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智能助听器信号处理算法设计与实现智能助听器是一种利用先进的信号处理算法和技术，帮助有听力障碍的人们恢复或改善听力的设备。
随着科技的进步，智能助听器正在成为越来越受欢迎的听力辅助设备。
本文将重点讨论智能助听器信号处理算法的设计与实现，介绍一些智能助听器常用的信号处理技术。
一、背景介绍听力障碍是一种常见的健康问题，世界卫生组织（WHO）估计全球约有5%的人口（约3600万人）患有中度至重度听力障碍。
智能助听器的出现为这些人提供了帮助，通过增强声音、降低噪音等处理来改善听力。
二、智能助听器的信号处理算法设计1. 去除噪音在现实生活中，人们经常处于噪音环境中。
对于有听力障碍的人来说，噪音会严重影响听到声音的清晰度。
因此，一种重要的信号处理算法是去除噪音。
常用的方法包括谱减法、子带自适应滤波、频率掩蔽等。
2. 声音增强智能助听器的另一个主要功能是增强声音，以帮助听力受损的人更好地听到声音。
声音增强算法主要有多频带压缩、自适应增益、声音定位等。
3. 反馈抑制智能助听器中的反馈是一个常见的问题，它导致了令人不愉快的哨声或啸叫声。
为了解决这个问题，需要在信号处理算法中加入反馈抑制处理。
常用的算法包括自适应滤波、频率移位和相位控制等。
4. 动态范围压缩在现实生活中，声音的强度范围非常广泛，从安静的细语到大声的噪音。
为了使听力障碍的人更好地适应各种声音，智能助听器通常采用动态范围压缩算法。
该算法可以使较小的声音变得更清晰，同时又不会使较大的声音过于刺耳。
三、智能助听器信号处理算法的实现智能助听器信号处理算法的实现通常需要使用数字信号处理（DSP）技术。
DSP是一种将连续时间信号转换为离散时间信号的技术，通过数字滤波器、频率分析和时域处理等来实现信号的处理。
常见的智能助听器信号处理算法实现流程如下：1. 采集与预处理：智能助听器首先需要采集外部声音，并对其进行预处理，例如去除直流分量和低频噪声。
2. 信号分析：通过傅里叶变换等信号分析方法，将声音信号转换为频域表示，并提取相关信息。
助听器编程知识点总结引言助听器是一种可以帮助听力障碍人士的设备，通过放大环境声音以及过滤噪音，可以提升听力障碍人士的生活质量。
助听器的编程是调节设备的声音放大、频率过滤等参数，以使得助听器能够更好地适应不同的听力障碍人士的需求。
本文将总结助听器编程的知识点，包括助听器的工作原理、编程的基本流程以及一些常见的编程技巧。
一、助听器的工作原理助听器是一种微型的音频处理设备，通过将环境声音收集、处理和输出，可以帮助听力障碍人士更好地感知周围的声音。
助听器的工作原理主要包括声音收集、信号处理和输出三个部分。
1.声音收集助听器首先需要收集周围的声音，一般通过麦克风来实现。
助听器上通常会有一个或多个麦克风，可以分别收集不同方向的声音，并将其转换成电信号。
2.信号处理收集到的声音经过麦克风转换成电信号后，需要进行信号处理，主要包括放大和频率过滤。
放大是指将声音信号的幅度放大，以增强听到声音的效果；而频率过滤则是通过调节电路的参数，过滤掉一些噪音或频率过高或过低的声音，以使得最终输出的声音更清晰。
3.输出经过信号处理后，声音最终通过助听器的扬声器输出到听力障碍人士的耳朵。
一般助听器上会设置一些按钮或滑块，以便用户能够调节输出的声音大小和频率。
二、助听器编程的基本流程助听器的编程主要包括硬件和软件两个方面，硬件编程主要用于设置助听器的硬件参数，软件编程则主要用于设置助听器的信号处理算法。
下面将具体介绍助听器编程的基本流程。
