,或者 说在安静环境中能被人耳听到的纯音的最小值称为绝对闻阈。实验表明,—绝对闻阈值最小,即人耳对它的微弱声音最敏感;而在低频和高频区绝对闻阈值要大得多。在范围内闻阈随频率变化最不显著,即在这个范围内语言可储度最高。在掩蔽情况下,提高被掩蔽弱音的强度, 使人耳能够听见时的闻阈称为掩蔽闻阈(或称掩蔽门限),被掩蔽弱音必须提高的分贝值称为 掩蔽量(或称阈移)。 、简述时间窗长与频率分辨率的关系。 采样周期、窗口长度和频率分辨率△之间存在下列关系:△(*) 可见,采样周期一定时,△随窗口宽度的增加而减少,即频率分辨率相应得到提高,但同时时间分辨率降低;如果窗口取短,频率分辨率下降,而时间分辨率提高,因而二者是矛盾的。 、简述时域分析的技术(最少三项)及其在基因检测中的应用。()

数字信号处理课程设计任务书doc

齐鲁工业大学 课程设计任务书 学院电子信息与控制工程学院专业通信工程 姓名班级学号 题目树形结构滤波器组设计 主要内容、基本要求、主要参考资料等: 主要内容: 滤波器组在语音、图像的子带编码和压缩中都有着广泛的应用,非均匀滤波器组还构成了Mallat多分辨分析的算法基础,在小波变换中占有重要的地位。本设计主要内容是研究树形滤波器组的原理,并设计一个树形滤波器组,实现语音信号的分解与重构。基本要求: (1)滤波器组的基本原理;(2)树形结构滤波器组的原理及设计方法;(3)设计一个8通道的树形结构滤波器组:均匀滤波器组和非均匀滤波器组;给出设计思路及结果;(4)用设计的滤波器组对某信号进行多通道分解,验证滤波器组的性能,对结果进行分析;(5)提交课程设计报告。 主要参考资料: 1. 胡广书. 现代信号处理教程,数字信号处理. 清华大学出版社. 2005.06 2. 高西全. 数字信号处理. 西安电子科技大学出版社. 2009.01 3. matlab信号处理相关书籍,多采样率信号处理的书籍、资料。 4. 相关网络资源 完成期限:自 2013 年 6 月 18 日至 2013 年 7 月 5 日

指导教师:张凯丽教研室主任: 齐鲁工业大学 课程设计任务书 学院电子信息与控制工程学院专业通信工程 姓名班级学号 题目平行结构滤波器组设计 主要内容、基本要求、主要参考资料等: 主要内容: 滤波器组在语音、图像的子带编码和压缩中都有着广泛的应用,非均匀滤波器组还构成了Mallat多分辨分析的算法基础,在小波变换中占有重要的地位。本设计主要内容是研究平行滤波器组的原理,并设计一个平行滤波器组。 基本要求: (1)滤波器组的基本原理;(2)平行结构滤波器组的原理及设计方法;(3)设计一个8通道的平行结构滤波器组:均匀滤波器组和非均匀滤波器组;给出设计思路及结果;(4)用设计的滤波器组对某信号进行多通道分解,验证滤波器组的性能,对结果进行分析;(5)提交课程设计报告。 主要参考资料: 1. 胡广书. 现代信号处理教程,数字信号处理. 清华大学出版社. 2005.06 2. 高西全. 数字信号处理. 西安电子科技大学出版社. 2009.01 3. matlab信号处理相关书籍,多采样率信号处理的书籍、资料。 4. 相关网络资源

数字语音处理

数字语音处理课程论文

数字语音处理课程论文 指导老师: 班级: 姓名: 学号:

语音识别 语音识别技术涉及到好几个领域,其中有:信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等。 声学特征 声学特征的提取与选择是语音识别的一个重要环节。声学特征的提取既是一个信息大幅度压缩的过程,也是一个信号解卷过程,目的是使模式划分器能更好地划分。 由于语音信号的时变特性,特征提取必须在一小段语音信号上进行,也即进行短时分析。这一段被认为是平稳的分析区间称之为帧,帧与帧之间的偏移通常取帧长的1/2或1/3。通常要对信号进行预加重以提升高频,对信号加窗以避免短时语音段边缘的影响。 下面介绍常用的一些声学特征。 线性预测系数LPC:线性预测分析从人的发声机理入手,通过对声道的短管级联模型的研究,认为系统的传递函数符合全极点数字滤波器的形式,从而n 时刻的信号可以用前若干时刻的信号的线性组合来估计。通过使实际语音的采样值和线性预测采样值之间达到均方差最小LMS,即可得到线性预测系数LPC。对LPC的计算方法有自相关法(德宾Durbin法)、协方差法、格型法等等。计算上的快速有效保证了这一声学特征的广泛使用。与LPC这种预测参数模型类似的声学特征还有线谱对LSP、反射系数等等。 倒谱系数CEP:利用同态处理方法,对语音信号求离散傅立叶变换DFT后取对数,再求反变换iDFT就可得到倒谱系数。对LPC倒谱(LPCCEP),在获得滤波器的线性预测系数后,可以用一个递推公式计算得出。实验表明,使用倒谱可以提高特征参数的稳定性。 Mel倒谱系数MFCC和感知线性预测PLP:不同于LPC等通过对人的发声机理的研究而得到的声学特征,Mel倒谱系数MFCC和感知线性预测PLP是受人的听觉系统研究成果推动而导出的声学特征。对人的听觉机理的研究发现,当两个频率相近的音调同时发出时,人只能听到一个音调。临界带宽指的就是这样一种令人的主观感觉发生突变的带宽边界,当两个音调的频率差小于临界带宽时,人就会把两个音调听成一个,这称之为屏蔽效应。Mel刻度是对这一临界带宽的度量方法之一。 MFCC的计算首先用FFT将时域信号转化成频域,之后对其对数能量谱用依照Mel刻度分布的三角滤波器组进行卷积,最后对各个滤波器的输出构成的向量进行离散余弦变换DCT,取前N个系数。PLP仍用德宾法去计算LPC参数,但在计算自相关参数时用的也是对听觉激励的对数能量谱进行DCT的方法。

