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1、(10)申请公布号 CN 103824563 A (43)申请公布日 2014.05.28 CN 103824563 A (21)申请号 201410059379.3 (22)申请日 2014.02.21 G10L 21/0232(2013.01) G10L 25/84(2013.01) (71)申请人 深圳市微纳集成电路与系统应用研 究院 地址 518000 广东省深圳市南山区高新中二 道深圳国际软件园 4 栋 425 (72)发明人 薛风杰 (74)专利代理机构 深圳市福田区优壹知识产 权代理事务所 ( 普通合伙 ) 44319 代理人 韦鳌 (54) 发明名称 一种基于模块复用的助听器去。
2、噪装置和方法 (57) 摘要 本发明提供了一种基于模块复用的助听器去 噪装置和方法。所述基于模块复用的助听器去 噪装置包括谱估计与端点检测模块， 用于求出输 入帧的功率谱并且判断当前帧是语音帧还是噪 声帧， 从而实现频谱估计与端点检测的模块共用 ； 谱均值模块， 用于对前后两帧的功率谱密度进行 均值操作从而得到时间平滑的功率谱 ； 维纳滤波 模块， 用于对当前帧进行维纳滤波操作 ； 以及快 速傅里叶逆变换模块， 用于将已处理的信号从频 域转换回时域， 从而得到去噪后的信号。 本发明提 供的基于模块复用的助听器去噪装置和方法能够 实现频谱估计与语音活动性检测的模块共用， 从 而减少运算量和硬件功。
3、耗。 (51)Int.Cl. 权利要求书 1 页 说明书 3 页 附图 2 页 (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 权利要求书1页 说明书3页 附图2页 (10)申请公布号 CN 103824563 A CN 103824563 A 1/1 页 2 1. 一种基于模块复用的助听器去噪装置， 包括 ： 谱估计与端点检测模块， 用于求出输入帧的功率谱并且判断当前帧是语音帧还是噪声 帧， 从而实现频谱估计与端点检测的模块共用 ； 谱均值模块， 耦合于所述谱估计与端点检测模块， 用于对前后两帧的功率谱密度进行 均值操作从而得到时间平滑的功率谱 ； 维纳滤波模块， 耦合于所述谱均。
4、值模块， 用于对所述当前帧进行维纳滤波操作 ； 以及 快速傅里叶逆变换模块， 耦合于所述维纳滤波模块， 用于将已处理的信号从频域转换 回时域， 从而得到去噪后的信号。 2. 如权利要求 1 所述的助听器去噪装置， 其特征在于， 所述谱估计与端点检测模块是 采用 256 点的快速傅里叶变换来进行频谱估计与端点检测两者的运算。 3. 如权利要求 2 所述的助听器去噪装置， 其特征在于， 所述谱估计与端点检测模块是 直接取用快速傅里叶变换的结果然后进行平方来得到频谱。 4. 如权利要求 2 所述的助听器去噪装置， 其特征在于， 所述谱估计与端点检测模块是 通过比较频带的方差与预设阈值来实现语音帧和噪。
5、声帧的判断。 5. 如权利要求 4 所述的助听器去噪装置， 其特征在于， 如果所述频带的方差大于所述 预设阈值， 则所述当前帧被判断为语音帧， 并且如果所述频带的方差不大于所述预设阈值， 则所述当前帧被判断为噪声帧。 6. 一种基于模块复用的助听器去噪方法， 包括 ： 求出输入帧的功率谱并且判断当前帧是语音帧还是噪声帧， 从而实现频谱估计与端点 检测的模块共用 ； 对前后两帧的功率谱密度进行均值操作从而得到时间平滑的功率谱 ； 对所述当前帧进行维纳滤波操作 ； 以及 将已处理的信号从频域转换回时域， 从而得到去噪后的信号。 7. 如权利要求 6 所述的助听器去噪方法， 其特征在于， 求出输入帧。
