一、全动态范围压缩与DSLI/O公式（论文文献综述）
韩一鸣[1]（2018）在《助听器对感音神经性聋伴重振患者SISI与UCL值的影响研究》文中指出目的研究助听器干预对感音神经性听力损失（sensorineural hearing loss,SNHL）伴重振患者短增量敏感指数（short increment sensitivity Index,SISI）测试以及不适阈（uncomfortable levels,UCL）测试的影响,探究有重振现象的中重度SNHL患者在助听器配戴前后经过适应性训练裸耳SISI值以及UCL值是否位移,听觉动态范围是否变化,助听器干预对重振患者的大声耐受度是否有帮助,为临床上有重振现象的听损患者助听器干预以及康复提供一定参考价值和指导意义。方法选取中度至重度SNHL患者41例（79耳,分组以耳为单位）,经1k Hz SISI测试分为有重振现象患者26例（49耳）记为实验组,无重振现象患者15例（30耳）记为对照组,对两组患者分别进行UCL测试并记录各组受试者0.5k Hz、1k Hz、2k Hz的UCL值;真耳分析调试下助听器干预三个月后,随访复查再进行裸耳1k Hz SISI和UCL测试,用统计学软件IBM SPSS Statistics 24版本软件包分析有重振现象的中重度SNHL患者在助听器配戴前后裸耳1k Hz SISI、UCL值以及听觉动态范围变化情况,以P<0.05为差异有统计学意义。结果1.助听器干预前后实验组、对照组1k Hz SISI得分差异均无统计学意义（P>0.05）.2.助听器干预前实验组与对照组0.5k Hz、1k Hz、2k Hz UCL值、听觉动态范围差异有统计学意义（P<0.05）。3.助听器干预后实验组与对照组0.5k Hz、1k Hz、2k Hz UCL值、听觉动态范围差异有统计学意义（P<0.05）。4.助听器干预前后实验组0.5k Hz、1k Hz、2k Hz UCL值、听觉动态范围差异有统计学意义（P<0.05）。5.助听器干预前后对照组0.5k Hz、1k Hz、2k Hz UCL值、听觉动态范围差异无统计学意义（P>0.05）。6.助听器干预前后实验组与对照组0.5k Hz、1k Hz、2k Hz UCL差值间差异有统计学意义（P<0.05）。7.助听器干预前后实验组与对照组各组内0.5k Hz、1k Hz、2k Hz间UCL值差异无统计学意义（P>0.05）。结论1.短增量敏感指数（SISI）测试值不受助听器干预的影响。2.中重度SNHL伴重振患者UCL值、听觉动态范围较无重振SNHL患者低。3.中重度SNHL伴重振患者UCL值、听觉动态范围受助听器干预的影响,且表现为随助听器配戴适应性训练,UCL值升高,听觉动态范围增宽。4.无重振SNHL患者UCL值、听觉动态范围受助听器干预的影响较小或者不受影响。
冯超[2]（2016）在《数字助听器的自适应验配技术的研究》文中认为听觉是人们日常生活中进行沟通交流的一大重要途径,听力的损失将严重影响个人的生活质量。然而,听力损失人群的比重却在不断上升。在现有医疗水平条件下,为矫正听损患者的听力状况,助听器的使用已经成为治疗的主要手段。传统的助听器验配过程相对繁琐,并且高度依赖听力专家的验配水平。近年来,助听器的自适应验配逐渐被大家提起。助听器的自适应验配是指由患者通过与相关软件的交互操作实现患者自行验配,中间无需听力专家的干预,打破了传统验配的束缚。本文重点研究交互式遗传算法以及高斯过程回归方法在数字助听器自适应验配中的应用,在总结了前人已有工作成果的基础之上,提出了完整的算法实现流程,初步实现了数字助听器的自适应验配,取得了一些研究成果,主要研究工作如下：（1）介绍了人耳听觉系统、听力损失产生的原因、听力测试及治疗方法,分析了传统验配过程和自适应验配过程两种验配方式。（2）研究了基于交互式遗传算法的自适应验配技术。对各遗传算子所要进行的操作作出了具体的规定,包括染色体编码、选择操作、交叉操作以及针对听损类型的变异操作。在此基础之上提出了优化辅助模块,利用知识库中的现有数据辅助提升算法搜索效率。（3）研究了基于高斯过程回归的自适应验配技术。本文将人的听觉感知由不能直接测量的内部响应函数来表示,并将该过程用高斯过程来建模。在研究了高斯过程回归相关理论基础之上,本文进行了一系列理论推导,给出了用于预测验配者对当前参数喜好程度的公式。在此基础之上,引入了基于期望提高值（EI）的序贯设计,以找到当前“最有意义”的验配参数提供给验配者进行标记,从而形成一个交互式的循环验配流程。（4）针对本文提出的两种自适应验配方法,设计了相应的人机交互模块,包括纯音测试以及语音测试两个部分。为配合以上算法的研究,设计了16通道6阶IIR滤波器组,实验测试证明了该滤波器组性能良好,可以作为自适应验配中的语音信号处理模块。最后的语音识别率以及语音质量的测试再次证明了上述两种验配方法的良好性能。
