一種基于聲壓級分段的數(shù)字助聽器響度補償方法研究*

周　鋒，唐加能，王如剛

（1.鹽城工學院信息工程學院，江蘇鹽城，224051；2.華僑大學工學院，福建泉州362021）

一種基于聲壓級分段的數(shù)字助聽器響度補償方法研究*

周鋒1*，唐加能2，王如剛1

（1.鹽城工學院信息工程學院，江蘇鹽城，224051；2.華僑大學工學院，福建泉州362021）

響度補償技術是數(shù)字助聽器的核心技術之一，目前大多數(shù)響度補償算法均是籠統(tǒng)地通過低、中、高三段輸入聲壓級來進行補償增益值的計算的，這通常并不符合聽力損失患者的實際需要。為此，針對傳統(tǒng)三段補償算法補償效果的不足，提出了一種基于聲壓級分段的非等寬多通道響度補償算法。實驗仿真結果顯示，該算法比傳統(tǒng)的三段補償算法更好的補償了患者所需的聽力損失，顯著提升了患者的言語辨識率，且很好的消除了助聽器內(nèi)部噪聲對患者正常使用造成的影響。

聲壓級；響度補償；多通道濾波器組；數(shù)字助聽器

響度補償技術是數(shù)字助聽器中最重要的功能之一，其目的在于補償聽力損傷患者缺失的語音信息，以提高患者對于語音內(nèi)容的理解［1］。目前，對于數(shù)字助聽器響度補償方法的研究主要都集中在多通道的劃分上。多通道的頻帶劃分雖然能夠在一定程度上使得患者可以在不同頻段內(nèi)獲得不同的增益補償，但是其在具體進行響度補償時，多是籠統(tǒng)地通過低、中、高三段輸入聲壓級來進行補償增益值的計算的［2］，而患者對不同聲壓級的聲音所需要的補償值并不只是需要三段來補償。例如：在使用助聽器的過程中，麥克風和放大器等助聽器的內(nèi)部組件會產(chǎn)生較大的內(nèi)部噪聲，當在安靜環(huán)境時，這種噪聲有時候可以被患者聽見，特別是那些有好的低頻聽力的患者，這會導致患者對語音的可懂度、辨識率以及舒適度的下降。因此，傳統(tǒng)的低、中、高三段補償是不符合聽損患者的實際情況的。

基于上述原因，本文針對傳統(tǒng)三段補償算法的補償不足，提出了一種基于聲壓級分段的多通道響度補償算法，通過將聲壓級細化為八段，每段根據(jù)患者的實際需要進行不一樣的補償，以提高患者的言語辨識率以及舒適度。

1　基于人耳聽覺特性的濾波器組設計

由于人耳耳蝸言對聲音的感知并不與頻率呈線性關系，而是呈一種近似對數(shù)的關系，且人耳對聲音頻率最敏感部分主要集中在低頻處，因此在設計濾波器組時需要對低頻部分進行細分，而對高頻部分進行粗分。根據(jù)人耳對不同頻段的聲音感知能力，我們有：

通過式（1）可求得各臨界頻率，結合常見的11個頻率特征點（125 Hz、250 Hz、375 Hz、500 Hz、750 Hz、1 000 Hz、1 500 Hz、2 000 Hz、3 000 Hz、4 000 Hz和6 000 Hz），再根據(jù)盡量使劃分的通道中心頻率值落在頻率特征點處和低頻劃分細、高頻劃分粗的原則，進一步將100 Hz～8 kHz分為符合人耳聽覺特性的16通道［3］，如表1所示。

表1　通道劃分結果表

根據(jù)上述所設計的16通道濾波器組的頻帶劃分，考慮到常用的語音信號的相位對整個語音的可懂度和可聽性影響較少［4］，且滿足條件的IIR濾波器的階數(shù)會比FIR濾波器要少5倍～10倍，所用的存儲單元少，運算次數(shù)少，這些優(yōu)點正好是數(shù)字助聽器所需要的。因此根據(jù)實際條件，本文選擇使用IIR濾波器來進行16通道濾波器組的設計，濾波器階數(shù)取為6，所得到的濾波器組頻響如圖1所示。