七彩梦-人工耳蜗国家项目申请表电子版

“七彩梦行动计划” 聋儿(人工耳蜗)康复项目 申请表 听障儿童姓名: 出生日期:年月日 申报日期:年月日 申报年龄:岁月日 四川省残疾人联合会印制

填报说明 一、此表适用于“七彩梦行动计划—聋儿(人工耳蜗)康复项目”申请者。 二、此表由听障儿童法定监护人和专业人员填写。 三、此表由十八项内容组成,具体填写要求说明如下: (一)此表用蓝色、黑色签字笔或钢笔完整填写,表中各项内容如有缺项、漏项视为无效申请。 (二)此表要求如实填写,所提供材料真实有效,否则将被取消申请资格。 (三)第一和第二两项由听障儿童法定监护人根据自身情况如实填写,其中“家庭年人均收入”指家庭上年度总收入【1】除以家庭总人口。 (四)第三项由专业人员协助听障儿童法定监护人如实填写。 (五)第四至第八项由听障儿童法定监护人提供家庭户口、身份证、家庭收入证明【2】原件等,由项目工作人员对上述内容与原件进行核对、确认并签字后 粘贴至指定位置,视为有效。 (六)第九至十八项由听障儿童法定监护人提供项目指定筛查机构或定点手术医院出具的检查结果,项目工作人员应对其进行核对、确认后粘贴至指定位 置,核对签字有效。 说明:以填表日期计算,九至十三项要求提供6个月以内的检查结果;十六、十七项要求提供3个月内的检查结果,超过时间要求视为无效结果。 —————————————— 【1】家庭总收入包括四大部分:①工资性收入:包括工资及补贴收入、其他劳动收入。②经营性净收入:指家庭成员从事生产经营活动所得的净收入。③财产性收入:包括利息收入、股息与红利收入、保险收入、其它投资收入、出租房屋收入、知识产权收入。④转移性收入:包括养老金或离退休金、社会救济收入、辞退金、赔偿收入、保险收入、失业保险金、赡养收入、捐赠收入、亲友搭伙费、提取住房公积金、记账补贴、其他转移收入。 【2】家庭经济收入证明:在职人员需出具所在单位核准盖章并签字的收入证明;离退休人员和失业人员由退休金和失

基于MATLAB的语音信号处理系统设计(程序+仿真图)--毕业设计

语音信号处理系统设计 摘要:语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科。语音信号处理的目的是得到某些参数以便高效传输或存储,或者是用于某种应用,如人工合成出语音、辨识出讲话者、识别出讲话内容、进行语音增强等。本文简要介绍了语音信号采集与分析以及语音信号的特征、采集与分析方法,并在采集语音信号后,在MATLAB 软件平台上进行频谱分析,并对所采集的语音信号加入干扰噪声,对加入噪声的信号进行频谱分析,设计合适的滤波器滤除噪声,恢复原信号。利用MATLAB来读入(采集)语音信号,将它赋值给某一向量,再将该向量看作一个普通的信号,对其进行FFT变换实现频谱分析,再依据实际情况对它进行滤波,然后我们还可以通过sound命令来对语音信号进行回放,以便在听觉上来感受声音的变化。 关键词:Matlab,语音信号,傅里叶变换,滤波器 1课程设计的目的和意义 本设计课题主要研究语音信号初步分析的软件实现方法、滤波器的设计及应用。通过完成本课题的设计,拟主要达到以下几个目的: 1.1.了解Matlab软件的特点和使用方法。 1.2.掌握利用Matlab分析信号和系统的时域、频域特性的方法; 1.3.掌握数字滤波器的设计方法及应用。 1.4.了解语音信号的特性及分析方法。 1.5.通过本课题的设计,培养学生运用所学知识分析和解决实际问题的能力。 2 设计任务及技术指标 设计一个简单的语音信号分析系统,实现对语音信号时域波形显示、进行频谱分析,