1.硬件编程硬件编程主要包括麦克风、放大电路、频率过滤电路和扬声器的设置。
在硬件编程中，需要考虑到不同用户的听力障碍程度和环境的不同，设置助听器的硬件参数，例如麦克风的灵敏度、放大电路的增益、频率过滤电路的参数等。
这些参数的设置需要通过实验和测试来确定，以使得助听器能够更好地适应不同的使用者。
2.软件编程软件编程主要包括信号处理算法的设计和实现。
信号处理算法主要用于放大和频率过滤，可以通过数字信号处理技术实现。
数字助听器原理及核心技术数字助听器是一种能够提供听觉增强和辅助功能的设备，它通过使用数字信号处理技术来改善听力障碍者的听觉体验。
数字助听器的原理和核心技术涉及到声音采集、信号处理、放大和输出等方面。
数字助听器的原理首先涉及声音采集，它通过麦克风将环境中的声音转换成电信号。
麦克风是数字助听器中非常重要的组成部分，它需要具备高灵敏度和低噪声的特点，以确保准确捕捉到声音信号。
接下来是信号处理，数字助听器利用数字信号处理技术对采集到的声音信号进行处理和优化。
信号处理的目标是增强语音信号的清晰度和可听度，并抑制噪声的干扰。
常见的信号处理算法包括降噪、动态压缩和频率分析等。
降噪算法可以有效地去除环境噪声，使听力障碍者能够更好地聆听语音。
动态压缩算法可以根据听力损失的程度自动调整声音的放大程度，使声音在适当范围内保持一致。
频率分析技术可以对不同频率的声音进行分离和调整，进一步提高听力效果。
然后是放大，数字助听器通过放大被处理过的声音信号，使其达到听力障碍者可以听到的合适音量。
放大功能是数字助听器的核心技术之一，其实现方式多种多样。
其中一种常见的方式是使用数字放大器，它可以根据个人听力损失的程度和频率特点进行精确调整，以在保证听觉舒适度的前提下提供最佳的放大效果。
最后是输出，数字助听器将经过处理和放大的声音信号通过耳机或扬声器输出给听力障碍者。
耳机是数字助听器的常见输出设备，它可以将声音直接传递到听力障碍者的耳朵中。
耳机的选择要考虑到舒适度、音质和适应性等因素。
扬声器是另一种输出方式，它可以将声音通过空气传播到听力障碍者的周围环境中。
扬声器的选用要考虑到声音的覆盖范围和环境噪声等因素。
除了以上的原理和核心技术，数字助听器还可以配备一些附加功能，如无线通信、音频输入和数据存储等。
无线通信功能可以使数字助听器与其他设备进行连接，实现音频传输和远程控制等功能。
音频输入功能可以通过外部音源输入声音信号，如手机、电视等，从而拓展数字助听器的应用范围。
数字助听器的工作原理
1.麦克风接收声音：数字助听器内部装有一个或多个麦克风，它们负
责接收来自外部的声音信号。
2.声音信号转换为数字信号：麦克风将接收到的声音信号转换为数字
信号。
这通常通过模拟-数字转换器（ADC）实现，将模拟声音信号转换为
数字形式。
3.数据处理和增强：数字信号经过内部的处理单元，进行音频信号的
处理和增强。
处理单元可能包括信号处理器（DSP），它可以根据个人的
听力需求进行定制化调整，例如增强特定频率范围的声音。
4.声音信号转换为模拟信号：经过处理的数字信号再次经过数字-模
拟转换器（DAC）转换为模拟声音信号。
5.声音信号放大：转换为模拟信号的声音信号经过放大电路进行放大，以便听力受损者能够更好地听到声音。
6.声音输出：放大后的声音信号通过耳机或扬声器输出给听力受损者。
7.额外功能：一些数字助听器还可能具有其他功能，例如降噪技术、
反响抑制、无线连接等，以增强用户体验。
总之，数字助听器通过将声音信号转换为数字信号、进行处理和增强、再将数字信号转换为模拟信号，并通过放大、输出等步骤提供更好的声音
