基于DSP的数字助听器设计共22页文档

合集下载

基于DSP的全数字助听器设计和实现

Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８１，Ｃｈｉｎａ）ＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｉｓｐａｐｅｒｄｉｓｃｕｓｓｅｓｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｆａｄｉｇｉｔａｌｈｅａｒｉｎｇａｉｄｂａｓｅｄｏｎＤＳＰＴＭＳ３２０Ｃ５４１６，ｉｎｗｈｉｃｈａｓｅｒｉｅｓｏｆｐｒｅｖａｌｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｉｎｄｉｇｉｔａｌｈｅａｒｉｎｇａｉｄａｒｅｒｅａｌｉｚｅｄｉｎｃｌｕｄｉｎｇｄｙｎａｍｉｃｒａｎｇｅｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ，ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ，ｎｏｉｓｅ－ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ，ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｍｕｌｔｉ－ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅ，ｅｔｃ．ＴｈｉｓｐｒｏｊｅｃｔｐｒｏｖｉｄｅｓｓｏｍｅｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅｆｏｒｎａｔｉｏｎａｌｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｔｈｅｈａｒｄｗａｒｅａｎｄｓｏｆｔｗａｒｅｏｆｔｈｅｄｉｇｉｔａｌｈｅａｒｉｎｇａｉｄｂａｓｅｄｏｎＤＳＰ．ＫｅｙｗｏｒｄｓＤＳＰ；ｄｉｇｉｔａｌｈｅａｒｉｎｇａｉｄ；ｄｙｎａｍｉｃｒａｎｇｅｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ；ｓｅｌｆ－ａｄａｐｔｉｖｅｎｏｉｓｅ－ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ
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２００６年５月由辽宁科学技术出版社出版，出版号为：ＩＳＢＮ－５３８１－４５６３－Ｘ。采用国际标准大１６开，压模封面，印刷精美，共计４０９页，近千幅图片，每本售价８０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的嵌入式assr检测仪的研究与设计可复制毕业论文.pdf

ＨｅａｌｔｈｈａｓａｎｎｏｕｎｃｅｄｔｈａｔＡＳＳＲｓｙｓｔｅｍｉｓｒｅｆｅｒｅｎｃｅｆｏｒｔｈｒｅｓｈｏｌｄｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆ
ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｃｏｃｈｌｅａａｎｄｎｅｗｂｏｒｎａｕｄｉｔｏｒｙｓｃｒｅｅｎｉｎｇ．Ｓｏｆａｒ，ｔｈｅｒｅｉｓｎｏＡＳＳＲｓｙｓｔｅｍ
在软件系统设计方面，本文设计了ＡＤｌ８８５与ＡＤＳＰ—ＢＦ５３１之间通信的Ｓｌｏｔ－１６模式和ＤＭＡ传送方式以及系统启动程序，完成了程序初始化设置，包括ＳＰＯＲＴＯ的初始化、ＤＭＡ的初始化和中断设置，并设计了Ｃｏｄｅｃ测试过程以及ＡＳＳＲ信号的采样算法。
最后对本课题设计的基于ＤＳＰ的嵌入式ＡＳＳＲ听力检测仪进行模拟测试。首先对模拟信号进行采样，用相位相关性平方的方法验证了模拟信号的可靠性，在此基础上分析了载波频率为１０００Ｈｚ、调制频率为ｌＯＯＨｚ的模拟信号，经过分析得出，本课题设计的基于ＤＳＰ的嵌入式ＡＳＳＲ听力检测仪能够检测ＡＳＳＲ信号。
本文首先阐述了基于ＤＳＰ的嵌入式ＡＳＳＲ检测仪的意义及其国内外研究现状，然后介绍了人耳听觉原理和ＡＳＳＲ检测仪的检测机制，包括ＡＳＳＲ的刺激信号、波形参数、检测原理，产生部位和影响因素．
然后概述了ＤＳＰ技术的特点以及基于ＤＳＰ的硬件系统的一般设计方法，按照模块化的设计思想，完成了以ＡＤＳＰ－ＢＦ５３１为核心的ＡＳＳＲ检测仪的硬件系统的设计，主要接口包括ＣＰＵ外围电路（电源模块、时钟信号、复位电路）、存储器扩展模块、通信接口模块、人机接口模块、Ｃｏｄｅｃ接口模块，对这些模块的功能和电路的设计都作了详细介绍。
ＡＳＳＲ具有如下特点随们：（１）客观性ＡＳＳＲ检测由计算机程序自动进行，并根据统计学方法给出，因此避免了ＡＢＲ的“客观检查，主观判断＂的缺点。（２）频率特性ＡＳＳＲ所用的调制信号是持续的，可避免由短声（ｃｌｉｃｋ）刺激导致的频率失真，因而能较准地反映相应载波频率的特性，从而得出相应频率的听阈。（３）最大声输出强度高通常ＡＳＳＲ测试信号可输出１２０ＨＬ的声刺激，这对于重度听力损失患者测定残余听力十分必要。而通常ＡＢＲ所给的短声（ｃｌｉｃｋ）时程很短，只有１００ｕｍ，其最大输出约为１３０ｄＢＳＰＬ（ｐｅａｋ），通常只能测试ｌＯＯｄＢｎＨＬ及以下的听阈水