利用滤波器滤除噪声、对语音信号的参数进行提取分析等功能。采用Matlab设计语言信号分析相关程序,并且利用GUI设计图形用户界面。具体任务是: 2.1.采集语音信号。 2.2.对原始语音信号加入干扰噪声,对原始语音信号及带噪语音信号进行时频域分析。 2.3.针对语音信号频谱及噪声频率,设计合适的数字滤波器滤除噪声。 2.4.对噪声滤除前后的语音进行时频域分析。 2.5.对语音信号进行重采样,回放并与原始信号进行比较。 2.6.对语音信号部分时域参数进行提取。 2.7.设计图形用户界面(包含以上功能)。 3 设计方案论证 3.1语音信号的采集 使用电脑的声卡设备采集一段语音信号,并将其保存在电脑中。 3.2语音信号的处理 语音信号的处理主要包括信号的提取播放、信号的重采样、信号加入噪声、信号的傅里叶变换和滤波等,以及GUI图形用户界面设计。 Ⅰ.语音信号的时域分析 语音信号是一种非平稳的时变信号,它携带着各种信息。在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中无一例外需要提取语音中包含的各种信息。语音信号分析的目的就在与方便有效的提取并表示语音信号所携带的信息。语音信号分析可以分为时域和变换域等处理方法,其中时域分析是最简单的方法。 Ⅱ.语音信号的频域分析 信号的傅立叶表示在信号的分析与处理中起着重要的作用。因为对于线性系统来说,可以很方便地确定其对正弦或复指数和的响应,所以傅立叶分析方法能完善地解决许多信号分析和处理问题。另外,傅立叶表示使信号的某些特性变得更明显,因此,它能更

数字语音处理(精华版)

1·语音信号处理的三大分支:语音合成(说),语音编码(压缩),语音识别(听),语音增强。2·语音是怎样生成的:空气由肺部排入喉部,经过声带进入声道,最后由嘴辐射出声波,这就形成了语音。 3·浊音:发音时声带振动的音称为浊音,它能量高,过零率低。 为周期性斜三角脉冲。清音:声带不振动,能量低过零率高非周期脉冲,可用随机白噪声激励。 4·掩蔽效应:一个声音的听感觉感受受同时存在的另一个声音的影响的现象。 掩蔽效应的应用:它指人耳只对最明显的声音反应敏感,对于不敏感的反应较不敏感,应用此原理人们发明了MP3等压缩的数字音乐格式,只突出记录人耳较为敏感的中频段声音,大大压缩了存储空间。 5·听觉机理:(1)外耳:机械振动,(2)中耳:限幅放大,(3)内耳:耳蜗。 6·语音信号数字模型:1)激励模型、2)声道模型、3)辐射模型。 7·语音生成系统的传递函数: ) ( )z( ) ( ) (z R V z G z H= 8·模型局限性及解决办法: 声道的传输函数具有全极点的性质,这对于元音和大多数辅音来说是比较符合实际的,但对于鼻音和阻塞音来说由于出现了零点,这种模型就不够准确了,一种解决办法是在V(z)中引入若干个零点但这样将使模型复杂化,另一种是适当提高阶数P,使得全极点模型能更好的逼近具有此种零点的传输函数。9·预加重含义:加入一阶高通滤波器。10·预加重处理目的:目的是为了对语音的高频部分进行加重,去除口唇辐射的影响,增加语音的高频分辨率11·预加重处理技术:一般通过传递函数为: z1 1 H(z)- - =α的一阶FIR高通数字滤波器来实现预加重。 12·短时平均能量主要用途: 1)可以作为区分浊音和清音的特征参 数2)在信噪比较高的情况下短时能量 还可以作为区分有声和无声的依据3) 可以作为辅助的特征参数用于语音识 别中。 13常用的窗有两种:一种是矩形窗, 窗函数如下: ? ? ?- ≤ ≤ = 其他 ,0 1 ,1 ) ( N n n ω 可简化为: ∑ - - = - - = n N n m n m x m x z )1 ( |)] 1 ( sgn[ )] ( sgn[ | 2 1 π 另一种是汉明窗,窗函数: ? ? ?≤ ≤ - - = 其他 ,0 )] 1 /( 2[ cos 46 .0 54 .0N n N nπ ω 14·过零率:单位时间内过零的次数。 浊音:过零率低能量高,清音:过零率 高能量高。 15·端点检测目的:从包含语音的一段 信号中确定出语音的起点及结束点。 16·自相关函数: 时域离散确定信号: ∑+∞ -∞ = + = m k m x M x) ( ) ( ) R(k 时域离散随机信号: ∑ - = + + = N N m k m x m x N ) ( ) ( 1 2 1 ) R(k 自相关函数性质:1)对称性: R(K)=R(-K)2)在K=0处为最大值, 即对于所有K来说 )0( |) ( |R K R≤3)对于确定信 号,R(0)对应于能量对于随机信号R (0)对应于平均功率。 17·浊音和清音的短时自相关函数有以 下特点:1)短时自相关函数可以很明显 的反映出浊音信号的周期性 2)清音的短时自相关函数没有周期性, 也不具有明显突出的峰值,其性质类似 于噪声。3)不同的窗对短时自相关函 数结果有一定影响。 18·短时自相关函数(求峰值)两个峰 值之间的距离为周期。短时平均幅度差 函数(求谷值)两个谷值之间的距离为 周期。 19·采用双限门比较的两极判决法:第 一级判决:1)先根据语音短时能量的轮 廓选取一个较高的门限T1进行一次粗 判:语音起止点位于该门限与短时能量 包络交点所对应的时间间隔之外。 2)根据背景噪声的平均能量确定一个 较低的门限T2,并从A点往左、从B 点往右搜索,分别找到短时能量包络与 门限T2相交的两个点C和D,于是CD 段就是双门限方法根据短时能量所判 定的语音段。第二级判决: 以短时平均过零率为标准,从C点往左 和D点往右搜索,找到短时平均过零 率低于某个门限T3的两点E和F,这 便是语音段的起止点。门限T3是由背 景噪声的平均过零率所确定的。 20·当n固定时,它们就是序列 ) ) (m x( m - n ω的傅里叶变 换或离散傅里叶变换。当ω或K固定 时,它们就是一个卷积,相当于滤波器 的运算。 21·基音周期估值的两种方法:第一种 方法:先对语音信号进行低通滤波,在 进行自相关计算。第二种方法,先对语 音信号进行中心削波处理,在进行自相 关计算。 判别基音周期的方法:1·短时自相关 函数法。2·短时平均幅度差函数。 22·线性预测编码就是利用过去的样值 对新样值进行预测,然后将样值的实际 值与预测值相减,得到一个误差信号, 显然误差信号的动态范围远小于原始 语音信号的动态范围,对误差信号的进 行量化编码,可大大减少量化所需的比 特数,使编码速率降低。

