Android平臺下數(shù)字助聽器去噪算法的改進與移植實現(xiàn).pdf

1、雖然目前國內(nèi)外很重視助聽器相關(guān)內(nèi)容的研究，但對于在操作系統(tǒng)上進行助聽器方面的設(shè)計還沒有廣泛的研究。在非操作系統(tǒng)上開發(fā)助聽器不僅造成了跨平臺算法移植性差，而且不能夠人機互動。為了解決智能化數(shù)字助聽器算法移植造成的架構(gòu)不清晰的問題，本論文將針對助聽器的算法改進和軟件移植的架構(gòu)進行研究。
　　本文深入了解了單一語言開發(fā)的傳統(tǒng)移植方式，雖然這種方式較為簡單，但無法在操作系統(tǒng)中跨軟件層調(diào)用接口獲得反饋。即使是已經(jīng)開發(fā)過的成熟算法，還是需要不

2、斷地用不同開發(fā)語言復寫，造成開發(fā)周期長、移植性非常差。對于這類問題，目前解決的方式主要是采用分層的軟件架構(gòu)設(shè)計。
　　分層的軟件架構(gòu)解決了軟件層次調(diào)用的硬件控制，但是這種方式，對于算法的移植仍舊是一個復雜、費時的工程。在此背景下，本文研究了JNI的機理和實現(xiàn)方式，利用Java語言體系結(jié)構(gòu)的無關(guān)性和JNI的一致兼容性特點，實現(xiàn)了跨平臺、跨開發(fā)語言的軟件設(shè)計。本文指出歐洲電信標準化協(xié)會ETSI202050V1.1.5去噪規(guī)范在助聽器應

3、用時的缺點，然后加以改進。依據(jù)人耳聽覺系統(tǒng)，設(shè)計了基于MFCC特征提取和先驗SNR的增益調(diào)節(jié)系數(shù)的去噪算法，并在處理后加入了AGC的調(diào)節(jié)機制。相比原始算法，提高了算法去噪的精度、滿足了助聽器的實際場景需求。
　　移植過程將算法在Matlab平臺下做分析，并與原始算法做對比。然后在PC平臺下對算法的功能分模塊開發(fā)，以音頻處理數(shù)據(jù)流的特點分析做C++語言開發(fā)。最后通過本文設(shè)計的軟件架構(gòu)將C++開發(fā)的改進去噪算法移植到Android中間