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NS –噪声抑制语音通讯中，噪声抑制的主要目的在于从含噪语音中提取即可能纯净的原始语音。
大多数情况下，通信系统的输入端不可能接受到纯净的原始语音，只能接受到被背景噪声干扰后的含噪语音。
背景噪声极大地干扰了语音通信的质量，降低了语音的清晰度和可懂性。
在语音通信中，噪声抑制的应用实例很多：比如在嘈杂环境使用公共或移动电话或在高速行驶的汽车内使用免提（hand-free）模式的移动电话时，强烈的环境噪声会严重干扰语音通信过程，此时使用噪声抑制技术将有效提高通信质量；又如，听力障碍的病人可能在嘈杂环境中使用助听器时，背景噪声将严重影响助听器的性能，噪声抑制技术能在很大程度上帮助患者听清远处的语音。
由于问题本身的高度复杂性和实际需求的不断提高，噪声抑制技术一直是语音通讯的重要技术之一。
Figure Noise Suppression in a voice communication terminal科莱特斯NS技术概述科莱特斯独特的噪声抑制技术根据应用分为两种：A. 主动噪声抑制技术(处理双通道信号)B. 被动噪声抑制技术(处理单通道信号)A. 主动噪声抑制技术在条件合适的应用场合，采用科莱特斯的主动噪声抑制技术可以完全消除环境噪声，并且达到期望语音完全无失真的效果。
科莱特斯的主动噪声抑制技术采用两个麦克风来收集信号：主麦克风主要收集语音信号和附带的噪声信号，次麦克风主要收集噪声信号。
通过对两路相关输入信号进行复杂的数字信号处理，我们可以输出完全无失真的期望语音信号。
技术特性噪声抑制达到 -30 dB； 语音完全无失真；处理非平稳噪声，可以快速跟踪噪声变化；支持采样率: 8 KHz, 16 KHz, 32 KHz, 48 KHz技术实现科莱特斯主动噪声抑制技术可以在以下几个计算平台获得:Windows PC Platform, Texas Instruments C64XX ,C55XX, C54XX DSP 可以根据客户需求，快速移植到以下平台Freescale, Analog Devices Blackfin DSP, ARM 等应用领域移动电话,车载免提套件,视频音频会议设备等。
基于频率转移的数字助听器单通道响度补偿算法李战明;张璇【摘要】In order to achieve the purpose of loudness compensation ,a singlechannel loudness compensation algorithm is proposed based on frequency transfer technology for digital hearing aids .On the basis of frequency domain analysis for the algorithm , high frequency part of speech signal is compressed according to the proportion and transferred to the target band.And then the signal is decomposed and reconstructed by using the multiresolution analysis of wavelet .Extract the speech spectral envelope,get the early information of frequency characteristics.Segmentation is performed by the feature points,then execute loudness compensation and gain control in each band.After loudness compensation,the identity of the signal is enhanced obviously and restricted within earshot of the hearingimpaired listeners. Simulation results indicate that the loss energy of the high frequency sound is well compensated, the level of hearing and speech recognition rate is improved,at the same time the speech feature is protected,which realized an ideal effect.%为了实现数字助听器响度补偿的目的,本文提出了一种基于频率转移的单通道响度补偿算法.该算法在频域分析的基础上,对语音信号高频部分按比例压缩并搬移到目标频段,再利用多分辨率小波对信号进行分解与重构,提取频谱包络,得到特征频率点初期信息;以特征点为端点进行分段,在各频段内进行响度补偿和增益控制.该算法使得补偿后语音的响度完全映射到患者的听觉范围内.仿真实验结果表明,该方法有效补偿了患者缺失的语音高频能量,显著提高了患者的听力水平及言语辨识率,同时保护了语音特征,达到了理想的效果.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2017(025)005【总页数】5页(P83-87)【关键词】响度补偿;频率转移;多分辨率小波;特征频率点【作者】李战明;张璇【作者单位】兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃兰州 730050;兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃兰州 730050【正文语种】中文【中图分类】TN912响度补偿是数字助听器设计的首要任务。