【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的数字声级计硬件设计_姜志鹏

基于DSP 的数字声级计硬件设计X姜志鹏1,2,李国华2,吴功栋2,田甜2,徐志国2(1.南京航空航天大学信息科学与技术学院,江苏南京 210001;2.金陵科技学院信息技术学院,江苏南京 211169)摘要:采用数字信号处理器DSP 设计了数字声级计的硬件系统,阐述了数字声级计设计原理及系统设计方案,对组成系统的各芯片的功能进行了详细说明,并阐明了如何利用它们实现A DC 接口设计、存储器接口设计和电源设计。

调试结果表明实验系统实现了预定的功能。

关键词:DSP;声级计;T L V320A IC23B中图分类号:T P335 文献标识码:A 文章编号:1672-755X(2009)02-0023-04The Hardware Design of the DSP -based Digital Sound MeterJIANG Zh-i peng 1,2,LI Guo -hua 2,WU Gong -dong 2,T IAN Tian 2,XU Zh-i guo 2(1.Nanjing U niversity o f Aeronautics &Astronautics,N anjing 210016,China;2.Jinling Institute of T echno logy,Nanjing 211169,China)Abstract:This paper presents the hardw are design of the dig ital sound meter based on the dig italsignal processor(DSP).It elaborates on the design principles and implementation of the digital soundmeter,the functions of chips used in the system,and how to perform the desig ns for the interfacebetween DSP and ADC,the interface between DSP and memory and the pow er supply by thesechips.Tested results show that the ex perimental system has fulfilled the expected functions.Key words:DSP;sound meter;TLV320AIC23B声级计是最基本最常用的声学测量仪器,其基本功能是根据国际标准和国家标准按照规定的频率计权和时间计权测量声压级,它适用于工业现场噪声、环境噪声、交通噪声等各种噪声的测量,也可用于听力校准,以确定噪声对人耳听觉的危害程度。

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)

