一种基于耳蜗听觉非线性动力学机理的电子耳蜗编码方法技术

本发明专利技术公开了一种基于耳蜗听觉非线性动力学机理的电子耳蜗编码方法，包括(1)建立耳蜗非线性动力学模型；(2)构建非线性耳蜗阵列；非线性耳蜗阵列为一组包含n个不同固有频率的主动仿真模块，每一个主动仿真模块将接收的输入语音信号进行相应的运算后，获得每一个主动仿真模块的实时响应输出信号；(3)将各个主动仿真模块的实时响应输出信号进行整流和低通滤波后获得振幅包络；并将频率和振幅包络转换为脉冲信号传递给其对应的电极。本发明专利技术利用耳蜗非线性动力学模型使得经过处理后的声信号能够展现出与耳蜗处理结果类似的非线性动态范围压缩效应，并产生与音调相关的结合音，从而解决传统电子耳蜗动态范围小，音调信息传递困难的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于耳蜗听觉非线性动力学机理的电子耳蜗编码方法
本专利技术属于生物医学工程领域，更具体地，涉及一种基于耳蜗听觉非线性动力学机理的电子耳蜗编码方法。
技术介绍
听觉作为人类与外界交流的重要信息通道，是人类生存发展、感知世界的重要途径，然而世界上却有很大一部分人，由于各种原因生活在无声的世界。据世界卫生组织统计，全球目前有3.6亿人患有耳聋或听力障碍，占全球总人数的5％，绝大多数的深度耳聋患者无法将声信号正常转换为传向听神经电信号使其感受声音信息。电子耳蜗是一种通过电刺激，将声音信号转换为听神经信号，从而使完全丧失听力的全聋患者重获听觉的人体植入听力康复装置，主要包括语音处理器和植入电极两部分。语音处理器首先将声信号转换为植入耳蜗中不同部位的电极上的电刺激信号，由这些电极上的电刺激信号激发、诱导听神经产生传向大脑的神经电信号，从而使患者听到声音。目前，国内外已有多个品牌的电子耳蜗在临床上使用，它们为耳聋患者带来了福音，使其重回有声世界。现有电子耳蜗能使患者获得一定程度的言语感知能力，但是其性能仍有很大改进的空间。例如，电子耳蜗只能提供20dB的动态感知范围，而正常人能感受120dB动态范围的声音。另一个显著的问题是电子耳蜗还不能使患者有效感受声音的音调信息，使其在音调、语调以及音乐感受上存在困难。电子耳蜗的听力康复效果取决于电刺激引起的听神经信号能否像正常人的听神经信号那样正确传递声音信息。研究发现，耳蜗具有频率分析功能，它将不同频率的声信号通过不同部位的神经通道传入大脑，而信号的大小则通过听神经中单位是时间的脉冲个数，也即发放率来表达。这简称为频率-部位、强度-发放率编码机理。现有的电子耳蜗均以此为基础制定相应的声音信号处理与编码方案。目前，电子耳蜗的语音处理方案大致可以分为两大类：一类是提取语音信号的基频和共振峰等特征信息，称为SPEAK方案。例如Nucleus耳蜗植入装置所使用的F0/F1/F2解决方法；另一类通过对语音信号进行分频段滤波处理，然后根据耳蜗频率分布，将对应频率信号通过电极传送到耳蜗的不同区域。例如目前被广泛使用的，连续间隔采样语音信号处理器(ContinuousInterleavedSampling，CIS)。上述编码方案，无论是运用共振峰的SPEAK方案，还是CIS方案，对于耳蜗这个重要的部位的信号处理，采用的是频谱分析或者是带通滤波来模拟。它们能够在一定程度上反映在反应其频率-部位、强度-发放率编码，但不能反映耳蜗的非线性。我们长期从事听觉外周的信号处理机制研究，在国家自然科学基金支持下开展的《耳蜗音调信息感知的激光干涉研究》的最新结果表明，耳蜗还通过非线性对音调的感知发挥作用，使其能对基频缺失信号以及准周期信号的音调通过非线性得以表达。这意味着现有电子耳蜗编码方案采用的频谱分析、带通滤波等线性计算在反映耳蜗信号处理上存在缺陷，需要有更好的方法来替代。国际上也注意到耳蜗的非线性在听觉信号处理中的重要性，认为耳蜗可以看成是一个停留在Hopf分叉点的振子，但是只是一个数学上的抽像方程，用以反映耳蜗具有的部分典型非线性特征，实际行为与真实耳蜗还存差距。
技术实现思路
针对现有技术的缺陷，本专利技术的目的在于提供一种基于耳蜗听觉非线性动力学机理的电子耳蜗编码方法，旨在解决采用传统耳蜗模拟计算方法的电子耳蜗动态范围小，音调信息传递困难的问题。本专利技术提供了一种基于耳蜗听觉非线性动力学机理的电子耳蜗编码方法，包括下述步骤：(1)建立耳蜗非线性动力学模型；(2)根据耳蜗非线性动力学模型构建非线性耳蜗阵列；所述非线性耳蜗阵列为一组包含n个不同固有频率的主动仿真模块，每一个主动仿真模块将接收的输入语音信号按照所述耳蜗非线性动力学模型进行相应的运算后，获得每一个主动仿真模块的实时响应输出信号；(3)将各个主动仿真模块的实时响应输出信号进行整流和低通滤波后获得所述实时响应输出信号的振幅包络；并将所述实时响应输出信号的频率和振幅包络转换为脉冲信号传递给不同部位的电极；其中，n为主动仿真模块的数目，n取大于等于1的整数。