听觉体验。
基于DSP的数字助听器设计
数字信号处理（DSP）在数字助听器设计中起着关键作用。
数字助听器的主要功能是对听力损失进行补偿，通过数字信号处理来优化声音的质量和清晰度。
下面是基于DSP的数字助听器设计的一般步骤：
1.信号采集：使用麦克风将环境中的声音信号采集下来。
采集到的声音信号是模拟信号。
2.模拟信号转数字信号：采集到的模拟信号经过模拟到数字转换器（ADC）转换为数字信号。
3.数字信号处理：数字信号经过一系列算法来降噪、放大、均衡等。
这些算法由DSP芯片执行。
4.按用户需求定制化：根据用户的听力需求和喜好，调整数字信号处理算法的参数，如音量、音色等。
5.数字信号重构：处理后的数字信号经过数字到模拟转换器（DAC）转换为模拟信号。
6.声音输出：模拟信号放大后，通过耳机或扬声器输出给用户。
在数字助听器设计中，DSP起到虚拟耳蜗的功能。
它是一个非线性算法，根据输入信号和用户需求，通过滤波、压缩、增益调整等处理来最终输出符合用户听力需求的信号。
数字助听器设计还需要考虑功耗、时延等因素。
低功耗设计可以延长电池寿命，而低时延设计可以减少声音的滞后感。
总体而言，基于DSP的数字助听器设计通过数字信号处理来优化声音质量并满足用户的听力需求。
耳聋助听器设计报告范文设计报告一、设计要求二、设计的作用、目的1、设计作用：2、设计目的：三、设计的具体实现1、系统概述（1）现状及发展趋势：什么是耳聋助听器一切有助于听力残疾者改善听觉障碍，进而提高与他人会话交际能力的工具、设备、装置和仪器等。
耳聋助听器有电力的和非电力的两类，后者目前已被废弃。
前者又有电子管式和晶体管式两种。
晶体管式耳聋助听器最为灵巧轻便，于1950年问世后已取代电子管式而被普遍采用。
集成电路的的问世又迅速地取代了“晶体管耳聋助听器”，集成电路IC于1964年问世，其体种小，低耗电，稳定性更高。
近年来随科学技术的飞速发展，耳聋助听器也逐步向智能化、体内化发展：1982年“驻极体麦克风”的问世实现耳聋助听器微型化，灵敏度及清晰度更是达到了新的水平；而1990年随着“电脑编程耳聋助听器”的问世，耳聋助听器增益初步智能化调整，又让耳聋助听器达到了另一新水平。
1997年，“数字耳聋助听器”的增益智能化调整，使用极为方便，性能达到了更高的水平。
今天——我们所用的大部分耳聋助听器都是“数字电脑编程”的，根据我们每个人听力损失的程度不同来调整，对我们的助听效果又提高了一个层次，让我们听得更多！在可以预见的未来，耳聋助听器发展有三个主题：1、小型化：从19世纪末的桌面大小到20世纪末的重量不足一克，耳聋助听器外型尺寸越来越小。
尽管目前还未找到进一步大幅度减小耳聋助听器外型尺寸的有效方法，但作为趋势，耳聋助听器肯定会越做越小，越做越美观。
微型耳聋助听器不仅是制造商的希望，更是广大耳聋助听器使用者的要求；2、个性化：随着相关听力知识的普及，人们会越来越重视自己的听力，同时也会发现听力损失完全相同的听力障碍者极少，每个听障者的听力状况都有其特殊的一面。
因此，为每个听障者个别定制耳聋助听器以保证使用效果必然会成为发展趋势。
3、智能化：要想进一步提高助听质量（比如清晰度）就必须使耳聋助听器具备记忆能力、重新编码能力等“智能”，比如抗噪声、声源定向定位、音质定位等各类类耳蜗性能。
数字助听器原理及核心技术
数字助听器是一种通过数字信号处理技术来改善听觉能力的医疗器械，它与传统助听器相比更加精准、稳定和实用。
数字助听器的原理及核心技术是什么呢？下面我们来分步骤阐述。
一、信号采集与前置处理
数字助听器首先需要采集声音信号，通常通过麦克风来实现。