第37卷第4期 2018年 8月北京生物医学工程 Beijing Biomedical EngineeringVol . 37 No . 4 August 2018数字助听器中基于两步降噪的多通道频响补偿算法李如玮潘冬梅衣晓群张永亚摘要目的针对数字助听器中现有频响补偿算法在噪声环境下无法满足耳聋者言语可懂度和舒适度的问题，本文提出了基于两步降噪的多通道频响补偿算法。
方法该算法首先通过计算通用单通 道语音增强的先验信噪比和系统增益，并利用前后语音帧间的相关性，结合自适应先验信噪比平滑因子 对先验信噪比估计进行优化，实现两步降噪;然后采用gam m atone 滤波器对增强后的语音进行非均匀多子带分解，在每个子带中采用两次插值；最后依据耳聋者的听力曲线对每个频带进行频响补偿。
结果实验表明，该算法能够有效地去除了噪声对频响补偿的影响，保护了共振峰结构，获得更多增益信息，补 偿了患者缺失的语音能量，满足了听力损失者的听力需求。
结论基于两步降噪的多通道频响补偿算法 有效提高了听障患者感知语音的可懂度和舒适度。
关键词数字助听器;两步降噪;多通道频响补偿；自适应先验信噪比估计DOI : 10. 3969/j.issn. 1002-3208. 2018.04.002.中图分类号R318. 04文献标志码A文章编号1002-3208(2018)04-0337-08Multi-channel frequency response compensation algorithm basedon two-step noise reduction in digital hearing aidsLI R uw ei，PA N D ongm ei，YI X iaoqun，ZHANG YongyaSchool of Information and Communications Engineering ，Faculty of Information Technology，Beijing Uni v ersity of Technology ，Beijing 100124Corresponding author: LI Ruwei (E-mail: 163. com )【Abstract ] Objective A im ing atthe problem that the existing frequency response com pensationalgorithm for digital hearing aids in noisy environm ents can not m eet the requirem ent of the deaf for intelligibility and comfort of digital hearing a id s ， we proposed the m ulti -channel frequency response com pensation algorithm based on tw o-step noise reduction in this paper. Methods F irs t，we calculate the prior signal-to-noise ratio and system gain of the common single-channel speech en han cem ent ， and use the correlation betw een the previous and the subsequent speech fram e to optim ize the priori SNR estim ation with the adaptive priori SNR smoothing factor so that tw o-step noise reduction is im plem ented. T h e n ，the gam m atone filter is used to perform nonuniform m ulti-subband decom position on the enhanced sp e ech ， and interpolation is perform ed twice in each sub-band. F in ally ， the frequency response of each frequency band is com pensated according to the hearing loss curve of the deaf. Results E xperim ents show that this algorithm can effectively remove the im pact of noise on the