基于DSP的数字助听器设计
基于DSP的全数字助听器设计和实现
复编程次数高达１０万次。
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
该书于 ２ ０ ０ ６ 年 ５ 月由辽宁科学技术出版社出版，出版号为：Ｉ ＳＢＮ－ ５ ３ ８ １ － ４ ５ ６ ３ － Ｘ。采用国际标准 大 １ ６ 开，压模封面，印刷精美，共计 ４ ０ ９ 页，近千幅图片，每本售价 ８ ０ 元（ 含挂号邮寄费）。欲购者可与 沈阳军区药品仪器检验所官丽梅联系。
基于DSP的数字音频处理技术
基于DSP的数字音频处理技术一、前言数字音频的产生和普及让我们的生活变得更加方便和美好。
然而，数字音频也对我们的听觉体验提出了更高的要求。
为了提高音频质量，数字音频处理技术应运而生。
本文将着重介绍基于DSP的数字音频处理技术。
二、DSP的概念和特点DSP即数字信号处理(Digital Signal Processing)的缩写。
DSP芯片是一种专用的数字信号处理器，可以进行高速运算、高效滤波和控制运算。
其主要特点包括：1. 高效性：DSP芯片采用寄存器和旁路技术，能够以高效的速度对大量数据进行处理；2. 灵活性：DSP的硬件可以通过程序进行配置和更改，从而实现对多种信号的处理；3. 稳定性：DSP芯片具有高度的稳定性和可靠性，能够长期稳定地处理信号。
三、数字音频中的DSP应用技术数字音频处理包括多种技术，其中基于DSP的数字音频处理技术应用最广泛，包括下面几个方面：1. 声音增强数字音频通过DSP可以实现对声音的增强。
例如，对于某些人听不清语音的情况，可以将音量调高；对于一些噪音较大的情况，可以对信号进行滤波处理，以达到消除噪声的目的。
2. 音乐处理数字音频通过DSP技术可以对音乐进行处理。
例如，通过使用混响器来模拟不同的房间，并更改各种参数以达到不同的效果；通过应用动态平衡和压缩技术，可以消除不必要的强调或平衡不同频率之间的不平衡；通过应用多声道技术来扩展音频声场等。
3. 音频编解码数字音频通过DSP技术可以实现对数据的编解码。
例如，通过使用数字音频的压缩算法，可以将音频压缩到非常小的文件大小，便于存储和传输；通过解码技术，将压缩后的音频恢复到原始音频。
四、基于DSP的数字音频处理实现基于DSP的数字音频处理采用了大量的数字信号处理技术，需要进行相应的硬件和软件实现。
下面简要介绍一下基于DSP的数字音频处理的步骤：1. 采样数字音频处理的第一步是采样，即将模拟信号的电压值转换为数字形式的数据。
【T】DSP在数字助听器中的应用
1、数字助听器开拓是必然的技术支持助听器的设计具有严格的技术要求。
助听器必须足够小的体积(以便置于人耳之中或其后部)、极低的运行功耗且不得引入噪声或失真。
为满足这些要求，现有的助听器件消耗的电流低于1mA，工作电压为1V，并占用不到的硅片面积(通常这意味着两个或三个元件需要彼此堆叠放置)。
典型的模拟助听器由具有非线性输入/输出功能以及频率相关增益的放大器所组成。
但是，与数字处理相比，这种模拟处理的缺点在于其依赖定制电路、不具备可编程性且成本较高。
相比于同类模拟器件，近来的数字器件已经在器件成本和功耗方面有所改进。
数字器件具有的最大优点是其处理功率和可编程性的改善，它使得设计能够针对特定的听力受损情况和环境对助听器进行客户化设计。
可以采用较为复杂的处理方法(而非简单的声音放大和可调频率补偿)来使传送到受损人耳的声音质量有所改善。
