[发明专利]一种利用受损听力的听阈进行降噪的方法

说明书

技术领域

本发明属于语音信号处理领域，特别涉及一种利用受损听力的听阈进行降噪的方法，根据噪声级、听阈或者听觉掩蔽阈调整增益函数参数进行降噪，该方法尤其适用于数字助听器，但不限于数字助听器，也可用于其它语音信号被噪声污染的设备和领域，例如：语音通信、辅助听力设备、电话等。

背景技术

听力损失人士在有背景噪声的环境中辨别语音的能力大幅下降，且背景噪声会造成听者的听觉疲劳，并使其仅存的分辨力进一步下降，因此，在数字助听器中进行降噪处理是十分必要的，其主要目的是提高语音分辨力与聆听舒适度。

降噪也常被称为语音增强，常用的方法有谱减法、统计模型法、子空间法等基于信号估计的方法。由于数字助听器要求低功耗，所以对算法复杂度有一定的限制。目前，计算复杂度低的谱减法及其改进算法的使用较为普遍。

谱减法最早由S.F.Boll提出，假设语音信号和噪声不相关，语音的幅度谱可以用含噪信号和噪声的幅度谱相减得到。很快M.Berouti提出基于功率谱的谱减以及广义谱减法，在增益函数中引入过减因子，并根据全带信噪比对其进行调整，可以一定程度上减小“音乐噪声”。另外，很多研究人员在此基础上提出改进算法，例如线性谱减法、多通道广义谱减法等。

由于降噪技术的特点，在抑制噪声的同时必将引起语音信号的失真，而广义谱减法的过减因子会增大语音失真，语音失真导致降噪技术在语言理解度的提高方面并没有明显的效果，而且，有的降噪技术会导致语言理解度的降低，所以，降噪技术的关键是如何在噪声抑制和语音失真之间找到平衡点，在提高聆听舒适度的同时尽量减小语音失真。很多研究人员利用人耳的掩蔽特性，对每一帧信号，先计算掩蔽阈，并据此调整增益函数的参数，只把噪声降到掩蔽阈以下即可，该类方法的一个缺点是计算复杂度较高。另外，还有方法采用直线或分段折线来表示增益函数，并根据实际噪声级对其进行调整，在信噪比相等，噪声级较小的情况下，对含噪信号的衰减较小，这就一定程度上减小了语音失真。实际的听力损失情况比较复杂，不同听力损失患者的听力阈不同，同一患者，不同频率的听力损失情况也不同，所以只根据噪声级调整增益函数缺少针对性。

发明内容

本发明的目的是提供一种利用受损听力的听阈进行降噪的方法，针对患者的听阈和环境中的噪声级调整增益函数，既能有效地抑制噪声，又能减小不必要的语音失真，在提高聆听舒适度的同时，保证言语理解度。

为实现上述目的，本发明提供了一种利用受损听力的听阈进行降噪的方法，该方法将输入的语音信号分成N个子带信号，并进行听力补偿后，分别对子带信号进行降噪处理，最后，采用加权叠加滤波器组对输入的各路子带信号进行综合处理成一路输出信号；

所述的降噪处理的步骤包括：

1)信号预处理子步骤：

对经听力补偿后的各子带信号分别进行平滑、平均预处理，以降低信号功率谱估计的方差，提高输出语音质量。

2)实时噪声估计子步骤：

采用实时噪声估计算法，利用信号的时频特点连续更新噪声，估计噪声谱，以符合数字助听器实时处理的要求。该步骤估计得到的噪声进一步用于信噪比计算及广义谱减法中参数的确定。

3)广义谱减参数确定子步骤：

利用患者的听阈和步骤2)估计的噪声级计算广义谱减法的参数，以此控制降噪增益的大小，当降噪增益用倍数表示时，其值小于1；当用dB表示时，其值小于零；

所述的广义谱减法的降噪增益函数为：

其中，|X_k(m)|²和|N_k(m)|²分别经过听力补偿后含噪信号和加性噪声的功率谱估计，m表示离散时间，k表示子带标号；

式中，有四个可变参数，α是过减因子，α＞1会增加语音失真；β是最低衰减参数，β越大，残留的背景噪声越大；另外，两个参量γ和δ则决定了从G_k(m)＝1到G_k(m)＝0的过渡过程；设定α＝1，β＝0，参考功率谱减，设定γ＝2，即：

其中，γ_k(m)＝|X_k(m)|²/|N_k(m))|²是后验信噪比，δ的值待调整；

在谱减法中，在含有噪声的语音段，降噪增益越小，语音失真就越大，为了尽可能减小语音失真，本发明限定噪声乘以降噪增益函数后低于患者的听阈即可，无需进一步的噪声抑制。即噪声经过降噪处理后低于患者的听阈即可，临界状态时二者相等：