利用数字信号处理技术的助听器设计

利用数字信号处理技术的助听器设计随着人口老龄化的加剧，听力损失成为一个全球性的问题。

助听器作为一种常见的辅助听力设备，帮助听力受损的人们重获听觉能力。

数字信号处理技术的应用为助听器的设计和制造带来了革命性的变化，使得助听器具有更高的性能和更好的用户体验。

数字信号处理技术（Digital Signal Processing，简称DSP）利用数字计算手段对模拟信号进行分析和处理。

通过将模拟信号数字化，可以利用计算机和数学算法对信号进行更准确、更灵活的处理。

在助听器设计中，数字信号处理技术的应用可以实现增强声音的清晰度、降低噪音干扰、提高对不同频率范围声音的感知能力等功能。

首先，数字信号处理技术可以实现声音增强和增强清晰度的功能。

助听器通过数字化声音信号后，可以对声音进行放大和频率响应的调整。

DSP可以针对每个频率范围进行精细的调整，使得使用者能够更清晰地感受到不同频率声音的差异。

此外，数字信号处理技术还可以实现自适应增益控制，根据不同环境下的声音强度自动调整放大倍数，避免了在静音或大声环境下的失真问题。

其次，数字信号处理技术可以降低噪音干扰，提高语音辨识度。

助听器的使用者常常在嘈杂的环境中，如公共场所、交通工具等处。

这些环境中的噪音会严重影响听力的准确性。

利用数字信号处理技术，助听器可以通过抑制噪音信号，提高语音信号的信噪比。

采用自适应噪音抑制算法，助听器能够根据环境中的噪音特征，自动调整抑制噪音的程度，更好地保留有用的声音。

此外，数字信号处理技术还可以实现方向性听功能。

人类在感知声音来源时，常常通过双耳的差异来判断声音的方向。

助听器可以利用数字信号处理技术，模拟人耳的方向性听觉，提供定向性放大功能。

采用智能算法，助听器能够自动识别声源方向，并调节声音输出，使得使用者更加准确地感知声音来源。

值得一提的是，数字信号处理技术还可以实现对不同声音环境的自适应调节。

通过采集环境声音数据，助听器可以自动调整声音增益、频率响应和噪音抑制等参数，以适应不同的环境需求。

基于DSP的助听器语音处理系统设计

基于DSP的助听器语音处理系统设计
马晓虹
【期刊名称】《科技广场》
【年(卷),期】2009(000)007
【摘要】针对数字助听器平台的研究,研制以DSP TMS320C5416为核心、以TLC320AC50为语音采集与输出的全数字助听器,并在平台上实现了几种常用的助听器算法,包括改进减谱法的噪声消除算法、宽动态压缩算法、以及移频压缩算法等.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.
【总页数】3页(P205-207)
【作者】马晓虹
【作者单位】陕西理工学院电工电子实验中心,陕西,汉中,723003
【正文语种】中文
【中图分类】TH772
【相关文献】
1.基于DSP的话音系统设计及语音处理算法实现 [J], 程照明;蔡德钧
2.一种基于VC5509和CCSLink的DSP及语音处理一体化实验平台 [J], 陈沁;李仄立;巩朋成
3.基于TMS320VC54x DSP／BIOS的语音处理系统设计 [J], 曹长江;王振;王晓东
4.基于DSP的语音处理教学实验平台设计 [J], 于永江;王菲
5.基于DSP的语音处理系统设计 [J], 张秋燕;宁延一;姜道连;刘刚
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

数字助听器的算法研究及DSP实现

目录目录中文摘要…………………………………………………………………………ｖＡＢＳＴＲＡＣＴ……。

…………………．。

…．…．．．．．……．……。

……．……………………………．……．ｖｉｉ序………………………………………………………………………………一ｉｘ第一章绪论……………………………………………………………………ｌ１．１研究背景及意义……………………………………………………一１１．２国内外发展状况……………………………………………………一２１．３研究内容与论文的组织结构………………………………………一６第二章ＢｅｌａＳｉｇｎａ３００硬件平台介绍…………………………………………９２．１概述…………………………………………………………………一９２．２硬件结构……………………………………………………………１０２．２软件编程……………………………………………………………１４第三章３．１３．２３．４第四章４．１４．２４．３第五章５．１２．２．１固件层软件…………………………………………………．１４２．２．２系统层软件……………………………………………．……１５２．２．３应用层软件…………………………………………………．１７听力补偿算法的原理及其实现……………………………………．１９听力补偿算法原理…………………………………………………１９ＷＤＲＣ算法原理……………………………………………………２ｌ３．２．１通道的划分…………………………………………………．２３３．２．２计算每个通道的声压级及其增益…………………………．２４３．２．３增益计算时的ａｔｔａｃｋ—ｒｅｌｅａｓｅ问题…………………………．２６频响整形及ＡＧＣＯ算法……………………………………………３０３．３．１频响整形……………………………………………………．３０３．３．２ＡＧＣＯ算法…………………………………………………．３２听力补偿算法实验结果……………………………………………３５基于单麦克风的噪声抑制算法……………………………………．４１数字助听器系统中降噪算法的必要性……………………………４１基于单麦克风的降噪算法原理……………………………………４３４．２．１谱减法………………………………………………………．４３４．２．２维纳滤波法……………………………………………＿…一４５本章小结……………………………………………………………４９基于麦克风阵列的噪声抑制算法…………………………………．５１基本原理……………………………………………………………５ｌ７（ａ）（ｂ）图３．１５整段语音频谱处理前和处理后的变化，（ａ）图为处理前，（ｂ）图为处理后，横坐标表示时问，单位为秒。