frequency response com pensation ， protect the structure of the form ant ， obtain more inform ation ， com pensate the m issing speech energy of the p a tie n t ， and m eet the hearing requirem ent of peoplewith hearing loss. Conclusions The proposed m ethod caneffectively im prove the intelligibility and comfort of auditory perception of hearing im paired patients.【Keywords ] digital hearing a id s ； tw o-step noise red u ctio n ； m ultichannel loudness com pensation ； adaptive基金项目：国家自然科学基金（51477028)、北京市教育委员会科技发展计划（KM201510005007)资助作者单位:北京工业大学信息学部信息与通信工程学院（北京 100124)通信作者:李如玮，博士，副教授，硕士研究生导师。
电子技术• Electronic Technology92 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering【关键词】DSP 数字助听器 响度补偿 噪声处理 回声抑制DSP 数字助听器具有能耗低、体积小、集成化等特点，能够结合患者需求进行装置参数的设定，使不同患者的听力补偿需求得到满足。
而DSP 数字助听器之所以能够获得诸多应用优势，与其采用的各种关键技术有关。
因此，还要加强DSP 数字助听器关键技术研究，从而使该类助听器得到较好推广与应用。
1 DSP数字助听器概述从本质上来讲，DSP 数字助听器是利用数学运算方法实现患者听力补偿，因此可以保持良好性能。
不同于模拟式助听器，DSP 数字助听器需要利用A/D 转换模块将语音信号转换为数字信号，利用数字信号处理器实现信号处理后，通过D/A 转换模块向患者发送能够满足听力需求的模拟信号。
所以从结构上来看，DSP 数字助听器包含麦克风、滤波电路、A/D 转换模块、DSP 核心语音处理平台、D/A 转换模块和耳机等结构。
通过滤波电路，能够使由麦克风传入的噪声信号得到处理。
经DSP 语音处理平台，能够实现响度补偿和回声抑制，从而使语音质量和信噪比得到提高。
现阶段，采用DSP 数字助听器可以实现语音信号相应频段单独处理，结合实际听力需要实现增益补偿，使过去助听器低音小、高音刺耳等问题得到解决。
2 DSP数字助听器关键技术分析DSP 数字助听器能够保持较好性能，与其采用的响度补偿、噪声处理和回声抑制等关键技术有关。
经过一系列的数字运算处理，才能获得优质的语音，从而满足患者听力需求。
2.1 响度补偿技术从听阈范围来看，听力损伤着听觉动态范围将明显小于正常人，并且能将随着频率变化而变化。
采用DSP 数字助听器，是为了使患者听到超出听阈范围的声音，所以还要采用响度补偿技术对超出患者听阈范围的声音进行压DSP 数字助听器关键技术文/罗丽缩处理，确保患者能够感知到这部分声音。
专利名称：一种数字助听器的啸叫抑制方法、系统及专用DSP 专利类型：发明专利
发明人：王华东,李卓赐
申请号：CN201910847047.4
申请日：20190909
公开号：CN110611871A
公开日：
20191224
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开一种数字助听器的啸叫抑制方法、系统及专用DSP，为克服现有技术中损坏数字助听器整体性能或算法复杂度较高导致具体实施过程艰难等问题，本发明将数字信号帧序列中的每帧分别进行傅里叶变换后进行子带分解，针对各个子带，采用相位、幅度值特征进行初步啸叫检测后，再采用幅度变化特征进行二次啸叫检测；两次啸叫检测后，针对二次啸叫检测结果，进行啸叫抑制，并将所有子带进行傅里叶逆变换，输出啸叫抑制后的语音信号。
本发明提出的啸叫检测率高，啸叫抑制简单实用，计算速度快，可以满足实时处理的需求，非常适合助听器的应用市场，具有很高的实用价值。
申请人：惠州市锦好医疗科技股份有限公司
地址：516000 广东省惠州市仲恺高新区惠风东二路9号惠成工业大厦六楼
国籍：CN
代理机构：长沙国科天河知识产权代理有限公司
代理人：邱轶
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数字音频处理中的噪声抑制算法研究数字音频处理中的噪声抑制算法是一项重要研究领域，其目的是降低或消除音频中的噪声干扰，提升音频的质量和听觉体验。
随着数字音频技术的快速发展，各种噪声抑制算法被广泛提出和应用。
本文将介绍数字音频处理中常用的噪声抑制算法，并探讨其原理和应用。
在数字音频处理中，噪声通常是来自外部环境的干扰，例如风声、机器噪音等。
这些干扰噪声会严重影响音频的清晰度和可听性。
因此，研究人员开发了一系列噪声抑制算法，以提供更好的音频质量。
目前，常见的数字音频处理中的噪声抑制算法主要包括基于频谱减法的方法、基于统计模型的方法和基于机器学习的方法。