然后对声音信号进行前置处理，消除录音时产生的噪音和杂音，使信号更加纯净和清晰。
二、数字信号处理
数字信号处理是数字助听器的核心技术，它包括将声音信号转化成数字信号、数字信号滤波、降噪、放大、均衡等处理方式。
通过数字信号处理，可以精确地定位声源、提高语音信噪比、降低语音失真等。
三、特征提取和识别
声音信号有着非常复杂的波形，为了更好地理解人类语音，数字助听器需要对声音特征进行识别。
特征提取包括将原始音频信号转化为参数，比如基音频率、共振峰频率等；特征识别则是根据特征参数确定说话人的身份、语调和表情等信息。
四、音质优化和控制
数字助听器的最终目标是提供高质量的听觉体验，因此音质优化和控制也是很重要的部分。
它包括音量控制、立体声声场仿真、自适应背景噪声抑制、语音提示等功能。
综上所述，数字助听器的原理及核心技术主要包括信号采集与前置处理、数字信号处理、特征提取和识别、音质优化和控制等几个方面。
数字助听器的广泛应用可以更好地改善听觉障碍者的生活质量。
随着技术的不断发展，数字助听器也将不断更新和升级，为听障者带来更好的听觉体验。
老年听障产品设计方案随着老年人口的增加和老龄化进程的加快，老年听障问题日益突出。
针对老年听障问题，设计一款老年听障产品，可以帮助老年人改善听力，提高生活质量。
一、产品概述该老年听障产品采用无线数字技术，以便于老年人使用。
主要包括听力辅助器、麦克风和接收器三个部分，通过无线传输声音信号，使老年人可以更清楚地听到周围的声音。
听力辅助器使用耳塞式设计，方便老年人佩戴，可以根据个人需要调节音量大小。
二、产品功能1.调节音量：老年听障产品可以根据老年人的听力情况，调节不同的音量大小，以确保老年人可以听到清晰的声音，而不会对耳朵造成过大的负担。
2.消除噪音：产品配备专门的噪音过滤技术，可以有效消除背景噪音，让用户更集中地听到想要听到的声音。
3.远距离接收：接收器具有较长的接收距离，可以让老年人在一定范围内随意移动，而不会影响听力效果。
4.可调节频率：老年听障产品可以根据老年人听力的需求，调节不同频率的声音，以提高老年人对不同声音的辨识度。
5.简易操作：产品设计简单易用，老年人只需按下相应的按钮就可以实现音量调节、频率调节等功能，不需要复杂的操作和设置。
三、产品优势1.无线传输：老年听障产品采用无线传输技术，免去了有线接线的烦恼，老年人可以随意活动，不会因为线缆的限制而受到困扰。
2.个性化定制：产品可以根据老年人的听力情况进行个性化定制，以满足不同老年人的需求。
3.舒适佩戴：产品采用舒适的耳塞式设计，佩戴舒适，不会给老年人带来不适感。
4.长续航时间：产品的电池容量较大，一次充电可以使用较长时间，不需要频繁充电。
5.小巧便携：产品体积小巧，可以方便携带，老年人可以随身携带，随时使用。
四、推广策略1.宣传推广：通过电视、广播、报纸等媒体对产品进行广告宣传，帮助老年人了解产品的存在和优势。
2.医院合作：与医院合作，把产品介绍给医院的听力科医生和老年科医生，推荐给有听障问题的老年患者。
3.线上销售：利用电商平台进行在线销售，方便老年人购买。