DSP数字助听器关键技术

电子技术• Electronic Technology92 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering【关键词】DSP 数字助听器响度补偿噪声处理回声抑制DSP 数字助听器具有能耗低、体积小、集成化等特点，能够结合患者需求进行装置参数的设定，使不同患者的听力补偿需求得到满足。

而DSP 数字助听器之所以能够获得诸多应用优势，与其采用的各种关键技术有关。

因此，还要加强DSP 数字助听器关键技术研究，从而使该类助听器得到较好推广与应用。

1 DSP数字助听器概述从本质上来讲，DSP 数字助听器是利用数学运算方法实现患者听力补偿，因此可以保持良好性能。

不同于模拟式助听器，DSP 数字助听器需要利用A/D 转换模块将语音信号转换为数字信号，利用数字信号处理器实现信号处理后，通过D/A 转换模块向患者发送能够满足听力需求的模拟信号。

所以从结构上来看，DSP 数字助听器包含麦克风、滤波电路、A/D 转换模块、DSP 核心语音处理平台、D/A 转换模块和耳机等结构。

通过滤波电路，能够使由麦克风传入的噪声信号得到处理。

经DSP 语音处理平台，能够实现响度补偿和回声抑制，从而使语音质量和信噪比得到提高。

现阶段，采用DSP 数字助听器可以实现语音信号相应频段单独处理，结合实际听力需要实现增益补偿，使过去助听器低音小、高音刺耳等问题得到解决。

2 DSP数字助听器关键技术分析DSP 数字助听器能够保持较好性能，与其采用的响度补偿、噪声处理和回声抑制等关键技术有关。

经过一系列的数字运算处理，才能获得优质的语音，从而满足患者听力需求。

2.1 响度补偿技术从听阈范围来看，听力损伤着听觉动态范围将明显小于正常人，并且能将随着频率变化而变化。

采用DSP 数字助听器，是为了使患者听到超出听阈范围的声音，所以还要采用响度补偿技术对超出患者听阈范围的声音进行压DSP 数字助听器关键技术文/罗丽缩处理，确保患者能够感知到这部分声音。

基于DSP的数字听诊器的设计与实现

图1 系统方案框图图2 硬件框图价、高性能的数字听诊器的实现成为可能。

2 硬件方案本方案模拟前端采用低漂移、高共模抑制比的OPA335对麦克风输出的毫伏范围内的信号进行适当的放大、滤波，并包含可变增益部分以提高信噪比。

D S P芯片采用T I公司低功耗处理芯片TMS320C5515，内部含有4个DMA通道和4个I2S总线，且对于FFT有硬件加速，功耗低、处理能力强，非供给DSP及外设，此外，DSP芯片的电压，从而使DSP芯片自身输出框图如图2所示。

3 软件方案程序整体的思路：首先通过TLV320AIC3254配置来启动采集信号进行相应的处理，再通过I2S过蓝牙耳机将心音实时播放出来图3 软件构架图4 软件框图及多人同时听诊。