但是，这种方案的实现需要仰仗DSP 所具有的复杂处理能力。
2、听力损失的分类与解决听力损失通常可分为两类：即传导型听力损失和感觉神经型听力损失(SNHL)。
当通过患者外耳或中耳的声音传送异常时会发生传导型听力损失，而SNHL则发生在耳蜗中的感觉细胞或听觉系统中更高级的神经机理出现故障的场合。
2.1 传导型听力损失的解决-声音进行放大传导型听力损失当发生传导型听力损失时，声音不能通过中耳或外耳的进行正确的传导。
由于声音衰减主要是因传导损失所致，因此对声音进行放大是恢复接近正常听力所必不可少的。
传统的模拟助听器无需特殊的信号处理就能发挥很好的作用。
但是，在那些具有某种程度的听力障碍的患者中，只有5%是纯粹由传导型听力损失所造成的。
2.2 感觉神经型听力损失(SNHL) 的解决SNHL包括因器官老化而引起的听力损失、噪声引发的听力损失以及由损害听力系统的药物所导致的听力损失。
多数类型的SNHL似乎是由耳蜗功能失效引起的。
SNHL被认为是由于内耳绒毛细胞和/或外耳绒毛细胞受损引起的。
基于DSP的数字助听器设计
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。
基于DSP的数字助听器设计
软件软件流程
语音的分帧处理
对输入的的语音数据进行算法处理时，必需对语音进行分帧处理。把 256个连续的语音数据作为一帧语音信号进行处理。在程序计时，我们开 辟了两种缓冲区域，一种是输入数据缓冲区，一种是数据处理缓冲区， 数据处理缓冲区分成两部分，第一缓冲区和第二缓冲区，两种缓冲区的总 大小设置为512。
SPLIN < THRz
SPLIN
UCLz ≤SPLIN
MCLz ≤SPLIN < UCLz THRz ≤SPLIN < MCLz
SPLOUT THRh .
SPLIN THRz CR1
计算增益 E(n-1)<|x(n)|^2 α*E(n-1)+(1-α)*|x(n) |^2 平均能量E(n) 其它 β*E(n-1)+(1-β)*|x(n)|^2
算法流程图
算法推导
通过I/O曲线可以计算出压缩比：
MCLz THRz CR1 MCLh THRh CR2 UCLz MCLz UCLh MCLh
适合于患者的输出声压级
SPLIN = MCLz
SPLOUT = MCLh SPLOUT = 0 SPLOUT= UCLnz
SPLOUT THRh . SPLIN THRz CR2
声压级 SPL(n)=10log(E(n))
SPLIN<THR gain=A（A为定值） THR<SPLIN<MCL gain(n)=k*(SPL(n)THR)+OUTTHR-SPL(n) MCL<SPLIN gain(n)>MCL - SPL(n)
增益 Gain(n)=10log(gain(n)^2) 输出 y(n)=x(n)*Gain(n)
基于DSP的音频信号处理系统设计
基于DSP的音频信号处理系统设计一、引言音频信号处理系统作为数字信号处理技术的重要应用之一，已在各个领域得到广泛应用。
作为DSP技术的重要应用之一，基于DSP的音频信号处理系统设计在音频处理和应用方面具有很高的实用性和应用价值。
本文将重点介绍基于DSP的音频信号处理系统设计的相关内容，包括系统设计的原理、实现方法和应用等方面。
二、基于DSP的音频信号处理系统设计原理在基于DSP的音频信号处理系统设计中，首先需要明确音频信号处理的基本原理，包括音频信号的获取、前处理、数字信号处理和输出等环节。