闵小峰[3]（2010）在《新型压电式人工中耳中的语音信号处理研究》文中认为随着社会的发展,听力损伤疾病患者日益增多,各种助听装置的研究与应用不断涌现。中耳植入式助听装置,即人工中耳,作为一种有效的助听手段成为当下研究的热点之一。目前国内外都有机构和企业对人工中耳的原理和应用进行研究和开发。但是相比于国外的研究水平和国外高端产品在国内市场占主体地位的现状,国内的研究还处在起步阶段,暂时还没有产品问世。鉴于这个原因,本项目致力于人工中耳的设计和研究,目的是希望能开发出一套高性价比,具有自主知识产权的植入式系统,为国内听力患者带来福音。人工中耳的基本原理是将声音信号转化为电信号,以此来驱动振子振动,进而将振动信号激励耳蜗内淋巴液流动,从而转变为听觉神经的电信号使患者感受到声音。人工中耳一般由这几个部分组成:麦克风,以获取外界声音;语音处理装置,将声音信号转换为电信号;振子,将电信号转换为振动信号等。本论文主要负责新型压电式人工中耳中的语音信号处理部分。首先建立了中耳的有限元模型,得到中耳的传递特性,并根据已有的人工中耳装置,设计了一款新型的压电式人工中耳。这两部分的完成使设计语音处理算法有了针对性。之后运用小波包分频的原理并结合了Bark频谱的相关理论,设计了一套信号处理算法。再利用Simulink建立模型,通过仿真,验证了算法的正确性和可行性。之后将整套算法移植到DSP上,运用CCS软件仿真实现。最后通过具体的实验,驱动压电振子振动,再次验证了算法是正确并可行的。
田岚[4]（2000）在《全动态范围压缩与DSLI/O公式》文中研究说明
二、全动态范围压缩与DSLI/O公式（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、全动态范围压缩与DSLI/O公式（论文提纲范文）
（1）助听器对感音神经性聋伴重振患者SISI与UCL值的影响研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 中英文缩略词表 |
| 前言 |
| 一、材料与方法 |
| (一) 临床资料 |
| (二) 主要设备 |
| (三) 测试步骤与方法 |
| 1.询问病史 |
| 2.常规耳科检查 |
| 3.纯音听阈测试 |
| 4.声导抗测试 |
| 5.耳声发射检查 |
| 6.SISI测试 |
| 7.UCL测试 |
| 8.助听器选配 |
| (四) 统计学方法 |
| 二、研究结果 |
| (一) 助听器干预前后两组患者1kHzSISI得分变化比较 |
| (二) 助听器干预前后两组患者UCL值、听觉动态范围变化情况 |
| 1.助听器干预前两组患者UCL值、听觉动态范围变化比较 |
| 2.助听器干预后两组患者UCL值、听觉动态范围变化比较 |
| 3.助听器干预前后两组患者UCL值、听觉动态范围变化情况 |
| 3.1 助听器干预前后实验组UCL值、听觉动态范围变化比较 |
| 3.2 助听器干预前后对照组UCL值、听觉动态范围变化比较 |
| 3.3 助听器干预前后实验组与对照组UCL值差值比较 |
| 3.4 助听器干预前后组内各频率间UCL值比较 |
| 三、分析与讨论 |
| (一) 响度重振现象的定义、诊断及原理 |
| 1.响度重振现象的定义 |
| 2.响度重振现象的诊断 |
| 3.响度重振现象的产生机理 |
| (二) 短增量敏感指数(SISI) 测试在本实验中的应用 |
| (三) 不适阈(UCL) 测试在本实验中的应用 |
| (四) 不足与展望 |
| 1.本研究不足之处 |
| 2.展望 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 文献综述 |
| 参考文献 |
（2）数字助听器的自适应验配技术的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 助听器技术和验配的发展研究现状 |
| 1.3 数字助听器基本原理 |
| 1.4 论文的研究内容和结构 |
| 第二章 助听器验配理论基础 |
| 2.1 人耳听觉系统 |
| 2.2 听力损失测试及治疗方法 |
| 2.2.1 听力损失 |
| 2.2.2 听力测试方法 |
| 2.2.3 听力损失治疗方法 |
| 2.3 传统助听器验配流程 |
| 2.4 助听器自适应验配原理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于交互式遗传算法的自适应验配方法 |
| 3.1 交互式遗传算法原理及自适应验配一般流程 |
| 3.1.1 交互式遗传算法原理 |
| 3.1.2 自适应验配流程 |
| 3.2 遗传算子的设计 |
| 3.2.1 染色体编码及选择操作 |
| 3.2.2 交叉操作 |
| 3.2.3 变异操作 |
| 3.3 辅助优化模块 |
| 3.3.1 用户偏好匹配 |
| 3.3.2 种群进化程度评估 |
| 3.4 实验仿真与主观测听评估 |
| 3.4.1 实验设置 |
| 3.4.2 优化变异仿真实验 |
| 3.4.3 主观测听实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于高斯过程回归的自适应验配方法 |
| 4.1 高斯过程回归预测理论基础 |
| 4.1.1 高斯过程回归预测 |
| 4.1.2 高斯模型的训练 |
| 4.2 自适应验配的高斯过程模型 |
