具有噪声模型适配的递归噪声功率估计制造技术

一种用于为听力植入系统生成听力植入物刺激信号的信号处理方法包括将输入声音信号变换为带通信号，每个带通信号表示音频频率的相关频带。以采样时间帧序列和迭代步骤处理带通信号以产生噪声功率估计。这包括使用噪声预测模型来确定当前观察到的信号采样是否包括目标信号，如果是，则在不使用当前观察到的信号采样的情况下更新当前噪声功率估计，否则使用当前观察到的信号采样更新当前噪声功率估计。还基于更新的噪声功率估计来适配噪声预测模型。然后从带通信号和噪声功率估计开发出听力植入物刺激信号。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】具有噪声模型适配的递归噪声功率估计本申请要求2016年6月13日提交的美国临时专利申请62/349,175的优先权，其内容通过引用整体并入本文。
本专利技术涉及听力植入系统，更具体地涉及用于基于对输入声音信号中的噪声功率的估计和预测在听力植入系统中产生电刺激信号的技术。
技术介绍
正常耳朵如图1所示将声音通过外耳101传送到鼓膜(耳膜)102，鼓膜102使中耳103的小骨(锤骨，砧骨和镫骨)振动。镫骨足板位于卵圆窗106中，形成与充满流体的内耳(耳蜗)104的界面。镫骨的运动在耳蜗104中产生压力波，其刺激听觉系统的感觉细胞(毛细胞)。耳蜗104是绕其中心轴(称为耳蜗轴)螺旋地卷曲约两周半的狭长管。耳蜗104包括通过耳蜗管连接的称为前庭阶的上通道、称为中阶的中通道和称为鼓阶的下通道。毛细胞连接到位于耳蜗轴中的耳蜗神经113的螺旋神经节细胞。响应于由中耳103传送的所接收的声音，充满流体的耳蜗104充当换能器以生成传到耳蜗神经113并最终传到大脑的电脉冲。当沿着耳蜗104的神经基质将外部声音转换成有意义的动作电位的能力有问题时，听力受损。为了改善受损听力，已经开发了听觉假体。例如，当损伤与中耳103的操作有关时，可以使用常规助听器或中耳植入物以放大声音的形式向听觉系统提供声学机械刺激。或者当损伤与耳蜗104有关时，具有植入的刺激电极的耳蜗植入物可以用沿着电极分布的多个电极触点递送的小电流来电刺激听觉神经组织。图1还示出了典型的耳蜗植入系统的一些组件，其包括外部麦克风，该外部麦克风向能够实施各种信号处理方案的外部信号处理器111提供声信号输入。然后，将处理后的信号转换成数字数据格式，例如数据帧序列，以便传输到植入物108中。除了接收经处理的声信息之外，植入物108还执行诸如纠错、脉冲形成等附加信号处理，并产生通过电极引线109发送到植入的电极阵列110的刺激图案(基于提取的音频信息)。通常，电极阵列110在其表面上包括多个电极触点112，其提供对耳蜗104的选择性刺激。在本文中，电极触点112也被称为电极通道。当今，在耳蜗植入物中，相对少量的电极通道各自与相对较宽的频带相关联，其中每个电极触点112用电刺激脉冲来处理一组神经元，所述电刺激脉冲的电荷源自该频段内的信号包络的瞬时振幅。图2示出根据典型听力植入系统在植入的耳蜗植入物阵列中向电极触点产生电极刺激信号的信号处理装置中的各种功能框。这样的装置的伪代码示例可以设定为：输入信号预处理：BandPassFilter(input_sound,band_pass_signals)包络提取：BandPassEnvelope(band_pass_signals,band_pass_envelopes)刺激定时生成：TimingGenerate(band_pass_signals,stim_timing)脉冲生成：PulseGenerate(band_pass_envelopes,stim_timing,out_pulses)在以下讨论中阐述这样的装置的细节。在图2所示的信号处理装置中，初始的输入声音信号由一个或多个感测麦克风产生，感测麦克风可以是全向和/或定向的。预处理器滤波器组201利用一组多个并联的带通滤波器(例如，无限冲激响应(IIR)或有限冲激响应(FIR))对该输入声音信号进行预处理，每个滤波器与音频频率的特定频带相关联。例如，使用具有六阶K位数字巴特沃斯(Butterworth)无限冲激响应(IIR)型带通滤波器的滤波器组，使得声学音频信号被过滤成一些K个带通信号y1到yK，其中每个信号对应于其中一个带通滤波器的频带。用于浊音语音输入信号的足够窄的带通滤波器的每个输出可以大体上视为该带通滤波器的中心频率的正弦曲线，其通过包络信号来调制。这也是由于滤波器的品质因子(Q≈3)。在浊音语音片段的情况下，该包络是近似周期性的，并且重复率等于基音频率。可替代地且非限制地，可以基于快速傅里叶变换(FFT)或短时傅里叶变换(STFT)的使用来实现预处理器滤波器组201。基于耳蜗的音质分布组织，鼓阶中的每个电极触点通常与预处理器滤波器组201的特定带通滤波器相关联。预处理器滤波器组201也可以执行其他初始信号处理功能，诸如但不限于自动增益控制(AGC)和/或降噪和/或降低风噪声和/或波束形成以及其他公知的信号增强功能。Fontaine等人在BrianHears：OnlineAuditoryProcessingUsingVectorizationOverChannels，FrontiersinNeuroinformatics，2011中给出了用于根据直接II型转置结构的无限冲激响应(IIR)滤波器组的伪代码的示例，该文献通过引用整体并入本文。带通信号y1到yK(其也可以被认为是电极通道)被输出到包括包络检测器202和精细结构检测器203的刺激定时器206。包络检测器202提取表示通道特定的带通包络的特征包络信号输出Y1,…,YK。包络提取可以用Yk＝LP(|yk|)表示，其中|.|表示绝对值，并且LP(.)是低通滤波器；例如，使用12个整流器和12个二阶IIR型数字巴特沃斯低通滤波器。可替代地，如果由正交滤波器生成带通信号U1,…,UK，则包络检测器202可以提取希尔伯特(Hilbert)包络。精细结构检测器203运行以获得信号通道内瞬时频率的平滑且稳健的估计，处理所选的带通信号U1,…,UK的时间精细结构特征以生成刺激定时信号X1,…,XK。带通信号y1,…,yK可以假设为实值信号，则在分析正交滤波器组的特定情况下，精细结构检测器203仅考虑yK的实值部分。精细结构检测器203由K个独立的结构等同的并行子模块构成。从包络检测器202提取的带通信号包络Y1,…,YK以及来自精细结构检测器203的刺激定时信号X1,…,XK是从刺激定时器206输出到脉冲发生器204的信号，该脉冲发生器204产生用于植入的电极阵列205中的电极触点的电极刺激信号Z。脉冲发生器204应用患者特定的映射函数——例如，使用包络信号的瞬时非线性压缩(映射法则)——其适于个别耳蜗植入物用户在植入物适配期间的需要以实现自然响度增长。脉冲发生器204可以应用带形状因数C的对数函数作为响度映射函数，其通常在所有的带通分析通道上都相同。在不同的系统中，可以使用除对数函数以外的不同特定响度映射函数，所有的信道应用一个相同的函数或者每个信道使用一个单独的函数来生成电极刺激信号。电极刺激信号通常是一组对称的两相电流脉冲。在一些刺激信号编码策略中，刺激脉冲以恒定速率施加在所有电极通道上，而在其他编码策略中，刺激脉冲以通道特定速率施加。可以实现各种特定信号处理方案以产生电刺激信号。在耳蜗植入物领域中公知的信号处理方法包括连续交织采样(CIS)、信道特定采样序列(CSSS)(如美国专利No.6,348,070中所述，通过引用并入本文)、频谱峰值(SPEAK)和压缩模拟(CA)处理。在CIS策略中，信号处理器仅使用带通信号包络进行进一步处理，即，它们包含整个刺激信息。对于每个电极通道，信号包络表示为恒定重复率的两相脉冲序列。CIS的特征在于所有电极通道的刺激速率相等，并且与各个通道的中心频率无关。其意图是，脉本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于为听力植入系统生成听力植入物刺激信号Z的信号处理方法，该方法包括：将特征在于是承载信息的目标信号s[n]和不承载信息的噪声信号d[n]的加法混合的输入声音信号y[n]变换成多个带通信号yk[n]，其中每个带通信号表示音频频率的相关频带；在采样时间帧序列n和迭代步骤i＝1,…,I中处理带通信号yk[n]，以产生噪声功率估计

