[发明专利]助听器的信号处理方法、装置、助听器及计算机存储介质有效
| 申请号: | 202110553323.3 | 申请日: | 2021-05-20 |
| 公开(公告)号: | CN113473342B | 公开(公告)日: | 2022-04-12 |
| 发明(设计)人: | 陆悠南;崔杰;理华;肖灵 | 申请(专利权)人: | 中国科学院声学研究所 |
| 主分类号: | H04R25/00 | 分类号: | H04R25/00 |
| 代理公司: | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人: | 陈霁 |
| 地址: | 100190 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 助听器 信号 处理 方法 装置 计算机 存储 介质 | ||
1.一种助听器的信号处理方法,助听器包括扬声器和传声器;其特征在于,所述方法包括:
获取当前时刻的声音混合信号;所述声音混合信号包括所述扬声器上一时刻发出的声音通过通气孔形成的反馈路径传递到传声器处的声音反馈信号和当前时刻所述传声器接收到的声音输入信号混合后的信号;
根据上一时刻的目标信号的信噪比,更新NLMS算法的步长,所述上一时刻的目标信号为上一时刻的声音混合信号中除上一时刻的声音反馈信号之外的信号;
根据所述更新后的步长确定当前时刻的自适应滤波系数;
根据所述当前时刻的自适应滤波系数,对所述当前时刻的声音混合信号进行处理,获得所述扬声器在当前时刻的声音输出信号;
其中,当所述上一时刻的目标信号的信噪比介于信噪比最大值和信噪比最小值之间时,所述根据上一时刻的目标信号的信噪比,更新NLMS算法的步长包括:
通过目标公式确定更新后的步长;其中,所述目标公式包括:
β×arctan(-α×SNR(n)+η)+γ
其中,α、β、η、γ均表示常数,SNR(n)表示所述上一时刻的目标声音信号的信噪比。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据上一时刻的目标信号的信噪比,更新NLMS算法的步长还包括:
当所述上一时刻的目标声音信号的信噪比大于所述信噪比最大值时,确定所述更新后的步长为预设的步长最小值;
当所述上一时刻的目标声音信号的信噪比小于所述信噪比最小值时,确定所述更新后的步长为预设的步长最大值。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述当前时刻的自适应滤波系数,对所述当前时刻的声音混合信号进行处理,获得所述扬声器在当前时刻的声音输出信号包括:
根据所述当前时刻的自适应滤波系数,对所述扬声器在上一时刻的声音输出信号进行自适应滤波,获得当前时刻的声音抑制信号;
根据所述当前时刻的声音混合信号和所述当前时刻的声音抑制信号,确定所述扬声器在当前时刻的声音输出信号。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述当前时刻的自适应滤波系数,对所述扬声器在上一时刻的声音输出信号进行自适应滤波,获得当前时刻的声音抑制信号,包括:
基于预设的延时时长,对所述上一时刻的声音输出信号进行延时处理,得到上一时刻的声音延时信号;
根据当前时刻的自适应滤波系数,对所述上一时刻的声音延时信号进行自适应滤波,得到所述当前时刻的声音抑制信号。
5.一种助听器的信号处理装置,助听器包括扬声器和传声器,其特征在于,所述装置包括:
获取模块,用于获取当前时刻的声音混合信号;所述声音混合信号包括所述扬声器上一时刻发出的声音通过通气孔形成的反馈路径传递到传声器处的声音反馈信号和当前时刻所述传声器接收到的声音输入信号混合后的信号;
滤波模块,用于根据上一时刻的目标信号的信噪比,更新NLMS算法的步长,以及根据所述更新后的步长确定当前时刻的自适应滤波系数,所述上一时刻的目标信号为上一时刻的声音混合信号中除上一时刻的声音反馈信号之外的信号;
输出模块,用于根据所述当前时刻的自适应滤波系数,对所述当前时刻的声音混合信号进行处理,获得所述扬声器在当前时刻的声音输出信号;
其中,所述滤波模块还用于,当所述上一时刻的目标信号的信噪比介于信噪比最大值和信噪比最小值之间时,通过目标公式确定更新后的步长;其中,所述目标公式包括:
β×arctan(-α×SNR(n)+η)+γ
其中,α、β、η、γ均表示常数,SNR(n)表示所述上一时刻的目标声音信号的信噪比。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述滤波模块具体用于:
当所述上一时刻的目标声音信号的信噪比大于所述信噪比最大值时,确定所述所述更新后的步长;
当所述上一时刻的目标声音信号的信噪比小于所述信噪比最小值时,确定所述所述更新后的步长。
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