锋绘２０１９年第６期１８６㊀㊀基金项目:重庆市大学生创新创业训练计划项目资助(２０１９１２６０８０１０);重庆工程学院大学生创新创业训练计划项目资助(２０１９x c x c y０２);重庆市教委科研项目(K J Q N ２０１８０１９０１)资助.作者简介:李贵容(１９９８－),女,重庆城口人,学生,本科,电子信息工程专业.一种基于深度学习的可降噪助听器硬件设计李贵容㊀张㊀凤㊀周建梅(重庆工程学院,重庆４１００６５)摘㊀要:传统电子助听器只单纯的从外界采集声音并放大,这会造成外界的噪音与人说话的语音同时被放大,可能会对听损者听力造成二次伤害.基于此,本文设计了一种基于深度学习的可降噪助听器,主要通过可深度学习的神经网络本设计基于树莓派单片机平台,通过阵列麦克风接收并判断外界的声音,采用宽带MV D R 后置维纳滤波算法进行初步的降噪,之后利用深度学习的对抗神经网络对输入的声信号分离出语音信号和噪音信号,并对其进行有效的降噪处理,实现了在复杂噪音环境下的降噪处理功能,在此性能上可达到人与人之间正常交流的声音分贝要求,最终实现在不影响正常助听功能的同时保护佩戴者的听力.关键词:深度学习;树莓派单片机;数字助听器;神经网络;麦克风阵列;宽带MV D R 后置维纳滤波算法１㊀作品介绍１．１㊀设计背景自二十世纪初,电子助听器被启用以来,电子助听器一直帮助着听障者恢复听力.作为一种小型的扩音器,简单的把原本声音扩大,再利用听障者残余的听力,使声音能传送大脑中枢而感觉到声音.但这无疑会导致噪声与语音同时被放大,并不能很好的帮助听障者交流.非平稳或多噪声情形下的语音增强是助听器等设备的研究重点,双耳助听是近年来复杂环境下研究的重要方向之一,其可有效减缓正常耳朵听力受损,为患者在复杂环境下提供更好的助听体验.１．２㊀创作目的利用噪声信号包络的噪声抑制技术能明显的抑制噪声,然而该算法仍有一些不足:(１)预处理算法经常将一些不可预见的声学失真引入信号中;(２)一些算法(例如,子空间算法)在计算量上需求较大并且难以跟现有的助听器降噪策略进行融合;(３)不能针对所有的用户使用情况进行调节,在某些噪声环境中可能无法满足助听器使用者的降噪需要.针对这样的现状,提出使用深度学习的方法,改善助听器在噪声环境下的助听效果.通过深度学习算法不仅能够有效的降低环境中噪音,使在多数场景下能够改善使用效率和舒适度,通过算法技术也能够降低硬件的成本.２㊀总体设计可降噪助听器主要由三个模块构成:基于麦克风矩阵的声音接收模块㊁基于深度学习的信号处理算法模块㊁授话器(扬声器)模块.通过麦克风阵列得到声音信号并转化为电信号,首先通过麦克风阵列算法增强语音,然后通过深度学习模块分离出其中的语音与噪声信号.对噪声信号做降噪处理,最后将处理后的信号放大输出.通过授话器传给听损者.软件部分的设计主要包括麦克风阵列部分的算法,以及神经网络部分的算法.深度学习的神经网络算法主要包括两个部分,对语音与噪音进行分别.以及将分别出的降噪进行降噪处理.麦克风阵列也通过算法对语音与噪音分离起到了增强的作用.３㊀硬件设计参考典型的数字助听器结构,本文设计了以单片机为核心的麦克风阵列数字助听器,软件部分结合了深度学习.其硬件结构如图１所示.３．１㊀麦克风阵列设计麦克风阵列结构拾取实际环境下声音的复杂度如图２所示,基本上由三种语音源发出的声波在空气中传播,传播过程中没有遇到障碍直接传达到拾音器,语音源发出的声波在传播过程中通过反射面的反射再传达到拾音器及其他无用生源的环境背景杂声.麦克风阵列的排列结构可以分为三种.一维线性阵列,二维平面阵列,三维立体结构阵列.考虑到设计图１㊀助听器主要结构模块难度与实际需求采用一维阵列排列.３．２㊀基于深度学习处理的算法模块算法模块主要通过集成的树莓派单片机实现,通过对单片机的编程,实现软件所需的各种算法.树莓派单片机结构如图２所示.图２㊀树莓派单片机结构图３．３㊀授话器(扬声器)模块授话器模块主要采用了普通常见的授话器模块,并没有做过多的改变.４㊀结论基于深度学习的可降噪助听器在解决听损者交流与使用问题上有着重要的意义.通过对噪音的去除提高了听损者的使用感受.本文针对助听器硬件部分给出设计.估计了麦克风阵列的算法有效性.同样对于设备的实用性还需要在多场景下进行不断测试,目前在国内市场有很大的扩展空间.参考文献[１]赵力,张昕然,梁瑞宇,等．数字助听器若干关键算法研究现状综述[J ]．南京:东南大学信息科学与工程学院,２０１７．[２]曲奕澎．麦克风阵列数字助听器的硬件设计与实现[D ]．哈尔滨工业大学,２０１５．。