6、的功率谱并且判断 当前帧是语音帧还是噪声帧的所述步骤包括采用 256 点的快速傅里叶变换来进行频谱估 计与端点检测两者的运算。 8. 如权利要求 7 所述的助听器去噪方法， 其特征在于， 求出输入帧的功率谱的所述步 骤包括直接取用快速傅里叶变换的结果然后进行平方来得到频谱。 9. 如权利要求 7 所述的助听器去噪方法， 其特征在于， 判断当前帧是语音帧还是噪声 帧的所述步骤包括比较频带的方差与预设阈值。 10. 如权利要求 9 所述的助听器去噪方法， 其特征在于， 如果所述频带的方差大于所述 预设阈值， 则所述当前帧被判断为语音帧， 并且如果所述频带的方差不大于所述预设阈值， 则所述当前帧被判。
7、断为噪声帧。 权 利 要 求 书 CN 103824563 A 2 1/3 页 3 一种基于模块复用的助听器去噪装置和方法 技术领域 0001 本发明涉及一种助听器的去噪装置和方法， 更具体地涉及一种基于模块复用的助 听器去噪装置和方法。 背景技术 0002 随着现代科技的发展， 数字助听器以其强大的信号处理能力而逐渐被越来越多的 听力障碍患者所接受。然而， 在噪声环境下， 助听器佩带者对语音的可懂度会严重下降。因 此， 去噪电路模块对于助听器的语音处理而言尤为重要。目前常用的一些去噪方法包括谱 减法、 维纳滤波法、 子空间语音增强方法等方法， 其中最常用的是维纳滤波法， 它可以去除 环境中的。
8、背景噪声、 白噪声以及一些音乐噪声等。 0003 常用的一种维纳滤波算法是 ETSI （欧洲电信标准化协会） 的标准 ETSI ES 202 050 V1.1.5（2007-01） 。图 1 是现有技术的两级维纳滤波方法的流程框图。如图 1 所示， 两级 Mel 翘曲维纳滤波应用 Mel 域三角滤波器组将维纳滤波系数转换到与语音感知相关的 Mel 域， 然后对信号进行滤波。 0004 在第一级中， 通过谱估计模块计算输入帧的谱， 谱均值模块用前后帧之间的功率 谱均值得到时间平滑的功率谱， 语音活动性检测 （Voice Activity Detection， VADNest） （以下也将称为端点。
9、检测） 模块判定当前帧是语音帧还是纯噪声帧。在维纳滤波模块完成线 性频率滤波器系数的计算之后,采用美化带模块进行平滑操作而得到Mel翘曲维纳滤波系 数， 再进行 Mel IDCT 操作得到 Mel 翘曲维纳滤波器的时域冲击响应。然后， 由滤波模块对 滤波器冲击响应和输入语音信号进行卷积， 从而实现维纳滤波过程。 0005 在进行谱估计的时候， 需要对 256 点进行快速傅里叶变换 （FFT） ， 然后对频域进行 平方得到频谱。 图2是现有技术的两级维纳滤波方法中的端点检测 （VADNest） 的流程框图， 其中求 FRAME_EN 的公式为 : 如图 1 所示， 第二级的维纳滤波与第一级不同的。
10、是在美化带模块中求取 Mel 尺度各子 带滤波系数之后， 在增益调整模块中对系数进行了增益处理。对信噪比 （SNR） 较低的信号 帧利用增益处理作更深度的噪声消除， 而对 SNR 较高的信号帧则通过减小滤波系数增益以 减低滤波器影响， 从而降低噪声消除深度。通过这样的处理， 进一步降低了噪声信号的幅 度， 同时尽可能保留语音信号， 有利于提高识别的准确率。此外， 去直流模块用于消除直流 分量。 0006 从图 1 和图 2 可以看出， 在进行谱估计来求频谱的时候需要进行 256 点的 FFT 变 换， 在 VADNest 的时候需要对每一个点进行平方并且求对数。虽然这对于软件的运算来说 不算太。
