一种用于协助听力受损人士进行助听的手机APP制造技术

本发明专利技术公开了一种用于协助听力受损人士进行助听的手机APP，涉及收集助听技术领域，为解决现有提出现有语音信号既不是线性的也不是稳态的，因此基于傅里叶转换的助听器在处理言语声信号时存在重大缺陷，由于与辅音有关的时间精细结构的表示不足，导致市面助听器普遍存在放大声音后清晰度降低的现象的问题。所述手机助听功能包括波束形成(音源定位)、AI自动降噪、回声抑制、全局压缩、自动增益控制和EMD算法；所述跌倒报警系统通过手机内部加速度传感器和陀螺仪，测量三轴方向运动加速度和角度信息判断；所述打开手机助听功能，通过耳机或者手机自身的麦克风持续采集声音转化为音频。者手机自身的麦克风持续采集声音转化为音频。者手机自身的麦克风持续采集声音转化为音频。

【技术实现步骤摘要】
一种用于协助听力受损人士进行助听的手机APP


[0001]本专利技术涉及手机助听
，具体为一种用于协助听力受损人士进行助听的手机APP。

技术介绍

[0002]手机助听系统可以让听力受损人士，在不佩戴价格昂贵的助听器时，只借助智能手机就可以在日常生活中与他人无障碍沟通，轻松交流，据数据统计，我国是听力受损人数最多的国家之一，总人数超过2亿人，那么如何让如此庞大的群体改善听力，过上正常的生活就变成了一个需要我们逐步攻克的难题。
[0003]目前市面助听器无论高中低档产品，其算法设计是以傅里叶频率作为基础，使用的听力图仍然是基于傅里叶频率的纯正弦声音，但现有的语音信号既不是线性的也不是稳态的，因此基于傅里叶转换的助听器在处理言语声信号时存在重大缺陷，由于与辅音有关的时间精细结构的表示不足，导致市面助听器普遍存在放大声音后清晰度降低的现象。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种用于协助听力受损人士进行助听的手机APP，以解决上述
技术介绍
中提出现有语音信号既不是线性的也不是稳态的，因此基于傅里叶转换的助听器在处理言语声信号时存在重大缺陷，由于与辅音有关的时间精细结构的表示不足，导致市面助听器普遍存在放大声音后清晰度降低的现象的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种用于协助听力受损人士进行助听的手机APP，包括手机助听功能和跌倒报警功能；
[0006]所述手机助听功能包括波束形成(音源定位)、AI自动降噪、回声抑制、全局压缩、自动增益控制和EMD算法；
[0007]所述跌倒报警系统通过手机内部加速度传感器和陀螺仪，测量三轴方向运动加速度和角度信息判断；
[0008]所述打开手机助听功能，通过耳机或者手机自身的麦克风持续采集声音转化为音频。
[0009]优选的，所述耳机为蓝牙耳机。
[0010]优选的，所述波束形成(音源定位)通过算法计算出方向系数，抑制非目标方向的干扰信号强度，所述AI自动降噪对波束形成(音源定位)处理后的音频进行降噪处理。
[0011]优选的，所述回声抑制对AI自动降噪后的音频进行回声抑制，所述AI自动降噪降低其他角度声音，放大生源方向声音，所述回声抑制可消除耳机麦克风太近而产生的回声，所述EMD算法对回声抑制后的音频进行处理使得更加清晰。
[0012]优选的，所述EMD算法通过自动增益控制进行压制啸叫等声音，所述EMD算法是以数据为基础的自适应分解方式。
[0013]优选的，所述EMD算法将信号分解成一组单分量信号IMF组合，再将各分量进行希
尔伯特变换得到瞬时特征量，所述瞬时特征量变换到时一频平面形成希尔伯特谱，所述基于希尔伯特谱利用WDRC算法进行不同频段处理。
[0014]优选的，所述自动增益控制后的音频进行全局压缩算法压缩音频，减少音频大小。
[0015]优选的，所述跌倒报警功能内设置合理阀值。
[0016]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0017]1、该用于协助听力受损人士进行助听的手机APP，通过在手机内设置手机助听功能和跌倒报警功能可以获得优秀的助听体验，在生活中不必依靠外部助听设备，也可以正常无障碍沟通，轻松交流。
[0018]2、该用于协助听力受损人士进行助听的手机APP，通过使用了更加成熟高效的波束形成(音源定位)，回声抑制，AI自动降噪，全局压缩算法，让这些功能效果得到了显著的提升；增加了对老人特别设置的跌倒报警系统，让老人用的更加贴心，让子女更加放心。