圖1　本文設計的16通道濾波器組頻響圖

2　基于聲壓級分段的非等寬多通道響度補償設計

在傳統(tǒng)的多通道響度補償算法設計中，通常是分為低、中、高三段輸入聲壓級來進行增益值的補償［5，6］，而聽力損失患者對于不同輸入聲壓級的聲音所需要的補償增益值并不只是需要上述三段來補償［7-8］。基于此，本文將人耳正常所能接受的0 dB SPL～120 dB SPL的輸入聲壓級進行分段，并且根據(jù)“小聲多補償，大聲少補償”以及典型的感音神經(jīng)性聽力損失患者需要的“低頻少補償，高頻多補償”的原則［9-10］，同時結合常用的DSL［I/O］［11］、FIG6［12］等非線性處方公式，設計得到本文所采用的16通道中任一通道內(nèi)的處方公式：

上述各式中，IG表示患者在指定輸入聲壓級下所需的增益值，單位為dB；HL表示當前通道中心頻率處患者的聽閾值，單位為dB HL，它可以根據(jù)患者的聽力圖通過線性插值得到。

圖2為本文所設計的16通道響度補償算法的整體流程框圖。輸入語音信號x（n）經(jīng)過16通道的分解濾波器組分解后，得到了16個子帶信號xi（n）（i=1，2，…，16）。在每個通道內(nèi)，首先進行當前幀信號聲壓級的計算；與此同時根據(jù)患者的聽力圖，通過線性插值的方法獲得患者在當前通道中心頻率處的聽閾值，再根據(jù)式（2）～式（9）所得到當前通道的I/O曲線，即可得到患者在當前幀所需要的非dB域增益值，繼而得到當前幀期望的輸出信號，最后將此16個通道的輸出信號通過綜合濾波器組，得到最終補償后的輸出語音信號y（n）。

圖2　本文設計的16通道響度補償算法整體流程框圖

3　多通道響度補償實驗與仿真

根據(jù)圖3所示的典型感音神經(jīng)性聽力損失患者的聽力圖，使用本文所提供的基于聲壓級分段的算法對該患者進行響度補償實驗與仿真。實驗測試語音文件采用TIMIT語音庫dr3-madc0類中的sa2.wav文件，采樣率為16 kHz，采樣精度為16 bit，語音文件內(nèi)容為“Don't ask me to carry an oily rag like that.”。

圖3　測試用感音神經(jīng)性聽力損失患者聽力圖

圖4即是根據(jù)上述算法所獲得的該患者所需要的三維輸入輸出曲線。

圖4　本文設計的多通道響度補償三維I/O曲線

由圖4可以看出，曲線在輸入聲壓級值軸上被等分成了8段，且每一段的曲線壓縮比（也即該段直線斜率的倒數(shù)）均不一樣，這樣相對于傳統(tǒng)的低、中、高三段可以更加有效的根據(jù)患者的實際需求對每一個聲壓級段進行不一樣的補償。

將測試語音文件通過前述所設計的多通道分解與綜合濾波器組，各通道內(nèi)的響度補償算法分別使用傳統(tǒng)的三段補償算法以及本文所設計的八段補償算法，得到圖5所示的時域波形比較圖以及語譜比較圖。觀察圖5（a）可知，傳統(tǒng)算法和本文算法的輸出語音的振幅相對于原始語音均有了一定的提高，只是幅度略有差別；兩種算法補償前后的語音包絡基本相似，且輸出語音的毛刺明顯增多，表明兩種算法都達到了響度補償?shù)幕疽蟆＠^續(xù)研究圖5（b）的輸入輸出語譜比較圖可知，本文算法在無語音處補償?shù)妮^少，而傳統(tǒng)算法對無語音處進行較多的補償，如最明顯的開始200 ms左右，此時語音聲壓級很低，傳統(tǒng)算法對此段進行較多的補償，這就說明傳統(tǒng)算法會將助聽器的內(nèi)部噪聲進行放大，減小患者佩戴使用時的舒適度，而本文算法由于對此段聲壓級進行了增益控制，因此補償后此段依然無語音，很好的消除了上述隱患。