微电子技术在医学中的应用

微电子技术在医学中的应用 随着科技的迅速发展,和医疗水平息息相关的电子技术应用也越来越广泛。微电子技术的发展大大方便了人们的生活,随着微电子技术的发展,生物医学也在快速的发展,微电子技术过去在医学中的主要是应用于各类医疗器械的集成电路,在未来主要是生物芯片。生物芯片技术在医学、生命科学、药业、农业、环境科学等凡与生命活动有关的领域中均具有重大的应用前景。微电子技术与生物医学之间有着非常紧密的联系。 生物医学电子学是由微电子学、生物和医学等多学科交叉的边缘科学,为使得生物医学领域的研究方式更加精确和科学,所以将电子学用于生物医学领域。在生物医学与电子学交叉作用部分中最活跃、最前沿、作用力最大的一项关键技术就是微电子技术。特别是随着集成电路集成度的提高和超大规模集成电路的发展,元件尺寸达到分子级,进入了分子电子学时代,用有机化合物低分子、高分子和生物分子作芯片,它们具有识别、采集、记忆、放大、开关、传导等功能,更大大促进了医学电子学的发展。 以下将主要从生物医学传感器、植入式电子系统、生物芯片这三个方面结合当前国际上最新进展来介绍两者之间的关系与发展。 一、生物医学传感器 生物医学传感器是连接生物医学和电子学的桥梁。它的作用是把人体中和生物体包含的生命现象、性质、状态、成分和变量等生理信息转化为与之有确定函数关系的电子信息。生物医学传感器技术是生物医学电子学中一项关键的技术,是发展生物技术必不可少的一种先进的检测方法与监控方法,也是物质分子水平的快速、微量分析方法。因为生物传感器专一、灵敏、响应快等特点,为基础医学研究及临床诊断提供了一种快速简便的新型方法,在临床医学中发挥着越来越大的作用,意义极为重大。 常见的生物医学传感器主要可分为以下几种:电阻式传感器,电感式传感器,电容式传感器,压电式传感器,热电式传感器,光电传感器以及生物传感器等。 医学领域的生物传感器发挥着越来越大的作用。在临床医学中,酶电极是最早研制且应用最多的一种传感器。利用具有不同生物特性的微生物代替酶,可制成微生物传感器,广泛应用于:药物分析、肿瘤监测、血糖分析等。 生物医学传感器相较于传统医疗方式具有以下特点: 1、生物传感器采用固定化生物活性物质作催化剂,价值昂贵的试剂可以重复多次使用,克服了过去酶法分析试剂费用高和化学分析繁琐复杂的缺点。因此,这一技成本低,在连续使用时,每例测定仅需要几分钱人民币,术在很大程度上减轻病患医疗费用上的负担。

