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數字助聽器原理及核心技術

  • 作者：梁瑞宇//王青雲//鄒采榮
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121349676
  • 出版日期：2018/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：267
人民幣：RMB 68 元      售價：元
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內容大鋼
    梁瑞宇、王青雲、鄒采榮著的《數字助聽器原理及核心技術》詳細介紹了數字助聽器信號處理的相關理論及關鍵演算法，主要內容包括數字助聽器研究基礎、數字助聽器響度補償原理與演算法、助聽器增強演算法、助聽器回波抑制演算法、助聽器降頻演算法、助聽器方向性技術、助聽器自驗配技術、助聽器聲場景分類演算法及展望。
    本書理論聯繫實際，內容新穎，適合電腦應用、電子信息工程、生物醫學工程等相關專業的研究生及科研人員、工程技術人員學習參考。
作者介紹
梁瑞宇//王青雲//鄒采榮
目錄
第1章  緒論
  1.1  數字助聽器研究的背景和意義
  1.2  數字助聽器演算法概述
    1.2.1  多通道響度補償演算法
    1.2.2  語音增強演算法
    1.2.3  回波抑制演算法
    1.2.4  降頻演算法
    1.2.5  助聽器方向性技術
    1.2.6  聲場景識別演算法
    1.2.7  其他演算法
  1.3  國內外研究現狀
    1.3.1  助聽器語音增強技術
    1.3.2  助聽器降頻演算法
    1.3.3  助聽器驗配方法
    1.3.4  認知與助聽器設計
  1.4  目前存在的問題
  1.5  本章小結
  參考文獻
第2章  數字助聽器相關知識
  2.1  聽覺生理常識
    2.1.1  外耳生理
    2.1.2  中耳生理
    2.1.3  內耳生理
  2.2  聽力損失及其治療方法
    2.2.1  聽力損失
    2.2.2  治療方法
  2.3  標準測聽法
    2.3.1  基本概念
    2.3.2  純音檢測方法
    2.3.3  純音測聽的臨床應用
  2.4  言語測聽
  2.5  助聽器的基本知識
    2.5.1  助聽器的基本原理和特性
    2.5.2  助聽器性能指標
    2.5.3  主要性能指標的應用
  2.6  產品級全數字助聽器
  2.7  漢語助聽器語言策略
  2.8  本章小結
  參考文獻
第3章  數字助聽器響度補償原理與演算法
  3.1  引言
  3.2  助聽器基本放大方案
    3.2.1  聲信號受到的影響
    3.2.2  線性助聽器
  3.3  寬動態範圍壓縮
    3.3.1  背景與意義
    3.3.2  基本原理
    3.3.3  實現方法
    3.3.4  動態特性
  3.4  多通道響度補償演算法

    3.4.1  非均勻餘弦調製濾波器組設計
    3.4.2  動態非線性濾波器組設計
    3.4.3  改進的多段處方公式
    3.4.4  多通道響度補償演算法的步驟
  3.5  實驗與結果分析
    3.5.1  實驗設置
    3.5.2  輸入輸出曲線分析
    3.5.3  響度補償前後的語音對比
    3.5.4  語音質量客觀評估
    3.5.5  主觀言語辨識率測試
  3.6  本章小結
  參考文獻
第4章  助聽器增強演算法
  4.1  引言
  4.2  助聽器增強演算法概述
  4.3  語音增強相關知識
    4.3.1  人耳聽覺感知特性
    4.3.2  雜訊特性
    4.3.3  語音質量評價
  4.4  經典語音增強演算法
    4.4.1  基本譜減法
    4.4.2  改進的譜減法
    4.4.3  基本維納濾波法
    4.4.4  子帶維納濾波法
  4.5  低複雜度演算法設計與實現
    4.5.1  雜訊譜預存的改進譜減演算法
    4.5.2  基於子帶增益的語音增強演算法
    4.5.3  改進的子帶信噪比估計演算法
  4.6  實驗模擬與分析
    4.6.1  實驗設置
    4.6.2  子帶信噪比估計
    4.6.3  語譜圖對比
    4.6.4  信噪比改善
    4.6.5  語音質量感知評價
    4.6.6  演算法複雜度分析
  4.7  風雜訊檢測與抑制演算法
    4.7.1  風雜訊檢測演算法
    4.7.2  風雜訊抑制演算法
  4.8  本章小結
  參考文獻
第5章  助聽器回波抑制演算法
  5.1  引言
  5.2  助聽器回波抑制演算法概述
  5.3  回波抵消演算法及其改進
    5.3.1  助聽器回波抵消系統模型
    5.3.2  自適應NLMS演算法
    5.3.3  變步長NLMS演算法
    5.3.4  嘯叫檢測、抑制與釋放演算法
  5.4  實驗與模擬
    5.4.1  聲學環境

    5.4.2  嘯叫檢測演算法驗證與分析
    5.4.3  演算法參數分析與驗證
    5.4.4  演算法回聲性能比較
  5.5  本章小結
  參考文獻
第6章  助聽器降頻演算法
  6.1  引言
  6.2  助聽器降頻演算法概述
  6.3  常用降頻演算法分析
    6.3.1  實驗設置
    6.3.2  英漢語言要素識別比較
    6.3.3  環境聲識別性能比較
  6.4  非線性頻率伸縮數字助聽方法
    6.4.1  演算法原理
    6.4.2  實驗設置
    6.4.3  客觀實驗
    6.4.4  言語識別率實驗
    6.4.5  言語接收閾實驗
  6.5  本章小結
  參考文獻
第7章  助聽器方向性技術
  7.1  引言
  7.2  定向麥克風技術
    7.2.1  聲場模型
    7.2.2  方向性麥克風
    7.2.3  自適應定向麥克風
    7.2.4  麥克風陣列
  7.3  基於方向性麥克風的降噪
    7.3.1  方向性麥克風的降噪
    7.3.2  自適應方向性麥克風的降噪
    7.3.3  基於一階和二階的改進自適應方向性麥克風的降噪
  7.4  實驗模擬與分析
    7.4.1  實驗方法
    7.4.2  模擬結果
    7.4.3  性能分析
  7.5  本章小結
  參考文獻
第8章  助聽器自驗配技術
  8.1  引言
  8.2  自驗配助聽器
    8.2.1  自驗配流程
    8.2.2  設計原型及相關產品
    8.2.3  自驗配助聽器配件
  8.3  自驗配助聽器的優勢
  8.4  自驗配助聽器的難點
  8.5  自驗配助聽器系統設計
    8.5.1  整體架構
    8.5.2  模擬與實驗
  8.6  總結與展望
    8.6.1  助聽器配件和工藝

    8.6.2  助聽器演算法
    8.6.3  聽力專家的輔助作用
  8.7  本章小結
  參考文獻
第9章  助聽器聲場景分類演算法
  9.1  引言
  9.2  與聲場景識別有關的助聽器模塊
  9.3  不同信號的特性
    9.3.1  周期性
    9.3.2  頻譜包絡
    9.3.3  統計評價
  9.4  聲場景分類的理論基礎
    9.4.1  特徵分析與提取
    9.4.2  分類器的設計
  9.5  實驗與分析
    9.5.1  實驗設計
    9.5.2  實驗結果與分析
  9.6  本章小結
  參考文獻
第10章  展望
  10.1  語音線索增強
  10.2  助聽器自驗配技術
  10.3  大數據與言語增強
  10.4  基於深度學習的語音及聽覺重建
  參考文獻

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