在数据传输方面采用DMA ，使DSP 芯片主要工作集中在数字信号的处理上。

并且用户可通过按键进行听诊模式选择，包括心音、肺音等（通过改变FIR 滤波器参数），音量调节，是否保存等操作。

软件系统的架构如图3所示。

为了实现心音实时的显示，需要对输入缓存与输出缓存进行一些处理，在输入端采用Ping-Pong Buffer 模式，将数据的采集以及处理分开来，避免数据处理期间声音信号的丢失。

在输出端将输出缓存分为四个小的缓存，将数据进出缓存区相互错开，解决了数据之间的冲突问题。

图4为程序整体的流程图。

4 DSP滤波前文已经提到DSP 芯片的主要工作是进行数字滤波以及心率计算。

由于传统的听诊头有膜型听诊头和钟型听诊头两种，钟型听诊头对于低频的声音较敏感，而膜型听诊头会滤除一部分低频的声音对高频的声音较敏感，在此我们通过数字滤波来实现。

为了实现更高的运中，首先需要保证在通带内为线性相位防止相位失真然后阶数要适合在够的阻带衰减。

所以这里使用窗函数设计方法数为哈明窗，阶数为时，缩放x 轴后滤波器幅频与相频响应如图当频率范围为频与相频响应如图图7是一段采样心音信号等间隔抽取后得到的图形，可以看出这段信用被干扰是比较严重的二心音，根据频谱可以发现高频的噪声成分是比较多图7 采样信号时域图图8 采样信号频域图图9 滤波后信号时域图图10 滤波后信号频域图图6 滤波器幅、相频响应（2）图5 滤波器幅、相频响应（1）[1]TMS320C5515:心电图(ECG)MDK开发方案[J].世界电子元器件,2011,(02):11-14.[5]骆懿,吴颖.便携式蓝牙电子听诊器的研究[J].杭州电子科技大学学报,2010,30(04):142-145.[1]胡仁杰，堵国樑，黄慧春.全国大学生电子设计竞赛优秀作品设计报告选编:2015年江苏赛区.南京：东[2]杨庆华,宋召青,时磊.四旋翼飞行器建模、控制与仿真[J].海军航空工程学院学报, 2009,24(5):499-京航空航天大学学报[4]汪绍华,杨莹.基于卡尔曼滤波的四旋翼飞行器姿态估计和控制算法研究(英文)[J].控制理论与应用助设计与图形学学报。

数字助听器设计,dsp,单片机

数字助听器设计挑战及注意事项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。

代之以简单的声音放大和可调节的频率补偿，可获得更复杂的处理策略来提高提供给受损耳朵的声音质量。

但此类策略需要DSP可提供的极度复杂的处理功能。

一般而言，听力损失分为两类：传导性听力损失和神经性听力损失(SNHL)。

当通过病人的外耳或中耳的声音传导异常时会发生传导性听力损失，而当耳蜗中的感觉细胞或听觉系统中较高的神经机制出现问题时会发生神经性听力损失。

如果是传导性听力损失，则无法正常地通过中耳或外耳传输声音。

由于声音主要由传导性损失衰减，因此只需放大声音就可恢复接近正常的听力。

不需要任何特殊的信号处理，传统的模拟助听器即可良好地工作。

但是，只有5%遭受某些听力损失的人归因于传导性损失。

另一种听力损失是SNHL。

它包括与年纪变老有关的听力损失，以及噪声引起的听力损失和服用了对听觉系统有害的药物导致的听力损失。

大多数SNHL 是由耳蜗故障所导致。

SNH L 被认为是由对内毛细胞和外毛细胞或二者的损害所导致。

但是，底层的生理学极其复杂。

不同的人有不同的病理，这意味着听力图相同的病人不一定有相同类型的听力损失。

基于dsp的课程设计word

基于dsp的课程设计word一、课程目标知识目标：1. 理解数字信号处理（DSP）的基本概念，掌握其基本原理和应用领域。

2. 学会运用DSP技术进行信号的采集、处理和分析，并掌握相关数学运算和算法。

3. 掌握基于DSP的硬件和软件设计方法，了解DSP芯片的内部结构和编程技巧。

技能目标：1. 能够运用所学知识设计和实现简单的DSP系统，具备实际操作和调试能力。

2. 培养学生运用DSP技术解决实际问题的能力，提高创新意识和团队协作能力。

3. 培养学生查阅资料、分析问题和撰写报告的能力。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对数字信号处理技术的兴趣，激发学生主动学习和探索精神。