基于DSP的全数字助听器设计和实现摘要介绍研制以DSP TMS320C5416为核心的全数字助听器，实现当前流行的一系列助听器的算法，包括宽动态压缩、移频压缩、噪声消除、方向性麦克等，该项目为国内基于DSP全数字助听器的软硬件开发提供参考。
关键词DSP；全数字助听器；宽动态压缩；自适应消噪20世纪60年代以来，随着计算机和信息技术的飞速发展，数字信号处理技术（DSP）应运而生并得到迅速的发展。
在医疗卫生领域，DSP技术大大促进医疗器械的进步。
听力辅助设备的研发中，由于听力障碍的患者病因各异，其听力损失情况存在着较大差异，每个患者的听力损失曲线几乎都是不一样的，加上患者在年龄、语言识别、以及对设备适应程度方面存在着差异，使得每位患者对于助听器的补偿有着不同的要求。
传统助听器线路功能的局限性，无法满足大部分患者的要求。
目前国外助听器技术已经由传统的模拟放大电路逐步被功能强、运算快、功耗低、体积小的DSP所取代。
从而使现代助听器技术产生1个质的飞跃。
笔者在学习先进技术的基础上，研制基于TI公司DSP TMS320C5416的助听器，对助听器的软硬件开发进行了深入的探索。
1系统概述整个系统以DSP为核心，结合TI公司高性能立体音频Codec芯片TLV320AIC23B构建硬件环境，并在此基础上实现双麦克方向性选择，宽动态压缩，噪声消除以及反馈消除等助听器关键算法。
本系统功耗低，易便携，使用中参数可任意调节，满足临床听障患者对听力进行补偿的要求，也为进一步研究助听器高级算法搭建了较好的实验平台。
2硬件设计2.1系统结构系统结构如图1所示，主要包括DSP模块，音频模块，存储模块与电源模块。
助听器采用双麦克输入，4.5V电池供电，硬件功耗小于100mW，体积小，PCB板仅名片大小，确保可随身佩戴使用。
图1系统硬件结构2.2 DSP电路TMS320C5416为16位高速定点DSP，处理速度高达160MIPS，该芯片采用程序与数据存储区分开的哈佛结构，进一步提高运行速度，芯片广泛采用流水线技术，减少指令执行周期，专用的硬件乘法器与特殊的DSP指令更提高了信号处理的效率。
助听器中，高性能DSP的使用能快速实现FFT、卷积、相关等算法，保证了音频数据能够得到实时处理。
TMS320C5416片内存储资源丰富，含RAM128k×16bit，ROM64k×16bit，足够助听器程序运行时所需的空间，这款DSP 不但高效而且功耗低封装小，适合在便携设备中使用。
2.3音频采集\2.3音频采集音频采集主要组成是TI公司近年新推出的低功耗∑-Δ型16位A/D、D/A音频接口（AIC）芯片TLV320AIC23B。
模拟接口芯片（AIC）又称调制解调编解码器（modem Codec）以其高度可编程性，高性能，低功耗，较少的外围器件等特点，成为当前语音处理芯片的主流产品。
该芯片工作方式和采样速率均可由编程设置，助听器采样率设为16kHz，确保大部分听力范围内语音信号不丢失。
ADC和DAC的输出信噪比分别达到90dB和100dB。
AIC23B与C5416的接口有2个，一是数据接口用于输入输出数据，另1个为控制接口，用于寄存器初始化设置。