11、大负担， 但是对于硬件来说， FFT 变换和平方运算都是需要花费很长的时间的并且需 说 明 书 CN 103824563 A 3 2/3 页 4 要消费很大的功耗。 尤其对于安装纽扣电池的助听器产品来说， 这样的花销是很不值得的， 也算是非常致命的打击。 发明内容 0007 本发明实施例提供一种基于模块复用的助听器去噪装置， 包括 ： 谱估计与端点检 测模块， 用于求出输入帧的功率谱并且判断当前帧是语音帧还是噪声帧， 从而实现频谱估 计与端点检测的模块共用 ； 谱均值模块， 耦合于谱估计与端点检测模块， 用于对前后两帧的 功率谱密度进行均值操作从而得到时间平滑的功率谱 ； 维纳滤波模块， 耦合。
12、于谱均值模块， 用于对当前帧进行维纳滤波操作 ； 以及快速傅里叶逆变换模块， 耦合于维纳滤波模块， 用于 将已处理的信号从频域转换回时域， 从而得到去噪后的信号。 0008 本发明实施例还提供一种基于模块复用的助听器去噪方法， 包括 ： 求出输入帧的 功率谱并且判断当前帧是语音帧还是噪声帧， 从而实现频谱估计与端点检测的模块共用 ； 对前后两帧的功率谱密度进行均值操作从而得到时间平滑的功率谱 ； 对当前帧进行维纳滤 波操作 ； 以及将已处理的信号从频域转换回时域， 从而得到去噪后的信号。 0009 本发明提供的基于模块复用的助听器去噪装置和方法能够实现频谱估计与语音 活动性检测的模块共用， 从。
13、而更好地实现算法的功能并且减少运算量和硬件功耗以使算法 的功能更加简单。 附图说明 0010 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案， 下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍， 显而易见地， 下面描述中的附图仅仅是本 发明的一些实施例， 对于本领域普通技术人员来讲， 在不付出创造性劳动的前提下， 还可以 根据这些附图获得其他的附图。 0011 图 1 是现有技术的两级维纳滤波方法的流程框图。 0012 图 2 是现有技术的两级维纳滤波方法中的端点检测的流程框图。 0013 图 3 是本发明一实施例提供的基于模块复用的助听器去噪装置的结构示意图。 0014 图 。
14、4 是本发明一实施例提供的基于模块复用的助听器去噪方法的流程示意图。 具体实施方式 0015 为了使本发明的目的、 技术方案及优点更加清楚明白， 以下结合附图及实施例， 对 本发明进行进一步详细说明。 应当理解， 此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明， 并 不用于限定本发明。 0016 图 3 是本发明一实施例提供的基于模块复用的助听器去噪装置 300 的结构示意 图。助听器去噪装置 300 包括谱估计与端点检测模块 302、 谱均值模块 304、 维纳滤波模块 306、 以及快速傅里叶逆变换 （IFFT） 模块 308。 0017 谱估计与端点检测模块 302 能够实现频谱估计与语音活动。
15、性检测的模块共用。 在一方面， 谱估计与端点检测模块 302 可用于将输入信号重叠分帧， 通过快速傅里叶变换 （FFT） 将帧从时域转换到频域并求出输入帧的功率谱。 在另一方面， 谱估计与端点检测模块 302 还可用于判断当前帧 （例如， 20ms 数据帧） 是语音帧还是噪声帧。在一个实施例中， 谱估 说 明 书 CN 103824563 A 4 3/3 页 5 计与端点检测模块 302 是采用与频谱估计一样的算法来判断当前帧是语音帧还是噪声帧。 即， 谱估计与端点检测模块 302 采用 256 点的 FFT 来进行频谱估计与端点检测两者的运算。 具体来说， 在谱估计与端点检测模块302进行频。