数字语音处理_作业

说明:平时作业写在作业本上,注意每次作业之间保持一定空白间距。期末随堂考试写在打印纸上。记得抄题目。最后成绩按作业质量与出勤率评定。谢谢合作! 第1次作业(第1章) 1.语音信号处理的目的是什么? 2.语音信息的交换大致可以分为哪三类? 3.语音信号处理的三个主要分支是什么? 4.画出语音处理过程的结构框图。 第2次作业(第2章) 1.人的发声器官由哪3部分组成? 2.浊音和清音的发声机理是什么? 3.画出语音信号产生的二元激励模型。 第3次作业(第3章) 1.语音信号时域分析提取的特征参数主要有哪些? 2.对语音信号进行预加重的目的是什么?实现预加重的数字滤波器的传递函数是什么? 3.什么是语音信号的短时平稳性?用图和公式说明语音信号的分帧加窗过程。 4.短时平均能量的定义式?窗长对短时平均能量计算的影响?短时平均能量的主要用 途? 5.短时平均过零率的定义式?短时平均过零率的用途? 第4次作业(第3章) 1.短时自相关函数及其修正型的定义式?对比浊音和清音的短时自相关函数特点。 2.什么叫端点检测?阐述利用能量和过零率进行语音端点检测的两级判决法的实现步骤。 3.基于短时自相关法的基音周期估值中,常用的两种削波函数公式是什么?

第5次作业(第4章) 1.写出一帧语音信号的短时傅里叶变换公式()j X eω。观察矩形窗和汉明窗两种窗函数下 n 的短时频谱图有哪些特点?关于短时谱和移动窗可以得出哪些结论? 2.画出滤波器组相加法实现短时综合的程序流程图。画出短时综合叠接相加法实现流程图。 第6次作业(第5章) 1.什么叫卷积同态系统?写出信号() x n复倒谱和倒谱的定义式。 2.给出倒谱法求基音周期的实现框图。 第7次作业 1.语音编码的目的是什么?按编码方式可分为三种,它们各自特点是什么?(第8章) 2.阐述语音合成的三种方法,并予以比较。(第9章) 3.语音识别系统的分类?语音识别系统的典型组成框图。(第10章) 期末随堂考试 1.语音信号处理主要研究哪几方面的内容? 2.语音信号的清/浊音有什么区别?清/浊音的AMDF有什么区别? 3.解释端点检测、基音、共振峰、语谱图 4.短时分析如何“分帧”?画图表示帧长、帧移。 5.简述时间窗长与频率分辨率的关系。 6.简述中心削波自相关法基音检测的原理及优点。为什么要进行后处理?如何后处理? 7.论述共振峰合成的原理及其在语音合成中的应用。 8.简述同态信号处理在共振峰估计中的作用。 9.语音识别的目的是什么?如何分类?有哪些方法? 10.列举5 种语音信号处理应用技术或产品。简述其工作原理?

人工耳蜗的发展趋势

Trends in Cochlear Implant(CN) 人工耳蜗的发展趋势 Fan-Gang Zeng, John-Yuhan Bai Hearing and Speech Research Lab Department of Otolaryngology, Department of Biomedical Engineering University of California, Irvine 摘要 当今世界上有超过6万人在使用人工耳蜗来恢复功能性听力。虽然它们在不同个体上的性能差异依然很大,但平均来说,大部分使用者都可以通过人工耳蜗在安静环境下进行顺畅的电话交谈。使用人数和科技文献的数量的指数性增长,证实了人工耳蜗已经发展成为一个成熟的领域。本文着重从心理物理学,语音,音乐和认知表达这几个角度,来阐述现今与人工耳蜗相关的声学、临床医学、工程学、解剖学和生理学方面的发展概况。本文也报告了一些在人工耳蜗的术前评估、调试协议、信号处理和术后康复方面的临床和实验发展趋势。最后向读者描绘了一幅人工耳蜗未来不断扩大的发展蓝图,它将综合助听器,中耳装置和人工耳蜗这三个独立而又相互补充的部分来实现一个完整的听力损失解决方案。 关键词:人工耳蜗,信号处理

目录 人工耳蜗信号处理方法的研究 (1) 1 简介: (3) 1.1人工耳蜗的历史 (3) 1.2现状 (4) 2 工程问题 (6) 2.1系统设计 (6) 2.2语音信号处理器 (7) 2.3电极 (10) 2.4遥测采集技术 (11) 2.5调试系统 (12) 3 解剖学和生理学问题 (12) 3.1耳蜗和听觉神经 (13) 3.2声学刺激和电刺激的不同 (13) 3.3电刺激的中枢神经响应 (13) 4 心理物理学性能 (13) 4.1强度、响度和动态范围 (14) 4.2频率,音调和音调构成 (14) 4.3时域处理 (14) 5 语音处理的性能 (15) 5.1希尔波特包络和微细结构 (15) 5.2时域和频域处理 (16) 5.3语音识别 (19) 5.4双边人工耳蜗及联合声电刺激 (20) 5.5说话人和音色的识别 (22) 6 音乐欣赏性能 (22) 6.1节拍和节奏 (23) 6.2音调、间隔和旋律 (23) 6.3音品和乐器 (24) 7 感知性能 (25) 8 发展趋势 (25) 8.1临床问题 (25) 8.2下一代人工耳蜗 (26) 8.3前景 (26)

有关人工耳蜗行业的简要分...

