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。
助听器电子线路设计
1前言随着时代的发展，科技的进步。
现在的助听器也变得种类繁多，功能齐全。
按照助听器放大线路的类型分类总共有三种：1 线性放大器在声输出达到饱和前，增益时一固定值，不随声输入而变化。
声增益：声输出和输入间的差值就是放大器的增益. 输入较低时，输出随输入的增加而增加。
声饱和：当输入增加到一定程度，输出不再随输入增加而增加时即达饱和状态。
2 、非线性放大器--压缩放大K -amp放大器是临床使用最多的压缩线路。
该放大线路是十分先进的助听器放大线路，该放大线路的增益并不固定，是随着声输入的变化而变化的。
声输入越大，增益越小。
这样可防止耳聋患者小声听不清，大声难受的缺点。
该线路将宽的自然言语动态变化，压缩到听患者窄的范围内，减少了言语的放大失真。
3，全数码自动放大器数字助听器类似于一台处理言语声信息的微型电脑，可以根据要求进行编程，最大限度地满足病人听力和生活声环境变化的需要。
这是全新的放大线路，是计算机数字技术应用带来的划时代变化。
目前数字助听器的放大可随输入声强、输入声的声学特征的变化而快速自动变化。
数字助听器放大将言语频段划分数段，分别处理，从而使其能满足各种听力损失的需要。
自动地鉴别言语和噪音，改善信噪比，增强言语清晰度数字助听器应用只有3年多的时间，其技术还在不断发展和改进中，人们预言不远将来，数字助听器将很快取代现有的电子模拟放大助听器。
数字助听器的放大为全自动放大，增益与听力损失程度和声输入强度相关。
助听器名目繁多，但所有电子助听器的工作原理是一样的。
任何助听器都包括6个基本结构。
1．话筒（传声器或麦克风）接收声音并把它转化为电波形式，即把声能转化为电能。
2．放大器放大电信号（晶体管放大线路）3．耳机（受话器）把电信号转化为声信号（即把电能转化为声能）。
4．耳模（耳塞）置入外耳道。
5．音量控制开关6．电源供放大器用的干电池。
尽管现在的助听器功能都很齐全但是由于价格的原因使得一般群众难以购买的起。
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摘要：随着信息技术的进步和智能音频设备的普及，数字信号处理（DSP）已经成为音频信号处理的重要技术手段。
本文基于DSP的音频信号处理系统设计，首先介绍了DSP的基本概念和原理，然后详细讨论了音频信号处理系统的设计流程和关键技术，最后展望了未来的发展方向。
一、引言随着数字技术的发展和智能音频设备的普及，音频信号处理技术在音频通信、音频听觉、音频分析与合成等领域得到了广泛的应用。
数字信号处理（DSP）作为音频信号处理的重要技术手段，已经成为音频领域的主流技术之一。
基于DSP的音频信号处理系统不仅可以实现音频信号的采集、处理和输出，还可以实现各种音频效果的实时处理和调节，为用户带来更加丰富和舒适的音频体验。
基于DSP的音频信号处理系统设计具有重要的研究价值和实用意义。
本文将从DSP的基本概念和原理出发，介绍基于DSP的音频信号处理系统的设计流程和关键技术，并对未来的发展方向进行展望。
二、 DSP的基本概念和原理DSP（Digital Signal Processing）即数字信号处理，是利用数字计算机或数字信号处理器对数字信号进行处理和分析的一种技术手段。
在音频信号处理领域，DSP主要用于音频信号的采集、滤波、均衡、编解码、立体声处理等各种信号处理操作。
与传统的模拟信号处理技术相比，DSP具有处理速度快、精度高、灵活性强等优势，因此在音频领域得到了广泛的应用。
DSP的基本原理包括采样、量化、编码、数字滤波等方面。
采样是将模拟信号转换为离散时间信号的过程，量化是将连续幅度信号转换为离散幅度信号的过程，编码是将模拟信号的幅度值映射到固定的二进制编码的过程，数字滤波是利用数字滤波器对数字信号进行滤波和处理的过程。
三、音频信号处理系统的设计流程1. 系统需求分析在设计基于DSP的音频信号处理系统之前，首先需要进行系统需求分析。
具体来说，需要明确系统的功能需求、性能指标，以及对各种音频信号处理算法和技术的要求等方面内容。
一种基于DSP的人工耳蜗语音处理器设计
一种基于DSP的人工耳蜗语音处理器设计张树威;梁蓓;麦宋平【摘要】传统的人工耳蜗语音处理器采用ASIC设计,投入成本高,可移植性差,设计了一种基于TMS320VC5509A的人工耳蜗语音处理器.该处理器采用双走克风接受语音信号,实现了语音信号的自适应噪声消除和CIS(Continuous Interleaved Sampling)方案.同一段语音由DSP采样处理得到的刺激脉冲与MATLAB采样处理的结果基本相同.实验结果表明,基于DSP的人工耳蜗语音处理器能实现语音信号中噪声的消除并得到良好的刺激脉冲.%The traditional speech signal processor for cochlear implants is designed by ASIC. It is high cost and poor portability. This article describes the design of speech processor for cochlear implants based on TMS320VC5509A. The processor adopts two microphones to acquire speech signal. And it implements self-adaptive noise reduction of the speech signal and the CIS algorithm. The stimulating pulse obtained by DSP is basically the same with it obtained by MATLB. The experimental results show that the speech signal processor for cochlear implant based on DSP can implement noise elimination of speech signal and obtain good stimulating pulse.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2013(021)006【总页数】4页(P113-116)【关键词】DSP;人工耳蜗;自适应噪声消除;语音处理器【作者】张树威;梁蓓;麦宋平【作者单位】清华大学深圳研究生院,广东深圳518055【正文语种】中文【中图分类】TN7人工耳蜗又称人造耳蜗、电子耳蜗，是目前唯一可以帮助重度耳聋患者恢复听觉的装置。
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。
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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。
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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