基于DSP的数字助听器开拓

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基于TMS320VC5416DSP的数字助听器设计

基于TMS320VC5416DSP的数字助听器设计
王蕾;关可
【期刊名称】《现代电子技术》
【年(卷),期】2010(033)008
【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双通道方向性选择,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.该系统功耗低,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.
【总页数】4页(P169-172)
【作者】王蕾;关可
【作者单位】长安大学,信息工程学院,陕西,西安,710064;长安大学,信息工程学院,陕西,西安,710064
【正文语种】中文
【中图分类】TP368.1
【相关文献】
1.基于DSP的全数字助听器设计和实现 [J], 应俊;陈广飞;柴学宁;郝瑞庭
2.高龄老年人验配全数字助听器与模拟助听器效果分析 [J], 刘桂芳;黄魏宁;马天宝
3.FIR数字滤波器在TMS320VC5416DSP上的实现 [J], 俞鹏;陈月云
4.4～7岁极重度聋儿模拟助听器与全数字助听器效果评估比较 [J], 陈银波;丛慧;贾飞勇
5.4—7岁极重度聋儿模拟助听器与全数字助听器效果评估比较 [J], 陈银波;丛慧;贾飞勇
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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。

【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。

先进DSP技术在助听器中的应用

先进DSP技术在助听器中的应用很少有应用比现代助听器面临更多的技术限制。

在这里，在较小的设计内提高性能水平和降低功耗的需求大于消费电子。

这种压力被助听器行业目前每年增长4-6%（据一些知名的市场研究公司）的事实放大，由中国和印度人口老龄化和新的市场发展所推动。

因此，有必要以改进的功能满足更大范围的患者。

通过集成更精密的数主信号处理（区E）的半导体方案,将使制造商能够满足助听器用户的这些需求。

下文详细介绍影响DSP技术的各种设计考量及在当今助听器内的应用。

简单来说，助听器的工作原理如下。

声波由麦克风接收，并转换成一个模拟电信号。

一个模拟-数字转换番拾取这个模拟信号，并把它转换成一个数字信号。

然后，用DSP篁法处理和调节它。

然后该数字信号被重新转换为模拟形式，传递到接收器,并转换成由助听器用户听到的声波。

为了尽量减少这些设备的视觉影响，提高佩戴者的舒适性，更分立的新模型被引入。

常用的耳背式（BTE）设备现在开始被位于耳道内更深的助听器替换，如深耳道（CIC）和耳道内不可见（I1C）设备，或微型耳罩式设备（又称微型耳背式或OTE）。

助听器这种“听到但看不到”的趋势需要大量系统小型化到为设备供电的集成电路。

定制需求原始设备制造商（OEM）正探索可实现助听器自身独特的数据信号处理算法的IC 方案。

这将支持更高能效的“平台”策略到位，不同的助听器模型从同核DSP创建。

例如，轻度听力受损可由一组特定的算法来解决，而高功率器件，解决严重的听力受损，可以使用相同的平台，但区别于额外的增益或功能和性能。

与可携式虹设备无线互通互联己经有相当大的兴趣使用无线技术，实现助听器和电子设备如智能手机之间的音频信号传输。

通过2.4GHZ频带（基于蓝牙和ZigBeC无线标准）,无线互通互联可以使助听器的用户直接从电子设备体验音频。

例如，用户可从手持设备串流音乐，或使用他们的助听器作为一个耳机进行通话。

无线互通互联也可增强用户和设备之间的互动。

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。

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
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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。

基于DSP的数字音频信号处理

基于DSP的数字音频信号处理一、本文概述随着数字信号处理技术的飞速发展，数字音频信号处理已经成为了音频领域的重要分支。

本文旨在探讨基于DSP（数字信号处理器）的数字音频信号处理技术，包括其基本原理、应用领域以及发展趋势。

我们将首先介绍数字音频信号处理的基本概念，然后详细阐述DSP在音频信号处理中的关键作用，包括音频信号的采样、量化、编码、解码、滤波、增强、分析和合成等。

我们还将讨论数字音频信号处理技术在音频通信、音频编解码、音频识别、音频增强和音频合成等领域的应用，以及DSP技术的发展趋势和前景。

本文的目标是为读者提供一个全面的数字音频信号处理知识框架，以期能够推动该领域的研究和应用。

二、数字音频信号处理基础数字音频信号处理是一种使用数字信号处理技术来分析和修改音频信号的方法。

其基础在于理解音频信号的本质和数字信号处理的原理。

音频信号是一种随时间变化的压力波，其变化可以被人类的耳朵感知为声音。

在数字音频处理中，音频信号首先被采样和量化，转换为数字信号。

采样是指将连续的模拟信号在时间上离散化，而量化则是将采样得到的信号在幅度上进行离散化。

这两个步骤是数字音频处理的基础。

数字信号处理是指使用数字计算机或专门的数字信号处理器（DSP）对数字信号进行各种变换和处理的过程。

在数字音频处理中，常用的数字信号处理技术包括傅里叶变换、滤波器设计、频谱分析等。

这些技术可以帮助我们理解音频信号的特性，如频率分布、噪声成分等，从而对其进行有效的修改和优化。

DSP以其强大的计算能力和灵活性，在数字音频处理中发挥着重要作用。

DSP可以实现各种复杂的音频处理算法，如音频编码、解码、噪声消除、回声消除等。

DSP还可以对音频信号进行实时处理，实现音频效果的实时调整和改变。

数字音频信号处理是一门涉及信号处理、数字计算机技术、音频工程等多个领域的交叉学科。

理解和掌握其基础原理和技术，对于音频工程师、音乐制作人、声音设计师等职业人员来说，都是至关重要的。

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。

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。

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。

DSP应用——全数码助听器

DSP应用——全数码助听器
周宏图
【期刊名称】《福建师范大学学报：自然科学版》
【年(卷),期】2002(18)4
【摘要】研究DSP在可编程全数码助听器中的应用 .主要包括方向性麦克风系统、双通道信号处理、消除声反馈、消除背景噪声、宽动态压缩、纯音发生器等部分的设计 .
【总页数】5页(P45-49)
【关键词】DSP;应用;数字信号处理器;全数码助听器;方向性麦克风系统;双通道信
号处理;医疗器械
【作者】周宏图
【作者单位】福建师范大学物理系
【正文语种】中文
【中图分类】R764.5
【相关文献】
1.基于DSP的数字助听器多通道响度补偿方案 [J], 孟君
2.数码视讯搭建三门峡市数字视频传输平台数码视讯应用MPEG-4技术致力于基
于DSP硬件系统的研制 [J],
3.基于TMS320VC5416DSP的数字助听器设计 [J], 王蕾;关可
4.数码程控式助听器的临床应用 [J], 许瑞华
5.DSP数字助听器关键技术 [J], 罗丽
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