在音频信号的获取环节，通常使用麦克风或其他音频采集设备来获取音频信号；在前处理环节，通常需要进行滤波、放大、降噪等处理；在数字信号处理环节，通常包括音频信号的数字化、滤波、均衡、混响、立体声处理等处理；在输出环节，通常需要将数字信号转换为模拟信号，输出到扬声器或其他音频输出设备。
基于DSP的音频信号处理系统设计的核心原理是利用数字信号处理技术对音频信号进行处理，以实现音频信号的采集、处理和输出。
DSP芯片作为音频信号处理的核心处理器，具有高速、低功耗和灵活性等特点，可以实现各种复杂的音频信号处理算法和功能。
三、基于DSP的音频信号处理系统设计实现方法1. DSP芯片选择在基于DSP的音频信号处理系统设计中，首先需要选择适合的DSP芯片。
DSP芯片通常具有高性能的浮点运算能力、丰富的内部存储器和外设接口、以及良好的软件支持等特点。
根据实际应用需求和成本考虑，可以选择适合的DSP芯片，如TI 公司的TMS320 系列DSP 芯片、ADI 公司的SHARC 系列DSP芯片等。
2. 系统软件设计在基于DSP的音频信号处理系统设计中，系统软件设计是非常重要的环节。
通常需要编写适合的音频信号处理算法和应用程序，并进行优化和调试。
DSP芯片通常支持多种开发工具和开发语言，如C语言、MATLAB等，可以根据实际需求选择适合的开发工具和语言，进行系统软件设计。
基于DSP的音频信号处理系统设计
基于DSP的音频信号处理系统设计一、导言随着数字信号处理（DSP）技术的不断发展和成熟，其在音频信号处理领域的应用也越来越广泛。
基于DSP的音频信号处理系统不仅可以实现高质量的音频处理和增强，也可以满足不同应用场景下的需求，如音频通信、娱乐、音频分析等。
本文将针对基于DSP的音频信号处理系统进行设计，从系统结构、信号处理算法、硬件平台等方面进行介绍和分析。
二、系统结构设计基于DSP的音频信号处理系统的设计首先需要确定系统的结构框架。
一般来说，这个结构包括了输入模块、DSP处理模块、输出模块和控制模块。
输入模块用于接收音频信号，可以是来自麦克风、音乐播放器、电视等各种音频设备。
DSP处理模块是音频信号处理的核心部分，其中包括了各种信号处理算法和算法的实现。
输出模块用于将处理后的音频信号输出到扬声器、耳机等输出设备中，以供用户听取。
控制模块可以用来控制和调节系统参数、算法选择、音频效果等。
三、信号处理算法音频信号处理系统的设计离不开各种信号处理算法的选择和实现。
常见的音频信号处理算法包括了滤波、均衡器、混响、压缩、编码解码等。
滤波算法用于去除音频信号中的杂音和干扰，使音频信号更加清晰；均衡器算法可以调节音频信号的频谱特性，使音频输出更加平衡；混响算法用于模拟不同的音频环境和效果；压缩算法可以调节音频信号的动态范围，使音频输出更加均衡；编码解码算法用于音频信号的数字化和解码处理。
在实际应用中，根据不同场景和需求，可以选择不同的信号处理算法，并通过DSP处理模块进行实现和调节。
四、硬件平台设计在基于DSP的音频信号处理系统的设计中，硬件平台的选择和设计也是非常重要的一部分。
常见的DSP芯片有TI的TMS320系列、ADI的Blackfin系列、Freescale的i.MX系列等。
在选择DSP芯片的还需要考虑到外围设备的选择和接口设计，如ADC（模数转换器）、DAC（数模转换器）、存储器、通信接口等。
为了提高系统的性能和稳定性，还需要考虑到功耗、体积、散热等方面的问题。
基于TMS320VC5416DSP的数字助听器设计(小论文图少).
