適應性噪音消除演算法之臨床效益評估

本研究的目的是验证“GMAPA自适应降噪算法”的临床有效性。

緒論

助听器内最直接应用的软件技术大多是噪声消除算法（Bentler &.验证噪声消除算法技术对中国人的好处。

进一步的人体试验正在进行中，以评估自适应 GMAPA 去噪算法的临床益处。本研究的主要目的是调查：（1）未经去噪处理（以下简称未处理）的情况。去噪算法，因此本次MAPA和MLSA研究也被纳入临床效益评估中进行实验比较。

MLSA、MLSA等降噪算法都是频谱恢复技术。降噪算法功能（基于调制的数字降噪和.

2)听障受试者听降噪处理后的情况与未处理的情况主观测试得分是否表现出受试者之间的显着差异。

研究人员首先确定了每个受试者的“最舒适水平”（Most Comfortable Level），第二阶段进行了主观音质评价测试。为了让受试者有比较的参考点，研究进行了客观和主观评估，并在受试者之间平衡了听力情境的顺序。

讨论听力正常受试者在客观测试中听降噪治疗情况和未治疗情况；检查听力损失受试者在客观测试中听降噪治疗情况和未治疗情况。

图 6. 听力损失者左耳听力图图 7. 听力损失者右耳听力图图 8. 听力损失者每只耳朵的平均听力图（n= 15）说明：听力曲线为垂直向上和向下的线代表标准偏差。

对比下面的语音识别成绩，结果显示，当信噪比为-2、+2、+6dB时，为未处理的情况。表2.正常听力受试者汉语拼音单词听力测试结果方差分析表。

图9.正常听力受试者汉语单字语音听力测试结果直方图描述：*]表示听力情况存在显着差异，结果显示在四种信噪比下。 MLSA 噪声消除情况的 MMRT 分数显着高于未处理情况。

表4 听障者汉语拼音听力识别测试结果方差分析表图10 听障者汉语拼音听力识别测试结果直方图。

后测方法显示，SNR+6dB时的结果明显高于SNR-2和-6dB时的结果，SNR0.2dB时的结果明显高于SNR-6dB时的结果。噪声处理方面，MAPA.6 dB 下的结果明显高于 SNR -2 和 -6 dB 的结果，SNR +2 dB 下的结果明显高于。

SNR -6 dB 分数。在噪声处理方面，MLSA去噪结果明显高于性能。较低分数的结果明显高于 SNR -2 和 -6 dB 的结果。后测试方法表明，SNR +6 dB 的结果明显高于 SNR +2、-2 和 -6 dB 消息的结果。

+2 dB 时的结果明显高于 -6 dB 时的结果。在噪声处理方法方面，MAPA和GMAPA噪声消除的结果明显高于未处理情况。

在语音质量调查问卷中，区分出有显着差异的四组，即：在信噪比为-6 dB的情况下，听完GMAPA降噪方法后，自然程度的评估结果达到正常听力。信噪比在 GMAPA 噪声消除条件下，正常听力组的得分显着高于听力损失组，比率为-6 dB。

表 10. 组与声音质量评估问卷的独立样本 t 检验。

结果表明，当使用 MLSA 噪声消除算法处理噪声中的语音时，与未经处理的情况相比，语音识别方面存在显着差异。

降噪算法仍然可以提高语音理解（Loizou & Kim，2011）大多数人更喜欢在降噪环境下听语音。这一结果与 Ricketts 和 Hornsby 一致，发现降噪技术虽然没有提高受试者的言语理解能力，但在听力损失的受试者中却有所改善。

并且GMAPA去噪算法可以提供更好的语音识别。在主观测试中，与 GMAPA 去噪算法相比，MLSA 还提高了普通听众对音质、自然度和语音清晰度的感知。

此外，这项研究的结果还引出了助听器声音处理技术的好处的工程和临床验证的重要性。科目数量必须增加。此外，受限于研究中使用的耳机和计算机声卡的分辨率和音量，无法实现最佳的语音识别或音质体验。此外，本研究还进行了降噪处理。

该算法是单独研究的，并使用线性增益方法来补偿未分频增益，从而听不到声音定向麦克风和降噪方案在助听器中的有效性：对证据的系统回顾耳蜗听力损失的感知后果及其对助听器设计的影响。

附录2 汉语拼音测试语料库附录3 噪音中的汉语句子听力测试语料库。