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2016.06.13 US 62/349,1751.一种用于为听力植入系统生成听力植入物刺激信号Z的信号处理方法，该方法包括：将特征在于是承载信息的目标信号s[n]和不承载信息的噪声信号d[n]的加法混合的输入声音信号y[n]变换成多个带通信号yk[n]，其中每个带通信号表示音频频率的相关频带；在采样时间帧序列n和迭代步骤i＝1,…,I中处理带通信号yk[n]，以产生噪声功率估计其中，对于每个时间帧n和迭代i，所述处理包括：i.使用噪声预测模型来确定当前观察到的信号采样Py[n,k]是否包括目标信号s[n]，ii.如果当前观测到的信号采样Py[n,k]包括目标信号s[n]，则在不使用当前观测到的信号采样Py[n,k]的情况下更新当前噪声功率估计否则iii.如果当前观测到的信号采样Py[n,k]不包括目标信号s[n]，则使用当前观测到的信号采样Py[n,k]更新当前噪声功率估计其中，处理所述带通信号yk[n]的步骤还包括基于更新后的噪声功率估计适配所述噪声预测模型以及从带通信号yk[n]和噪声功率估计开发出听力植入物刺激信号Z。2.根据权利要求1所述的方法，其中，使用当前观测到的信号采样Py[n,k]更新当前噪声功率估计包括使用当前信号功率Py[n,k]以及来自前一时间帧n-1和最后一次迭代步骤I的估计噪声功率使得当前噪声功率估计其中α是平滑参数。3.根据权利要求1所述的方法，其中，在不使用当前观测到的信号采样Py[n,k]的情况下更新当前噪声功率估计值包括保持当前噪声功率估计值不变。4.根据权利要求1所述的方法，其中，在不使用当前观测到的信号采样Py[n,k]的情况下更新当前噪声功率估计还包括使用相邻噪声功率估计的加权和其中具有适当选择的权重wl,k和参数a,b,m,γ。5.根据权利要求1所述的方法，其中，使用噪声预测模型确定当前观察到的信号采样Py[n,k]是否包括目标信号s[n]是基于当前观察到的信号采样Py[n,k]与可变阈值η[n,k,i]的硬判决比较。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述可变阈值η[n,k,i]表示似然比检验统计量7.根据权利要求1所述的方法，其中，使用噪声预测模型确定当前观测到的信号采样Py[n,k]是否包括目标信号s[n]是基于当前观测到的信号采样Py[n,k]与可变阈值η[n,k,i]基于概率的判定比较，在区间[0,1]中使用语音缺失概率p[n,k,i]，其中p[n,k,i]＝g(η[n...

【专利技术属性】
技术研发人员：厄恩斯特·阿什巴彻，弗洛里安·弗吕霍夫，
申请(专利权)人：MEDEL电气医疗器械有限公司，
类型：发明
国别省市：奥地利,AT