| 4.2.1 听觉心理响应函数的高斯建模 |
| 4.2.2 超参数的求解 |
| 4.2.3 预测输出 |
| 4.3 序贯设计及本章算法流程 |
| 4.3.1 基于期望增益的序贯设计 |
| 4.3.2 本章算法流程 |
| 4.4 主观测听评估 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 自适应验配软件系统的设计及实验测试 |
| 5.1 自适应验配总体架构 |
| 5.2 人机交互模块设计 |
| 5.2.1 纯音测试 |
| 5.2.2 语音测试 |
| 5.3 语音信号处理模块 |
| 5.3.1 滤波器组的设计 |
| 5.3.2 测试与仿真 |
| 5.4 言语测听实验 |
| 5.4.1 可懂度测听实验 |
| 5.4.2 语音质量测听实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文已取得的研究成果 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（3）新型压电式人工中耳中的语音信号处理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 助听装置国内外研究状况 |
| 1.2 中耳植入助听器一般原理与研究进展介绍 |
| 1.2.1 电磁式中耳植入装置的研究进展 |
| 1.2.2 压电式中耳植入装置的研究进展 |
| 1.2.3 部分植入式和全植入式装置 |
| 1.3 各类中耳植入装置的适用对象 |
| 1.4 人工中耳中的信号处理 |
| 1.5 课题的来源和目的 |
| 1.6 本文的主要章节安排 |
| 第二章 中耳传递特性 |
| 2.1 听觉的生理学基础 |
| 2.2 中耳有限元模型建立 |
| 2.2.1 材料属性 |
| 2.2.2 边界条件 |
| 2.3 中耳传递特性 |
| 2.3.1 镫骨底板位移频响曲线 |
| 2.3.2 鼓膜脐位移频响曲线 |
| 2.3.3 镫骨底板速度传递函数 |
| 2.4 新型人工中耳工作原理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 语音信号处理算法 |
| 3.1 语音信号分频 |
| 3.1.1 滤波器组分频方案 |
| 3.1.2 小波变换的分频方案 |
| 3.1.3 滤波器组分频方案和小波包变换方案的关系 |
| 3.1.4 小波（包）单支重构 |
| 3.2 信号分频及仿真验证 |
| 3.3 各频带处理算法 |
| 3.4 各频带处理算法仿真结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 语音信号降噪 |
| 4.1 常用的几种降噪方法 |
| 4.2 含噪语音信号数学模型 |
| 4.3 几种小波降噪方法 |
| 4.3.1 小波变换模极大值降噪 |
| 4.3.2 小波系数尺度相关降噪法 |
| 4.3.3 小波阈值降噪 |
| 4.4 实验结果及其分析 |
| 4.4.1 选择阈值和阈值函数 |
| 4.4.2 对加噪语音信号降噪仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 DSP 算法实现 |
| 5.1 DSP 简介 |
| 5.2 SEED-DEC5502 音频处理的CODEC 模块 |
| 5.2.1 TLV320AIC238 音频芯片 |
| 5.2.2 SEED-DEC5502 的McBSP |
| 5.2.3 SEED-DEC5502 和TLV320AIC238 的接口设计 |
| 5.3 SEED-DEC5502 软件开发 |
| 5.3.1 软件开发流程 |
| 5.3.2 运用CCS 软件开发 |
| 5.4 CCS 算法仿真 |
| 5.4.1 实验设置 |
| 5.4.2 验证分频特性 |
| 5.4.3 验证各频段处理算法 |
| 5.4.4 验证降噪算法 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 算法的实验验证 |
| 6.1 实验目的和试验设备简介 |
| 6.1.1 实验目的 |
| 6.1.2 实验设备实物介绍 |
| 6.2 实验结果及分析 |
| 6.2.1 实验一：输入白噪声信号 |
| 6.2.2 实验二：输入各个单频信号 |
| 6.2.3 结论 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
四、全动态范围压缩与DSLI/O公式（论文参考文献）
- [1]助听器对感音神经性聋伴重振患者SISI与UCL值的影响研究[D]. 韩一鸣. 浙江中医药大学, 2018(11)
- [2]数字助听器的自适应验配技术的研究[D]. 冯超. 东南大学, 2016(03)
- [3]新型压电式人工中耳中的语音信号处理研究[D]. 闵小峰. 上海交通大学, 2010(12)
- [4]全动态范围压缩与DSLI/O公式[J]. 田岚. 听力学及言语疾病杂志, 2000(01)