16、谱估计的时候， 直接取用FFT的结果然后进 行平方即得到频谱 ； 而在谱估计与端点检测模块 302 进行端点检测的时候， 将某几个频率 分量进行组合， 然后得到频谱的均值， 进而求得频带的方差。 因为噪声的起伏程度往往比较 小， 可以通过比较频带的方差与预设阈值来实现语音帧和噪声帧的判断。如果频带的方差 大于预设阈值， 则当前帧被判断为语音帧 （如话音、 音乐、 信息音等） 。相反地， 如果频带的方 差不大于预设阈值， 则当前帧被判断为噪声帧 （静默帧） 。 0018 谱均值模块 304 用于对前后两帧的功率谱密度进行均值操作从而得到时间平滑 的功率谱。 在一个实施例中， 维纳滤波模块306可。
17、进行两级维纳滤波操作。 在第一级滤波阶 段的噪声估计中， 根据谱估计与端点检测模块 302 的检测结果而对非语音段进行更新。在 第二级滤波阶段的噪声估计中， 利用语音与噪声之间的相关性进行更新。IFFT 模块 308 用 于将已处理的信号从频域转换回时域， 从而得到去噪后的信号。虽然此处并未详述谱均值 模块 304、 维纳滤波模块 306、 和 IFFT 模块 308 的更多具体操作， 本领域技术人员应可理解 以上模块可采用任何已知的合适技术及其结合来实现。 0019 图 4 是本发明一实施例提供的基于模块复用的助听器去噪方法 400 的流程示意 图。以下将参考图 3 来描述图 4。 0020。
18、 在步骤 S402， 将输入信号分帧， 求出输入帧的功率谱并且进行端点检测 （或可称为 语音活动性检测） 。例如， 图 3 中的谱估计与端点检测模块 302 采用 256 点的 FFT 来进行频 谱估计与端点检测两者的运算。具体来说， 在谱估计与端点检测模块 302 进行频谱估计的 时候， 直接取用 FFT 的结果然后进行平方即得到频谱 ； 而在谱估计与端点检测模块 302 进 行端点检测的时候， 将某几个频率分量进行组合， 然后得到频谱的均值， 进而求得频带的方 差。因为噪声的起伏程度往往比较小， 可以通过比较频带的方差与预设阈值来实现语音帧 和噪声帧的判断。 如果频带的方差大于预设阈值， 。
19、则当前帧被判断为语音帧 （如话音、 音乐、 信息音等） 。相反地， 如果频带的方差不大于预设阈值， 则当前帧被判断为噪声帧 （静默帧） 。 0021 在步骤 S404 中， 进行均值操作从而得到时间平滑的功率谱。例如， 图 3 中的谱均 值模块 304 对前后两帧的功率谱密度进行均值操作从而得到时间平滑的功率谱。 0022 在步骤 S406 中， 进行维纳滤波操作。例如， 图 3 中的维纳滤波模块 306 可进行两 级维纳滤波操作。在第一级滤波阶段的噪声估计中， 根据谱估计与端点检测模块 302 的检 测结果而对非语音段进行更新。在第二级滤波阶段的噪声估计中， 利用语音与噪声之间的 相关性进行。
20、更新。 0023 在步骤 S408 中， 将处理的信号从频域转换回时域， 从而得到去噪后的信号。例如， 图 3 中的 IFFT 模块 308 将已处理的信号从频域转换回时域， 从而得到去噪后的信号。 0024 有利地， 本发明提供的基于模块复用的助听器去噪装置和方法能够实现频谱估计 与语音活动性检测的模块共用， 从而更好地实现算法的功能并且减少运算量和硬件功耗以 使算法的功能更加简单。 0025 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已， 并不用以限制本发明， 凡在本发明的精 神和原则之内所作的任何修改、 等同替换和改进等， 均应包含在本发明的保护范围之内。 说 明 书 CN 103824563 A 5 1/2 页 6 图 1 图 2 说 明 书 附 图 CN 103824563 A 6 2/2 页 7 图 3 图 4 说 明 书 附 图 CN 103824563 A 7 。