為了更能夠體現(xiàn)兩種響度補償算法對語音信號內(nèi)部的補償效果，將上述測試語音文件進行分幀，每幀長度取為256個點，并分別選取其中具有正常語音信息的一幀信號以及沒有什么語音信息的低聲壓級信號作為兩個演示幀。兩種算法對正常演示語音幀提供了相似的補償，在低頻處補償很少，而對中、高頻段進行了較大的補償，這主要是因為本文測試的患者為感音神經(jīng)性聽力損失患者，其聽力損失主要都集中在中、高頻段，這樣即可使得補償后的中、高頻段語音達到患者的聽閾值，使患者聽得到聲音。從以上分析，同樣可以得出本文算法優(yōu)于傳統(tǒng)三段算法的結論。

圖5　傳統(tǒng)算法與本文算法輸入輸出比較圖

在經(jīng)過多通道響度補償仿真實驗后，為了進一步定量評價本文算法的好壞，繼續(xù)對一位具有圖3所示聽力損失情況的老年患者進行言語辨識率測試。實驗在安靜的房間內(nèi)進行，房間內(nèi)的墻壁裝有吸音材料，以確保播放出來的單音節(jié)詞清晰并且沒有回聲。測試語音來自于解放軍總醫(yī)院所錄制的漢語普通話單音節(jié)測試詞表，將測試語音源文件和按照傳統(tǒng)算法以及本文算法做過響度補償?shù)恼Z音文件分別從計算機揚聲器中輸出播放。測試的語音采樣率為16 kHz，采樣精度16 bit，測試50個隨機選取的無重復單音節(jié)詞在不同聲壓級下患者的識別情況，只有當患者能夠正確回答出所播放的單詞才算正確，得2%的辨識率分數(shù)，其余情況均不能得分。測試結果如圖6所示。

圖6　兩種算法補償前后言語辨識率

圖6的結果顯示，聲壓級在40 dB以下時，無論何種算法，辨識率均極低；而從40 dB開始，隨著聲壓級的升高，患者的言語辨識率也在逐漸地提高。70 dB聲壓級時，傳統(tǒng)算法言語辨識率升至將近50%，而本文算法辨識率則達到70%；而當聲壓級達到80 dB時，傳統(tǒng)算法辨識率開始達到70%以上，本文算法辨識率則進一步增加至86%；最后在90 dB聲壓級下，傳統(tǒng)算法達到90%的辨識率，而本文算法則具有94%的辨識率。

實驗結果表明，傳統(tǒng)三段算法與本文算法均能有效的提高患者的言語辨識率，且辨識率均比沒有進行補償要高。綜合對比響度補償仿真效果可以發(fā)現(xiàn)，本文采用的是基于聲壓級分段的多通道響度補償算法，無論是補償后的語音質(zhì)量或者可懂度都明顯好于傳統(tǒng)三段算法，本文所提方法能夠更加有效的幫助患者提升聽力。

4　結束語

本文針對傳統(tǒng)響度補償算法按照低、中、高三段進行補償?shù)牟蛔悖岢隽艘环N基于聲壓級分段的數(shù)字助聽器非等寬多通道響度補償方法。實驗結果表明，該方法相比傳統(tǒng)的三段補償算法，能夠更好的補償患者所需的聽力損失，提高患者的言語辨識率，并且在安靜情況下能夠很好的消除助聽器內(nèi)部噪聲對患者正常使用造成的影響。這表明本文所提方法對于數(shù)字助聽器的設計實現(xiàn)具有一定的應用價值。

［1］Edwards B W.Signal Processing Techniques for a Dsp Hearing Aid［C］//Circuits and Systems，1998.ISCAS'98.Proceedings of the 1998 IEEE International Symposium on.IEEE，1998，6：586-589.