AIC23B的数据接口采用专为与TI的DSP设计的连接模式，其与DSP的McBSP （Multi-channel buffered se-rial port，多通道缓存串口）无缝连接，连接如图2所示。
其中，BCLK-数字音频接口时钟信号，当AIC为从模式时（通常情况），该时钟由DSP产生，AIC为主模式时，该时钟由AIC产生；LRCIN- 数字音频接口DAC方向的帧信号；LRCOUT-数字音频接口图3 AIC23B配置接口I2C时序ADC方向的帧信号；DIN-数字音频接口DAC方向的数据输入；DOUT-数字音频接口ADC方向的数据输出。
DSP接收音频数据过程采用中断的方式，AIC23B每采集1次就发送数据，McBSP每接受到1个AIC23B发来的数据包，产生中断，CPU读缓冲区内的数据。
AIC23B的配置接口采用2线制的I2C模式，而C5416没有I2C接口，我们利用DSP的GPIO(General Purpose Input/Output)来实现I2C时序。
可以利用其中的2个管脚来作为I2C中的SCLK和SDI。
时序如图3所示。
2.4存储与电源电路存储模块电路选用的芯片是SST39VF400，它是一款低功耗FLASH，工作在2.7～3.6V电压下，存储容量位256KM，其中的数据可以保持100年以上，可重复编程次数高达10万次。
（下标1为正常人的听力指标，下标2为听障患者的听力指标）图4听力正常者与听力损伤者的听力指标对比1个稳定可靠的电源是1个系统的最有力支柱，因此，我们选用了TI公司的TPS767D318电源方案，该方案芯片外围元件少且调试简单，能够为DSP提供稳定的3.3V端口电压与1.6V核心电压。
3关键算法数字信号处理是数字助听器的核心，它为调整输入/输出特性和系统的频率响应特性提供了很强的灵活性。
以下为笔者调试成功的几个关键算法。
3.1宽动态压缩听障患者与正常人相比，其损伤的频率范围内对声音的适应能力大大降低，如图4所示，宽动态压缩必须对整个频域进行补偿，使得助听器输出的动态范围与患者残余听力相吻合。
算法的关键是根据出入信号的频谱求出频域上各点期望增益组成的增益曲线，由曲线的值来改变频谱，得到压缩后的新频谱。
对于高频听力损失超过70dB的听障患者来说，我们还需要应用移频压缩技术，即按比例的频率压缩，将高频部分的频谱分布按一定的比例“移”到具有残余听力的低频区。
算法结构如图5所示。
3.2方向性选择图6自适应消噪算法结构本助听器的2个麦克，分置一前一后，2路音频信号存在着幅度和相位的差异，我们通过对2路信号进行适当的幅度调整和相位延迟，可以得到不同的方向性频响，从而实现助听器的方向选择功能。
具体调整的参数要根据2个麦克的位置来确定。
3.3自适应降噪噪声影响使得患者语言识别率大幅下降，去噪是助听器1个重要功能。
自适应噪声对消的方法是将2个麦克输入分别作为原始信号与参考信号，通过LMS自适应算法有效消除二者不相关的噪声信号，而保留相关的语音信号，算法结构如图6 所示。
其中，y（n）=M-1i=0!wi（n）x1（n-i）e（n）=x1（n）-y（n）wi（n+1）=wi（n）+2μe（n）x2（n-i）4结束语该助听器具有全方位或者方向性选择、多通道处理、宽动态压缩、噪声消除、增益可调、多种听力环境设置等功能，基本上达到当前世界流行全数字助听器的功能，现阶段已经投入实际试用。
随着软件设计的进一步完善及硬件生产工艺的改善，该设备完全能够投入临床使用。
我国助听器行业尚处于十分落后的水平，至今还没有完全自主知识产权的全数字助听器生产，本项目能够为国内基于DSP全数字助听器的研发提供参考。