有关人工耳蜗的初步行业研究 一、人工耳蜗概述 什么是人工耳蜗 人工耳蜗(cochlear implant system),又称人造耳蜗、电子耳蜗,是一种替代人耳功能的电子装置,它可以帮助患有重度、极重度耳聋的成人和儿童恢复或提供听的感觉。这里的重度、极重度耳聋患者是指双耳听阈大于90分贝(dBHL)听力级以上,配戴大功率助听器无效的人。 耳聋分类 人工耳蜗的工作原理 与助听器等其它类型的听觉辅助设备不同,人工耳蜗的工作原理不是放大声音,而是位于耳蜗内、功能尚完好的听神经施加脉冲电刺激。 在一个正常的听觉过程中,声波从外耳经由中耳到达耳蜗,在那里声信号被转换成电脉冲传向大脑。大多数的严重听力损伤病例都有耳蜗声电转换功能损坏这一问题存在。人工耳蜗恰恰是跨越了这一个自然转换过程,而直接用电脉冲来刺激听觉神经。所以,人工耳蜗起到了模拟和替代从外耳到内耳的整体听觉功能的作用。

人工耳蜗包括:体外构件部分,体内植入部分。体外部件包括:麦克风、言语处理器和发射线圈。体内构件包括:接收线圈和电极序列。麦克风拾取声信号,并将声信号传入言语处理器,体外的言语处理器指令以射频信号的方式传入体内感应器,这种信号经听神经中枢端传入脑干的耳蜗核,并进一步产生听觉。这种体内体外分离的工作原理免除了两者之间的物理连接,从而降低了感染的机会。 需要明确的是:人工耳蜗的作用是将声音信号传导到耳蜗,并不是完全替代耳蜗。若耳蜗完全损坏,也无能为力。 人工耳蜗发展历程 人工耳蜗技术开始于上世纪50年代,经过数十年的发展,成为目前全聋患者恢复听觉的惟一有效的治疗方法。 在2009年之前,主流的各种人工耳蜗都采用传统的声音包络编码(振幅提取)。但该策略因忽略了声音的低频精细结构,所以在噪音下的言语识别、汉语声调以及音乐欣赏方面存 人工耳蜗植入体 人工耳蜗言语处理器 人工耳蜗工作原理

语音信号处理 (第2版)赵力 编著 语音信号处理勾画要点

语音信号处理(第2版)赵力编著 重点考点 第2章语音信号处理的基础知识 1.语音(Speech)是声音(Acoustic)和语言(Language)的组合体。可以这样定义语音:语音是由一连串的音组成语言的声音。 2.人的说话过程可以分为五个阶段:(1)想说阶段(2)说出阶段(3)传送阶段(4)理解阶段(5)接收阶段。 3.语音是人的发声器官发出的一种声波,它具有一定的音色,音调,音强和音长。其中,音色也叫音质,是一种声音区别于另一种声音的基本特征。音调是指声音的高低,它取决于声波的频率。声音的强弱叫音强,它由声波的振动幅度决定。声音的长短叫音长,它取决于发音时间的长短。 4.说话时一次发出的,具有一个响亮的中心,并被明显感觉到的语音片段叫音节(Syllable)。一个音节可以由一个音素(Phoneme)构成,也可以由几个音素构成。音素是语音发音的最小单位。任何语言都有语音的元音(Vowel)和辅音(Consonant)两种音素。 5.元音的另一个重要声学特性是共振峰(Formant)。共振峰参数是区别不同元音的重要参数,它一般包括共振峰频率(Formant Frequency)的位置和频带宽度(Formant Bandwidth)。 6.区分语音是男声还是女声、是成人声音还是儿童声音,更重要的因素是共振峰频率的高低。 7.浊音的声带振动基本频率称基音周期(或基音频率),F0表示。 8.人的听觉系统有两个重要特性,一个是耳蜗对于声信号的时频分析特性;另一个是人耳听觉掩蔽效应。 9.掩蔽效应分为同时掩蔽和短时掩蔽。 10.激励模型:一般分成浊音激励和清音激励。浊音激励波是一个以基音周期为周期的斜三角脉冲串。 11.声道模型:一是把声道视为由多个等长的不同截面积的管子串联而成的系统。按此观点推导出的叫“声管模型”。另一个是把声道视为一个谐振腔,按此推导出的叫“共振峰模型”。 12.完整的语音信号的数字模型可以用三个子模型:激励模型、声道模型和辐射模型的串联来表示。 13.语谱图:人们致力于研究语音的时频分析特性,把和时序相关的傅立叶分析的显示图形。 第三章语音信号分析 1.贯穿于语音分析全过程的是“短时分析技术”。 2.语音信号的数字化一般包括放大及增益控制、反混叠滤波、采样、A/D变换及编码(一般就是PCM码);预处理一般包括预加重、加窗和分帧等。 3.预滤波的目的有两个:

数字语音处理课程实验报告

数字语音处理课程报告

语音信号的采集与分析 摘要 语音信号的采集与分析技术是一门涉及面很广的交叉科学,它的应用和发展与语音学、声音测量学、电子测量技术以及数字信号处理等学科紧密联系。其中语音采集和分析仪器的小型化、智能化、数字化以及多功能化的发展越来越快,分析速度较以往也有了大幅度的高。本文简要介绍了语音信号采集与分析的发展史以及语音信号的特征、采集与分析方法,并通过PC机录制自己的一段声音,运用Matlab进行仿真分析,最后加入噪声进行滤波处理,比较滤波前后的变化。 关键词:语音信号,采集与分析,时域,频域 0 引言 通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。语言是人类持有的功能.声音是人类常用的工具,是相互传递信息的最主要的手段。因此,语音信号是人们构成思想疏通和感情交流的最主要的途径。并且,由于语言和语音与人的智力活动密切相关,与社会文化和进步紧密相连,所以它具有最大的信息容量和最高的智能水平。现在,人类已开始进入了信息化时代,用现代手段研究语音信号,使人们能更加有效地产生、传输、存储、获取和应用语音信息,这对于促进社会的发展具有十分重要的意义。 让计算机能听懂人类的语言,是人类自计算机诞生以来梦寐以求的想法。随着计算机越来越向便携化方向发展,随着计算环境的日趋复杂化,人们越来越迫切要求摆脱键盘的束缚而代之以语音输人这样便于使用的、自然的、人性化的输人方式。作为高科技应用领域的研究热点,语音信号采集与分析从理论的研究到产品的开发已经走过了几十个春秋并且取得了长足的进步。它正在直接与办公、交通、金融、公安、商业、旅游等行业的语音咨询与管理.工业生产部门的语声控制,电话、电信系统的自动拨号、辅助控制与查询以及医疗卫生和福利事业的生活支援系统等各种实际应用领域相接轨,并且有望成为下一代操作系统和应用程序的用户界面。可见,语音信号采集与分析的研究将是一项极具市场价值和挑战性的工作。我们今天进行这一领域的研究与开拓就是要让语音信号处理技术走人人们的日常生活当中,并不断朝更高目标而努力。 语音信号采集与分析之所以能够那样长期地、深深地吸引广大科学工作者去不断地对其进行研究和探讨,除了它的实用性之外,另一个重要原因是,它始终与当时信息科学中最活跃的前沿学科保持密切的联系.并且一起发展。语音信号采集与分析是以语音语言学和数字

《数字音视频处理技术》教学大纲

《数字音视频处理技术》教学大纲《数字音视频处理技术》教学大纲课程名称:数字音视频处理技术 学时:64 学分:3 课程性质:专业选修课 考核方式:考查 )专业学生开课对象:计算机科学与技术(师范 一. 教学目的与要求 《数字音视频处理技术》是计算机科学与技术(师范)专业的一门应用性较强的专业选修课程。 随着多媒体技术日益成熟,使用数字音视频处理技术来处理各种媒体在师范生以后的工作过程中显 得十分重要。 本课程的目的和要求是: 1. 使学生了解数字音视频技术的基本概念,掌握数字音视频技术的基本原理,具备一定的理论 知识; 2. 使学生掌握专业音视频软件的使用方法,能够进行音视频的采集与编辑操作,并能进行典型 的艺术特效处理。 4. 培养学生的审美能力、艺术创造能力和多媒体技术的实际应用能力。本课程总授课64学时,在第六学期开设,为考查课程,其中理论教学为32学时,实践教学为

32学时。 二. 课程内容及学时分配 章节内容学时 第一章数字音视频处理技术的产生与发展 2 第二章音频技术概述 2 第三章音频处理 8 第四章视频技术概述 2 第五章视频处理 12 第六章音视频处理技术综合应用 6 实验一音视频软件的安装与基本操作 2 实验二音频采集与编辑 4 实验三数字音频特效与合成 6 实验四视频采集与编辑 4 实验五数字视频特效 8 实验六音视频处理技术综合应用 8 合计 64 第一部分理论教学第一章数字音视频处理技术的产生与发展(2学时) 主要内容: 1. 数字音视频处理技术的基本概念; 2. 数字音视频处理技术的产生与发展过程; 3. 数字音视 频处理的主要研究内容;4. 数字音视频处理的软硬件环境。要求: 1. 了解数字音视频处理技术的基本概念、产生与发展过程; 2. 了解数字音视频处理的技术概况和主要研究内容; 3. 了解数字音视频处理的软硬件环境要求; 4. 了解常见的音视频处理软件及其功能特点。