基于TMS320VC5416DSP 的数字助听器设计专业：电子信息工程技术学号：141412002姓名：张猛摘要整个系统以DSP为核心，结合TI公司高性能立体音频Codec芯片TLV320AIC23构建硬件环境，并在此基础上实现音频多通道压缩算法，噪声消除以及反馈消除等助听器关键算法。
本系统功耗低，使用中参数可调节，满足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。
关键词：助听器；滤波；补偿；自适应TMS320VC5416DSP-based design of audiphoneAbstract: DSP for the entire system to the core, combined with TI's high performance stereo audio Codec Chip Construction TLV320AIC23 hardware environment, and on this basis to achieve dual-channel directional audio options, multi-channel compression algorithm, the elimination of noise and feedback, such as the elimination of the key algorithm for hearing aids . Low power consumption of the system, the use of adjustable parameters to meet the needs of hearing-impaired patients with hearing the request for compensation, as well as high-level algorithm for hearing aids to further study to build a better platform for the experiment. Keywords: self-adaptation ；audiphone ；filtering；compensation一、引言随着社会的发展以及人们对听障患者的日益关注, 助听器也成为了人们生活中更不可或缺的一部分。
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输入 x(n)
仿真结果
确定方案
TLV320AIC23 TMS320C5402
部分硬件电路设计
AIC23与VC5402的接口连接
电源控制电路
复位电路
时钟电路
语音输入电路
语音输出电路
仿真测试电路
JTAG是一种国际标准测试协议，主要用于芯片的内部测试。 JTAG接口是 4线: TMS、TCK、TDI、TDO，分别为模式选择、时钟、数据输入线和数据 输出线。
i
N 1
e n d n y(n)
e(n) d (n) y(n) d (n) ωT (n)* x(n)
最佳滤波系数：
ω n 1 ω n 2μ*e n *x(n)
μ是用来控制稳定性和收敛速率的自适应步长
仿真结果
宽动态压缩算法
常人和听力有损的人的听阈比较。图中的THR表示听阈， UCL表示不适域，1是正常人的听力指标，2是不正常人的听力指 标。
算法流程图
算法推导
通过I/O曲线可以计算出压缩比：
MCLz THRz CR1 MCLh THRh CR2 UCLz MCLz UCLh MCLh
适合于患者的输出声压级
SPLIN = MCLz
SPLOUT = MCLh SPLOUT = 0 SPLOUT= UCLnz
SPLOUT THRh . SPLIN THRz CR2
软件软件流程
语音的分帧处理
对输入的的语音数据进行算法处理时，必需对语音进行分帧处理。把 256个连续的语音数据作为一帧语音信号进行处理。在程序计时，我们开 辟了两种缓冲区域，一种是输入数据缓冲区，一种是数据处理缓冲区， 数据处理缓冲区分成两部分，第一缓冲区和第二缓冲区，两种缓冲区的总 大小设置为512。
声压级 SPL(n)=10log(E(n))
SPLIN<THR gain=A（A为定值） THR<SPLIN<MCL gain(n)=k*(SPL(n)THR)+OUTTHR-SPL(n) MCL<SPLIN gain(n)>MCL - SPL(n)
增益 Gain(n)=10log(gain(n)^2) 输出 y(n)=x(n)*Gain(n)
自适应噪声滤波器
原理
所谓的自适应滤波就是把前一时刻输入的数据送入到滤波器中得到该 时刻的信号参，根据输入信号的参数自动调节现时刻滤波器的参数，使自 适应滤波器达到滤除无用信号也就是噪声的目的，实现最优滤波。
算法推导 滤波器的输出信号y(n)：
y n ω
最终输出信号e(n)：
T
n *x n ωi n x n i
2013年5月
报告框架
助听器的发展史 人的听域 数字助听器 自适应噪声滤波器设计 宽动态压缩算法设计
助听器的发展史
炭精式 电子管式 集成式 晶体管式
数字式
可编式
半导体式
人的听域
数字助听器
言语增强和噪音抑制 自动防啸叫设置 运算精度高 集成度高体积小
独特的增益控制 数字信号处理 实时性强 低功耗 节能
SPLIN < THRz
SPLIN
UCLz ≤SPLIN
MCLz ≤SPLIN < UCLz THRz ≤SPLIN < MCLz
SPLOUT THRh .
SPLIN THRz CR1
计算增益 E(n-1)<|x(n)|^2 α*E(n-1)+(1-α)*|x(n) |^2 平均能量E(n) 其它 β*E(n-1)+(1-β)*|x(n)|^2