助聽器的噪音消除演算法

Noise cancellation algorithm in hearing aids

鍾譯賢(Yi-Hsien Chung)

指導教授 ： 桑梓賢

國立交通大學/電機學院/電子工程系所/碩士(2009年)

https://doi.org/10.6842/NCTU.2009.01191

摘要

子空間演算(subspace method)，頻譜相減演算(subtraction method)與卡爾曼濾波器(Kalman filter)等在處理語音方面已使用多年，在消雜訊方面也有其效果，所以期望能將其效果使用在助聽器上，來得到較好語音的訊號,使助聽器在使用上也能擁有較好的語音品質。
為因應助聽器的需要，演算法須滿足一些特性，一 計算量，處理過程不能太大或是複雜，因為助聽器在使用上，無法容忍處理時間過長的情況，二 低功率，因為使用者幾乎是全天配帶，若是需要常常更換電池或充電，將會大大降低其實用性。我們在計算量方面，盡可能尋找結構較簡單的演算法，或是將演算法的計算加以簡化，低功率方面，則是盡量善用濾波器組(filter bank)帶來的一些好處，例如硬體共用，分頻取代DFT計算等等，另外在使用濾波器組的架構下，有時也會帶來提升演算法效果的機會，期望在運算複雜度與效果之間能取得一個最佳的平衡。
以下為章節排序，章節一為消雜訊演算法的相關工作，主要介紹一些語音的客觀評估方法，章節二到五，為演算法的介紹，相關的演算法有子空間演算， 頻譜相減演算，卡爾曼(Kalman filter)以及雙耳演算，章節六為濾波器組的硬體架構介紹，章節七跟八則是將適用的演算法應用到濾波器組上，章節九則為一些演算法的特性比較與結論。

關鍵字

子空間演算 ； 頻譜相減演算 ； 卡爾曼濾波器

並列摘要

Noise amplification has been an annoying problem for hearing aid user. There are several effective noise reduction algorithms for general audio applications. But for hearing aids, the requirement of real-time processing prohibits adopting existing approaches with high computation complexity. In this paper, a noise reduction scheme is proposed to utilize the filter bank structure which us already required for the function of hearing-loss compensation. Through such hardware-sharing arrangement, it is hopeful to achieve low hardware and, most importantly, real-time noise reduction.

並列關鍵字

subspace method ； subtraction method ； Kalman filter

參考文獻

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