更进一步地，所述耳蜗非线性动力学模型为：其中，x为基底膜偏离平衡位置位移，t为时间，γ为阻尼系数，γα为自适力系数，B为外毛细胞电致伸缩系数，x0为外毛细胞原长，ωi为耳蜗该部位的固有圆频率，S(t)为输入语音信号，xi(t)为第i个主动仿真模块的实时响应输出信号，i为主动仿真模块的序号，i＝1,2,3......n。更进一步地，耳蜗非线性动力学模型中自适力系数γα应满足如下范围：0＜γα≤γ，在此范围内γα值越大，主动仿真模块对其固有频率附近的语音信号的放大作用越大。更进一步地，n个主动仿真模块的固有频率可按照如下方式设定：对于固有频率范围为a～a*eε(n-1)Hz(ε＜1)的非线性耳蜗阵列，其中第i个主动仿真模块的固有频率为fi＝a*eε(i-1)Hz；i为主动仿真模块的序号，i＝1,2,3......n。更进一步地，20Hz≤a≤200Hz。通过本专利技术所构思的以上技术方案，与现有技术相比，由于引入了利用耳蜗非线性动力学模型的非线性耳蜗阵列代替传统的被动滤波器组以及压缩模块对声信号进行处理，使得经过处理后的声信号能够展现出与耳蜗处理结果类似的非线性动态范围压缩效应，对小信号进行放大，对大信号进行压缩，从而解决传统电子耳蜗动态范围小的问题。同时经过处理后的声信号能够展现与音调相关的结合音信息，从而解决传统电子耳蜗动态范围小，音调信息传递困难的问题。附图说明图1为本专利技术运用耳蜗非线性动力学模型实现新型电子耳蜗语音处理策略的技术框图。图2为主动仿真模块在325Hz+425Hz的激励信号下，系统的振动响应波形图。图3为主动仿真模块的调谐曲线。图4为主动仿真模块响应幅度随声音强度的变化图像，与耳蜗生理实验响应图像。其中4(a)为仿真模块的响应图像与被动系统的对比，4(b)为生理实验结果。图5为不同参数情况下，非线性动态压缩结果；其中图5(a)为固定参数B改变参数x0，图5(b)为固定参数x0改变参数B。图6为主动仿真模块中的两音抑制效应。图7为主动仿真模块的响应频谱，与生理实验中的耳蜗响应频谱。其中图7(a)为动仿真模块的响应频谱，7(b)为生理实验中的耳蜗响应频谱。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本专利技术提供的基于耳蜗听觉非线性动力学机理的电子耳蜗编码方法主要用于听力康复的电子耳蜗技术。心理声学的研究表明，听觉不是线性感知。例如，当两个不同频率的单频声音激励时，听者除了能听到这两个激励信号频率成分外，还能听到有它们的差频等线性组合的频率成分(称为“结合音Combinationtone”)存在。当两个音同时出现时，会出现两个音均比单独激励时听起来小一些的两音抑制效应等，这些非线性效应对听觉感知起了非常重要的作用。实验研究表明，结合音、两音抑制、非线性动态范围压缩等非线性效应发生在耳蜗的信号处理过程中。我们通过对耳蜗声信号处理的生理过程的研究，在耳蜗中毛细胞主动力产生机制认识的基础上，建立了耳蜗信号处理的主动动力学模型。这个模型在能够定性反映耳蜗本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于耳蜗听觉非线性动力学机理的电子耳蜗编码方法，其特征在于，包括下述步骤：(1)建立耳蜗非线性动力学模型；(2)根据耳蜗非线性动力学模型构建非线性耳蜗阵列；所述非线性耳蜗阵列为一组包含n个不同固有频率的主动仿真模块，每一个主动仿真模块将接收的输入语音信号按照所述耳蜗非线性动力学模型进行相应的运算后，获得每一个主动仿真模块的实时响应输出信号；(3)将各个主动仿真模块的实时响应输出信号进行整流和低通滤波后获得所述实时响应输出信号的振幅包络；并将所述实时响应输出信号的频率和振幅包络转换为脉冲信号传递给不同部位的电极；其中，n为主动仿真模块的数目，n取大于等于1的整数。

【技术特征摘要】
1.一种基于耳蜗听觉非线性动力学机理的电子耳蜗编码方法，其特征在于，包括下述步骤：(1)建立耳蜗非线性动力学模型；(2)根据耳蜗非线性动力学模型构建非线性耳蜗阵列；所述非线性耳蜗阵列为一组包含n个不同固有频率的主动仿真模块，每一个主动仿真模块将接收的输入语音信号按照所述耳蜗非线性动力学模型进行相应的运算后，获得每一个主动仿真模块的实时响应输出信号；(3)将各个主动仿真模块的实时响应输出信号进行整流和低通滤波后获得所述实时响应输出信号的振幅包络；并将所述实时响应输出信号的频率和振幅包络转换为脉冲信号传递给不同部位的电极；其中，n为主动仿真模块的数目，n取大于等于1的整数。2.如权利要求1所述的电子耳蜗编码方法，其特征在于，所述耳蜗非线性动力学模型为：其中，x为基底膜偏离平衡位置位移，t为时间，γ为阻尼系数，γα为自适力系数，B为外毛细胞电致伸缩系数，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张艳平，龙长才，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42