［2］Allen J B.Wide Dynamic Range Compression Hearing Aids［J］. History，Physiology and Signal Processing，2002：1054-1059.

［3］陶智，趙鶴鳴，龔呈卉.基于聽覺掩蔽效應和Bark子波變換的語音增強［J］.聲學學報（中文版），2005（4）：367-372.

［4］趙力.語音信號處理［M］.第3版.北京：機械工業(yè)出版社，2016：67-85.

［5］陳廣飛，應俊.數(shù)字助聽器寬動態(tài)壓縮算法研究［J］.北京生物醫(yī)學工程，2006，25（5）：454-456.

［6］王青云，趙力，趙立業(yè)，等.一種數(shù)字助聽器多通道響度補償方法［J］.電子與信息學報，2009，31（4）：832-835.

［7］戴紅霞，王劍，趙力.麥克風陣數(shù)字助聽器實驗平臺研究與設計［J］.電子器件，2011（12）：723-726.

［8］包永強.用于語音降噪的級聯(lián)濾波器的設計與實現(xiàn)［J］.電子器件，2013，36（12）：810-813.

［9］Cornelisse L E，Seewald R C，Jamieson D G.Fitting Wide-Dynamic-Range Compression Hearing Aids：The DSL［I/O］Approach［J］. Hearing Journal，1994，47：23-23.

［10］Killion M C.Loudness-Data Basis for‘‘FIG6''Hearing-Aid Fitting Targets［J］.The Journal of the Acoustical Society of America，1995，98（5）：2927-2927.

［11］馮國友，戴揚，沈海斌，等.孤立詞語音識別中端點檢測加速器的設計與實現(xiàn)［J］.電子器件，2007，30（6）：1098-1101.

［12］薛凌云，向?qū)W勤，范影樂，等.基于神經(jīng)元閥上非周期隨機共振機制的語音復原技術研究［J］.傳感技術學報，2009，22（2）：213-218.

周鋒（1981-），江蘇鹽城人，鹽城工學院，信息工程學院，講師，碩士，2004年本科畢業(yè)于東南大學無線電工程系信息工程專業(yè)，2012年研究生畢業(yè)于東南大學信息科學與工程學院電子與通信工程專業(yè)，2004年在鹽城工學院從事科研和教學工作，在《光電子·激光》等國內(nèi)外一流雜志上發(fā)表多篇論文，申請國家發(fā)明專利多項，主要從事信號與信息處理、圖像與語音信號處理方面的工作，zfycit@163.com。

A Research of Loudness Compensation Method for Digital Hearing Aids Based on Segmented Sound Pressure Level*

ZHOU Feng1*，TANG Jianeng2，WANG Rugang1
（1.College of Information Engineering，Yancheng Institute of Technology，Yancheng Jiangsu 224051，China；2.College of Engineering，Huaqiao University，Quanzhou Fujian 362021，China）

Loudness compensation is a key technology for digital hearing aids，most compensation gain values are calculated by three sections of sound pressure level（SPL），which usually does not meet the actual needs of patients with hearing loss.For the lack of compensation effect of traditional algorithm，a loudness compensation method based on segmented SPL is proposed.Simulation results show that to compare to traditional algorithm，the hearing loss can be better compensated，the patient's speech recognition rate can be increased rapid，and the effect caused by noise inside hearing aid in normal use can be well eliminated with the help of the new algorithm.

sound pressure level；loudness compensation；multi-channel filter bank；digital hearing aids

TH785.1

A

1005-9490（2016）05-1180-05

項目來源：江蘇省自然基金項目（14KJB510034）；泉州市科技計劃項目（2014Z103）；2014年江蘇省“雙創(chuàng)計劃”項目；2015年江蘇省產(chǎn)學研前瞻性項目；鹽城工學院人才引進項目（KJC2013014）；東南大學水聲信號處理教育部重點實驗室2015年開放課題項目（UASP1501）；中央高校基本科研業(yè)務費專項資金項目（2242013K30010）

2015-05-11修改日期：2015-06-18

EEACC:782010.3969/j.issn.1005-9490.2016.05.032