首先，基于频谱减法的方法是最常见和简单的噪声抑制算法之一。
该方法通过估计音频信号和噪声信号的频谱特性，并将噪声信号从音频信号中减去。
具体而言，该方法首先对音频信号进行傅里叶变换，得到频谱表示。
然后，通过计算音频信号和噪声信号的频谱差异，可以估计噪声的功率谱密度。
最后，将估计的噪声功率谱密度减去音频信号的频谱表示，得到抑制噪声后的音频信号。
基于频谱减法的方法简单直观，但在处理非稳态噪声时效果可能不佳。
其次，基于统计模型的方法通过建立音频信号和噪声信号之间的统计模型，以实现噪声抑制。
典型的方法包括最小均方误差（MMSE）和准最小均方误差（NLMS）。
这些方法利用统计相关性来对噪声进行估计和抑制，进一步提高音频的质量。
但是，这些方法的性能高度依赖于噪声和音频信号之间的统计关系，适用于特定类型的噪声。
最后，基于机器学习的方法是当前研究的热点。
这些方法通过使用训练集来学习音频信号和噪声信号之间的映射关系。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和深度学习算法。
利用这些算法，可以在很大程度上改善噪声抑制算法的效果，并适应各种复杂的噪声环境。
然而，由于机器学习算法需要大量的训练数据和计算资源，其实施可能会面临一些挑战。
除了上述算法，还有一些其他的噪声抑制算法被提出和研究，例如卷积神经网络（CNN）和小波变换。
音频降噪算法在智能助听器中的应用研究智能助听器是为了帮助那些有听力损失的人士而设计的，它通过放大和改善声音来提高他们的听力。
然而，由于环境中存在各种噪声，智能助听器的性能受到了一定的限制。
为了改善助听器的性能，音频降噪算法被广泛应用于智能助听器中。
本文将探讨音频降噪算法在智能助听器中的应用研究。
音频降噪算法是一种通过数学和信号处理技术，从录音中去除噪音的方法。
在智能助听器中，降噪算法可以有效地减少环境噪声对用户听力的干扰，提供更清晰的声音体验。
一种常见的音频降噪算法是自适应降噪算法。
它能够根据环境噪声的特征，实时调整音频信号的增益，并将噪声通过滤波器进行抑制。
这种算法能够自动适应环境变化，提供更稳定和可靠的降噪效果。
另一种常见的音频降噪算法是频率域降噪算法。
该算法利用快速傅里叶变换（FFT）将音频信号转换为频率域，通过分析频谱信息来降低噪声的影响。
频率域降噪算法可以对不同频率的噪声进行针对性抑制，并能够更好地保留声音的清晰度和自然性。
除了以上两种算法，还有一些其他的音频降噪算法被应用于智能助听器中，如统计降噪算法、声源定位和分离算法等。
这些算法通过多方面的信号处理和处理技术来改善智能助听器的性能。
音频降噪算法的应用研究在智能助听器中有着重要的意义。
首先，它可以提高听力受损者的听觉体验。
由于降噪算法的应用，智能助听器可以有效地减少背景噪声的干扰，提供更清晰、更自然的声音，使用户能够更好地感受到周围的声音。
其次，音频降噪算法的研究还能促进智能助听器的技术进步。
通过不断改进和优化降噪算法，智能助听器可以在不同环境下提供更好的听觉体验。
这将进一步推动智能助听器技术的发展，为听力受损者提供更多的选择和便利。
然而，音频降噪算法在智能助听器中的应用也面临一些挑战。
首先，算法的性能需要不断优化，以适应不同噪声环境和用户需求。
其次，降噪算法在处理噪声的同时，还需要保留声音的质量和清晰度。
这就需要在算法设计中综合考虑降噪效果和声音还原的平衡点。
利用数字信号处理技术的助听器设计随着人口老龄化的加剧，听力损失成为一个全球性的问题。
助听器作为一种常见的辅助听力设备，帮助听力受损的人们重获听觉能力。
数字信号处理技术的应用为助听器的设计和制造带来了革命性的变化，使得助听器具有更高的性能和更好的用户体验。
数字信号处理技术（Digital Signal Processing，简称DSP）利用数字计算手段对模拟信号进行分析和处理。
通过将模拟信号数字化，可以利用计算机和数学算法对信号进行更准确、更灵活的处理。
在助听器设计中，数字信号处理技术的应用可以实现增强声音的清晰度、降低噪音干扰、提高对不同频率范围声音的感知能力等功能。
首先，数字信号处理技术可以实现声音增强和增强清晰度的功能。
助听器通过数字化声音信号后，可以对声音进行放大和频率响应的调整。
DSP可以针对每个频率范围进行精细的调整，使得使用者能够更清晰地感受到不同频率声音的差异。
此外，数字信号处理技术还可以实现自适应增益控制，根据不同环境下的声音强度自动调整放大倍数，避免了在静音或大声环境下的失真问题。
其次，数字信号处理技术可以降低噪音干扰，提高语音辨识度。
助听器的使用者常常在嘈杂的环境中，如公共场所、交通工具等处。
这些环境中的噪音会严重影响听力的准确性。
利用数字信号处理技术，助听器可以通过抑制噪音信号，提高语音信号的信噪比。
采用自适应噪音抑制算法，助听器能够根据环境中的噪音特征，自动调整抑制噪音的程度，更好地保留有用的声音。
此外，数字信号处理技术还可以实现方向性听功能。
人类在感知声音来源时，常常通过双耳的差异来判断声音的方向。
助听器可以利用数字信号处理技术，模拟人耳的方向性听觉，提供定向性放大功能。
采用智能算法，助听器能够自动识别声源方向，并调节声音输出，使得使用者更加准确地感知声音来源。
值得一提的是，数字信号处理技术还可以实现对不同声音环境的自适应调节。
通过采集环境声音数据，助听器可以自动调整声音增益、频率响应和噪音抑制等参数，以适应不同的环境需求。
