基于TMS320VC5416DSP的数字助听器设计

2．3．2 基于短时谱估计的宽带噪音去除

由于语音信号的短时谱具有较强相关性，而噪声的前后相关性很弱，因此采用基于短时谱估计的方法从带噪语音中估计原始语音。而且人耳对于语音相位感受不敏感，可将估计得对象放在短时谱的幅度上。

2．3．3 谱相减法

谱相减法在无参考信号源的单话筒录音系统中是一个有效的方法。因为噪声是局部平稳的，可认为发语音强的噪声与发语音期间的噪声功率谱相同，因此利用语音前后的“寂静帧”来估计噪声。

谱相减法的原理框图及仿真结果如图4，图5所示，对语音信号加窗处理后，利用已知的噪声功率谱信息对信号进行除噪处理。





2．4 噪声对消法

噪声对消法是最基本的减谱算法，它的基本原理是从带噪语音中直接减去噪声。由于宽带噪声与语音信号在时域和频域上完全重叠，是比较难去除的。所以需要用到非线性处理，自适应滤波器不断地调节。

图6中一个声道采集带噪语音，另一个声道采集噪声。带噪语音序列S(n)与噪声序列d(n)经傅里叶变换得到频谱分量Sk(w)和Dk(w)，噪声分量Dk(w)经过滤波后与带噪语音相减，再加上带噪语音的相位，经傅里叶反变换恢复为时域信号。在强噪音背景时，这种方法可以得到很好的消除噪音效果。



在实际中两个采集声道要保证一定隔离，以防止两个声道都采到带噪语音。为了使采集到的噪声更接近于带噪语音中的噪声，自适应滤波器可以很好地实现这一功能。

图7是运用噪声对消法得到的左声道的增强语音示例。

  

2．4．1 多通道压缩算法

在听力损失的情况下，听阈普遍下移，从而造成听觉动态范围减小。这种动态范围的减小程度与频率有关，一般高频部分损失较大。在数字助听器信号处理算法中，听力补偿算法是其中最核心的一种算法。听力补偿算法的目的是对声音进行压缩放大，将正常人听阈范围内的声音映射至聋人听域内，并尽可能的保持听觉舒适和提高声音的清晰度和辨识度。

利用滤波器将信号分频段处理后再综合，声音信号被分为数个独立的频率区域，这些频率区域被称之为通道。该算法主要致力于在时域对信号进行处理。在各个通道中，根据患者听力损伤的情况，对于不同频段加以不同的放大处理，对不同频率成分使用不同的压缩算法，最后将合成的声音再发送到患者的耳道里。这里应用该方法对信号做了一定的处理，该系统中将中频信号做了适当的放大，收音效果良好。图8为三通道分频合成图。



2．5 系统实现

系统在实现时，通过USB接口将目标板和PC机连接起来。通过CCS对目标工程进行在线调试。
目标工程的主要任务是TMS320C5416初始化、管理板上的资源和完成音频的处理算法。要正确编写采样和输出音频信号的程序，必须对TMS320C5416的MCBSP的每个通道包括27个相关的寄存器进行正确的设置，以满足TMs320C5416和其他硬件电路芯片的各种时序要求(位同步、帧同步、时钟信号等)。图9为原始的语音信号在系统中的回放图形，图10为在CCS与DSP硬件连接的原始语音与处理后语音的对比图形。





3 结语

该课题设计的助听器实现了小型化、集成化、便捷化。系统还可以根据患者的具体需求进行参数的更改和设计，以满足不同患者的需求。随着社会的发展，在某些特定的场合不仅听力有障碍的人，就是听力正常的人也要借助助听器。人类对于助听器的需求会不断更新，对于问题的探索和研究也将与时俱进，使用助听器更好地为人类服务，实现人与自然和谐相处，从而促进社会和谐发展。