[发明专利]基于脑电EEG的骨传导助听器自动增益控制方法

权利要求书

1.一种基于脑电EEG的骨传导助听器自动增益控制方法，其特征在于利用一种基于脑电EEG的骨传导助听器，所述骨传导助听器包括骨传导模块，采集模块，控制模块；

所述控制模块包括控制MCU，控制MCU中包括模糊算法模块和自动增益模块，自动增益模块包括控制电压形成电路和增益受控放大电路；模糊算法模块根据采集模块传入的语义清晰度判断结果得出使用者的操作意图，并向控制电压形成电路输出一个信号，控制电压形成电路将模糊控制算法模块输入的信号转换成用以控制增益控制放大器的电压，所述控制电压控制增益受控放大电路，实现实时增益修正；

所述骨传导模块包括骨传导振子，所述骨传导振子与控制MCU相连，控制MCU根据采集模块传入的脑电语义清晰度判断结果输出增益调控信号，调节骨传导振子的增益值，即改变骨传导振子的震动频率/幅度，进而实现音量大小和频率调节；

所述采集模块包括气导语音采集模块、脑电信号采集模块和信号处理MCU；所述气导语音采集模块包括麦克风，麦克风用于采集外界声音，通过ADC转换器将采集到的声音信号传给所述信号处理MCU，所述信号处理MCU对声音信号进行降噪处理，通过维纳滤波降噪算法分别对不同类别对环境声进行噪声建模与去噪处理，针对不稳定对语音噪声，采用谐波频率抑制法，降低音节与音节间停顿的噪音，经过处理后的语音信号再通过DAC转换器传至所述骨传导部分；

所述脑电信号采集模块包括干/湿电极，所述干/湿电极用于对脑电信号的采集,将采集到的脑电信号传至信号处理MCU进行预处理，信号处理MCU会对预处理后的脑电信号进行特征提取，提取出能够反映用户不同语噪环境下注意力变化脑电信号特征，再将信号特征输入信号处理MCU内置的基于随机梯度的自适应线性分类器算法模块进行模式识别，从而判断出当前的语义清晰度；

所述信号处理MCU通过SPI通信协议与上述控制部分的控制MCU相连；控制MCU接收到信号处理MCU反馈的语义清晰度后，采用直接型自适应模糊控制器算法，根据当前语义清晰度自动调节控制MCU的增益值，并即时修正模糊算法公式中的系数，控制部分修正增益值后，调节骨传导振子震动的频率和幅度，实现对声音大小及频率的控制；

其方法步骤如下：

（1）外界声音通过气导语音模块传至信号处理MCU的降噪模块，再传至骨传导模块，骨传导振子按照预设的频率和幅度振动，用户根据此时的语义清晰度产生特定的脑电信号；

（2）采集模块的信号处理MCU会对脑电采集模块干/湿电极采集到的用户的脑电信号进行预处理，特征提取，特征分类，判断用户感知的语义清晰度；

（3）控制模块根据信号处理MCU判断的语义清晰度对骨传导振子的频率和幅度进行调整，若语义清晰度小，则校正频率，增大幅度；

（4）由于脑电波的即时性，使用期间上述步骤（1）-（3）将一直循环，骨传导振子的频率和幅度会随着语义清晰度的变化动态调整，从而实现骨传导助听器的自动增益控制。

2.根据权利要求1所述的基于脑电EEG的骨传导助听器自动增益控制方法，其特征在于：所述麦克风为自适应方向性麦克风。