[0019]3、该用于协助听力受损人士进行助听的手机APP，通过加入的独有的EMD算法区别于传统的傅里叶谱，新的希尔伯特谱能够处理不同频段的音频，让声音放大后更加的清晰和自然。
附图说明
[0020]图1为本专利技术的APP流程示意图；
[0021]图2为本专利技术的合理阀值结构示意图。
具体实施方式
[0022]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0023]请参阅图1
‑
2，本专利技术提供的一种实施例：一种用于协助听力受损人士进行助听的手机APP，包括手机助听功能和跌倒报警功能；
[0024]所述手机助听功能包括波束形成(音源定位)、AI自动降噪、回声抑制、全局压缩、自动增益控制和EMD算法；
[0025]跌倒报警系统通过手机内部加速度传感器和陀螺仪，测量三轴方向运动加速度和角度信息判断；
[0026]打开手机助听功能，通过耳机或者手机自身的麦克风持续采集声音转化为音频。
[0027]进一步，耳机为蓝牙耳机，通过设置的手机助听功能和跌倒报警功能可以增加助听手机APP的功能性，而将耳机设置成蓝牙耳机可以更加适用于使用，不会受到外界阻碍。
[0028]进一步，波束形成(音源定位)通过算法计算出方向系数，抑制非目标方向的干扰信号强度，AI自动降噪对波束形成(音源定位)处理后的音频进行降噪处理，通过设置的波束形成(音源定位)可以让用户听的更加清晰，而AI自动降噪相比于传统的降噪方法，人工智能深度学习的方法进行降噪具有更强大的普适性，更加适应环境的多变性能够自动处理道路噪音、会议噪声和闹市噪声等多样的噪声环境。
[0029]进一步，回声抑制对AI自动降噪后的音频进行回声抑制，AI自动降噪降低其他角度声音，放大生源方向声音，回声抑制可消除耳机麦克风太近而产生的回声，EMD算法对回声抑制后的音频进行处理使得更加清晰，通过设置的回声抑制可以避免回声在进行助听时
受到影响。
[0030]进一步，EMD算法通过自动增益控制进行压制啸叫等声音，EMD算法是以数据为基础的自适应分解方式，通过设置的EMD算法是来自于黄锷院士专利技术的EMD算法的加持，相比于传统助听系统的傅里叶谱，利用非线性的补偿方法，实现声音，尤其是言语声的精准补偿，进而能够得到更加逼真的补偿声音，能够让放大处理过后的声音更加自然和清晰。
[0031]进一步，EMD算法将信号分解成一组单分量信号IMF组合，再将各分量进行希尔伯特变换得到瞬时特征量，瞬时特征量变换到时一频平面形成希尔伯特谱，基于希尔伯特谱利用WDRC算法进行不同频段处理，通过设置的。
[0032]进一步，自动增益控制后的音频进行全局压缩算法压缩音频，减少音频大小，通过设置的自动增益控制实现最后的信号的调理，压制啸叫等声音，使得声音的输出总体控制在一个合理的水平。
[0033]进一步，跌倒报警功能内设置合理阀值，通过跌倒报警功能与合理阀值的相结合，可以检测到老人摔倒之后，如果在设置的时间内，没有检测到老人站起来，则会立即拨打提前设置的救援手机号或者发送跌倒信息到提前设置的手机号码上，以便通知救援。
[0034]工作原理：使用时，首先，用户从相应的应用市场上下载到我们的手机助听系统，下载完成后点击安装，安装本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于协助听力受损人士进行助听的手机APP，包括手机助听功能和跌倒报警功能，其特征在于：所述手机助听功能包括波束形成(音源定位)、AI自动降噪、回声抑制、全局压缩、自动增益控制和EMD算法；所述跌倒报警系统通过手机内部加速度传感器和陀螺仪，测量三轴方向运动加速度和角度信息判断；所述打开手机助听功能，通过耳机或者手机自身的麦克风持续采集声音转化为音频。2.根据权利要求1所述的一种用于协助听力受损人士进行助听的手机APP，其特征在于：所述耳机为蓝牙耳机。3.根据权利要求1所述的一种用于协助听力受损人士进行助听的手机APP，其特征在于：所述波束形成(音源定位)通过算法计算出方向系数，抑制非目标方向的干扰信号强度，所述AI自动降噪对波束形成(音源定位)处理后的音频进行降噪处理。4.根据权利要求3所述的一种用于协助听力受损人士进行助听的手机APP，其特征在于：所述回声抑制对AI自动降噪后的音频进行回声抑制，所述AI自动降噪降低其他角度声音...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋宏伟，黄锷，
申请(专利权)人：江苏爱谛科技研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：