参考资料1 TMS320VC5416 Fixed-Point Digital Signal Processor Data Manual.Texas In- struments,20052 TLV320AIC23B Data Manual.Texas Instruments,20043 N.Magotra,S.Sirivara.Real Time Digital Speech Processing Strategies for thehearing impaired,ICASSP'97,Munich.Germany，19974 Keiichi Yasu,Kei Kobayashi,Kohshi Shinohara."FREQUENCY COMPRES- SION OF CRITICAL BAND FOR DIGITAL HEARING AIDS,"China-JapanJoint Conf.on Acoustics,2002.159～1625 C.W.Turner,R.R.Hurtig.Proportional frequency compression of speech for listeners with sensorineural hearing loss.Journal of the Acoustical Society ofAmerica,1999,106(2):877~886基于TDA2822的助听器设计来源：电子技术交流网2010年01月25日|[字体：小大] [查看评论] | 点击推荐给好友关键字：这个耳聋助听器由TDA2822双功放集成电路加上少量外围元件组成，它与市场上的普及机相比具有输出功率大、电压范围宽等特点，工作电压为1.8—15V，适合中、轻度耳聋患者使用。
工作原理：该助听器电原理图见图1。
其工作原理较简单：驻极体话筒连接成高增益的漏极输出电路，并将外界声波转换成电信号。
TDA2822组成BTL功放电路，对话筒输出的音频信号进行放大，并以足够的功率推动耳机发声。
为了减小耦合引起的损耗，采用变压器耦合，初级加接C2，可以滤除一部分感应噪音，次级与RP连接，以控制音量大小。
另R1、C1组成去耦电路，以防止信号通过电源引起反馈；R2、C6为BTL电路的频率补偿。
零件列表：音频变压器T用袖珍收音机输入放大器代用，如自绕，可采用E14铁芯，初次级均用Φ＝0.06mm漆包线各绕2000匝。
音量电位器RP采用WH135可变电阻直接焊在印板上。
耳机孔为2.5mm卧式二芯插座。
这个电路只要装配正确，无须调试即能正常工作。
电源采用两节5号电池，静态工作电流为6mA。
最新数字助听器设计挑战及相关注意事项来源：电子工程世界2009年01月12日|[字体：小大] [查看评论] | 点击推荐给好友关键字：数字助听器最新的助听器是数字可编程的，这意味着虽然它们有模拟信号处理功能，但由听力学家可调节的数字参数来控制处理。
在设计数字助听器时，工程师将会遇到哪些挑战？他们应该如何应对？本文将为你一一解读。
设计挑战助听器的设计人员有着严格的技术要求。
助听器必须足够小以便放入人体的耳内或耳后，运行功率必须超低，并且没有噪声或失真。
为满足这些要求，现有的助听设备消耗的功率要低于1mA，工作电压为1V，利用的芯片面积少于10mm2，这通常意味着两个或三个设备相互叠放。
典型的模拟助听器由具有非线性输入/输出功能和频率相关增益的放大器组成。
但此模拟处理依赖于自定义电路，与数字处理相比，缺乏可编程性且成本更高。
最新的数字设备与其对应的模拟设备相比，降低了设备成本，减少了功率消耗。
数字设备最大的优势在于其提高的处理能力和可编程性，允许定制助听器以适用于特定的听力损伤和环境。