三种型号人工耳蜗参数对比

三种型号人工耳蜗参数对比(1) 目前国内市场三种人工耳蜗技术参数对比生产厂家澳大利亚COCHLARE美国AB奥地利MEDEL理解说明植入体型号Nucleus 24 Advence(Contour)Hi-Res 90K 1jCombi 40+各品牌型号均为其国内市场上售价最高产品植入体封装方式钛金属\磁铁可移除钛金属\磁铁可移除陶瓷\磁铁不可移除病人需要时磁铁移除进行MRI脑部影像检查,但如有人工耳蜗植入,很少有医院会考虑同意为植入者做MRI脑部影像检查.除非不做不可植入体\手术切口情况整个植入体最厚6.5MM,颅骨磨骨部为正圆形状,直径为14MM,骨床深度2.5MM,,骨上厚度4MM,可选择小切口手术.整个植入体最厚 5.5MM,颅骨磨骨部为正圆形状,直径为20MM,骨床深度3MM,骨上厚度2.5MM,可选择小切口手术整个植入体最厚4MM,颅骨磨骨部为不规则形状,骨床深度一般要求4MM,全部嵌入,但在颅骨菲薄情况下,可以减少磨骨厚度,骨上可有突出,由于感应线圈\磁铁\芯片封装在一起,不可以选择小切口手术.手术切口大小同最终效果\孩子创伤程度无绝对关系,小切口可以满足部分家长心理需要,大切口有利于手术的可靠性操作.电极弯曲\通道间干扰情况弯曲程度大,刺激电极靠近蜗轴.电极点凹陷,通道间干扰小,其它型号有直电极,离蜗轴较远,通道间干扰大.预弯,刺激电极较靠近蜗轴,设计平板状电极刺激点,电极点凹陷减少通道间干扰,无直电极.直电极,离蜗轴较远,且电极点突出,主要通过拉大电极间距减少通道间干扰,无弯电极.人工耳蜗刺激的螺旋神经节位于蜗轴,越靠近蜗轴,离刺激目标越近,相互电极间干扰越少,频率特异性会越好.植入蜗内电极长度及数目22个刺激电极,1.7CM插入深度16个刺激电极,2.5CM插入深度12个刺激电极,3.1CM插入深度.同形号植入体亦有短电极可供选择.插入深度及电极数目指正常手术,电阻正常情况下较重耳蜗畸形及异常手术会有刺激电极减少或 ( 和)插入深度不够情况.最大声音处理\刺激速率14400次/秒82496次/秒18180次/秒此项主要决定处理声音信息量及细节处理能力.声音输入动态范围最大45dB最大80dB最大75dB主要决定同时获得声音信息量的多少,需要结合病人本身可接受的动态范围进行调节.最多使用声音处理策略ACE声音处理策略使用者最多,受制于整个处理速度影响,多数情况下选择22个通道处理获取声音但处理过程中会丢失部分声音信息,在每个声音刷新周期(一个脉宽周期,以微秒计)刺激时减少为8-12个通道.会丢失部分声音信息.绝大多数使用HI-Res高分辨率声音处理策略,处理速度快采用16通道处理获取信息,每个刷新周期刺激亦为16个通道刺激,获取信息全部处理刺激发送,声音信息完整性较好.绝大多数采用n OF m 声音处理策略使用者最多,12个通道处理获取声音,在每个声音刷新周期(一个脉宽周期)刺激时多为8-12个通道.丢失声音信息较少声音处理策略指人工耳蜗系统对把收集到的声音变为电极刺激电信号的处理方法,人工耳蜗发展史每一次声音处理策略的改进(硬件提升需同时),都会提升人工耳蜗的听觉效果.

语音信号处理

语音信号处理 ——语音信号的清、浊音分析 班级: 姓名: 学号: 时间:2014年9月22日

1 实验目的 通过Matlab 编程实现语音信号的时域波形图,并观察清音、浊音信号的时域特点。掌握语音信号的时域分析技术,如短时平均能量、短时平均幅度、短时平均过零率分析、短时平均自相关、短时平均幅度差。 2 实验原理 语音信号是一种非平稳的时变信号,它携带着各种信息。在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中无一例外需要提取语音中包含的各种信息。语音信号分析的目的就在与方便有效的提取并表示语音信号所携带的信息。语音信号分析可以分为时域和变换域等处理方法,其中时域分析是最简单的方法,直接对语音信号的时域波形进行分析,提取的特征参数主要有语音的短时能量,短时平均过零率,短时自相关函数等。 3 实验过程 1)观察信号波形图 信号的采样周期为20kHz ,图中幅度较大的为浊音,幅度较小的为清音。 2)计算语音信号的短时能量、短时平均幅度并画图 1 20()N n n m E x m -==∑ 1 0|()|N n n m M x m -==∑

由于语音信号的能量随时间变化,清音和浊音之间的能量差别显著。平均幅度函数没有平方运算,因此动态范围比短时能量小,接近于标准能量计算的动态范围的平方根。虽然都可以用来区分清、浊音,但短时平均幅度的清浊音幅度差没有短时能量明显。 3)计算信号的短时平均过零率并画图 1 1{|sgn[()]sgn[(1)]|}2N n n m Zn x m x m -==--∑

过零率可以反映信号的频谱特性。高频率对应着高过零率,低频对应着低过零率。浊音过零率低,清音的过零率低。 4)分别取语音信号的清、浊音部分,分析其短时自相关函数 1 0()()()N k n n n m R k x m x m k --== +∑ 分别取小段浊音、清音信号,计算其短时自相关函数。浊音的自相关函数呈现出周期性,有明显突出的峰值,在80个采样点附近,其基因周期: T=(1/fs)*80=(1/20000)*80=3ms ; 清音的短时自相关函数没有周期性,也不具有明显突出的峰值,其性质类似于噪声。 5)计算语音信号的短时平均幅度差函数并画图 1 0()|()()|N k n n n m F k x m x m k --== -+∑

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