2. 增强学生的自信心，培养克服困难和挑战的精神，提高解决问题的能力。

3. 培养学生关注社会发展，认识到数字信号处理技术在国家和个人发展中的重要性。

课程性质：本课程为电子信息类专业选修课程，旨在让学生掌握数字信号处理的基本原理和方法，培养实际应用能力。

学生特点：学生已具备一定的电子技术和编程基础，具有一定的数学素养，但实践经验不足。

教学要求：注重理论与实践相结合，强调动手能力和创新能力培养，提高学生的综合素质。

通过本课程的学习，使学生能够达到上述课程目标，为后续相关课程和未来职业发展奠定基础。

二、教学内容本课程教学内容主要包括以下几部分：1. 数字信号处理基础理论：信号与系统的基本概念、线性时不变系统、傅里叶变换、离散傅里叶变换、快速傅里叶变换等。

2. 数字信号处理算法：数字滤波器设计、数字信号滤波、同态滤波、自适应滤波等。

3. DSP芯片与应用：介绍DSP芯片的内部结构、工作原理、编程技巧，以及DSP系统的硬件和软件设计方法。

4. 实践教学：结合DSP开发板，开展以下实验项目：- 信号采集与处理实验- 数字滤波器设计实验- 基于DSP的音频处理实验- DSP图像处理实验5. 教学内容的安排与进度：- 第1-4周：数字信号处理基础理论- 第5-8周：数字信号处理算法- 第9-12周：DSP芯片与应用- 第13-16周：实践教学本课程参考教材相关章节，结合课程目标，确保教学内容的科学性和系统性。

用于无线助听器的预配置DSP方案Ayre SA3291

用于无线助听器的预配置DSP方案Ayre SA3291为满足家庭保健及人们对健康、保健设备兴趣增高的需求，安森美半导体针对中国市场为医疗应用提供了用于助听器的预配置DSP及公开可编程DSP 系统，帮助中国医疗电子产品制造商开发创新的高精度、可可靠性及低能耗医疗设备。

同时，安森美半导体还提供配套软、硬件开发工具，协助客户实现芯片产品以外2次性开发，还有应用工程师团队为客户体供现场支持，帮助他们缩短设计周期，加快产品上市。

2012年全球预计销售近1200万部助听器，推动力来自于人口老龄化、更长预期寿命、更低出生率;新兴市场(中国、印度、巴西及东欧)收入上升;过渡噪声、糖尿病、耳毒性(某些处方药副作用)等疾病所致的听力减退病例蔓延。

助听器主要分耳背式(Behind The Ear, BTE)和耳内式(In the Ear, ITE)，适合不同年龄和不同需要的患者配戴。

前者有传统BTE，微型BTE和耳道内置受话器(Receiver In Canal, RIC);而后者有全、3/4、半耳腔式ITE，耳道内置，深耳道(Completely In the Canal, CIC)及耳道内不可见(Invisible In Canal, IIC)等类型。

其趋势有三：其一是分立及“不可见”，更小巧的耳道内置受话器(RIE)及新的耳道内不可见(IIC)类型在美国“婴儿潮”一代开始采用助听器时更受欢迎;其二是无线通信及连接：当前技术为2.4 GHz、900 MHz及带蓝牙继电器的近场磁感应(NFMI);其三是完全自动化及“智能”，音量控制及信号处理自动适配声音环境，因而更有效，令用户更方便。

满足这些趋势分别需要转移至65 nm或更小节点工艺及微型化封装技术;需要互操作性及先进的封装技术;增加处理功率及算法复杂度。

随之而来的设计挑战是功耗约1 V工作电压时的电流消耗、多芯片及芯片面积要小于10mm2、采用混合信号技术。

从下图中可以看到，绿色部分是安森美半导体提供的器件。