[发明专利]基于循环神经网络的数字助听器声场识别算法及实现方法有效
| 申请号： | 202010173180.9 | 申请日： | 2020-03-13 |
| 公开（公告）号： | CN111491245B | 公开（公告）日： | 2022-03-04 |
| 发明（设计）人： | 陈霏;韩悦 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | H04R25/00 | 分类号： | H04R25/00;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 天津市三利专利商标代理有限公司 12107 | 代理人： | 韩新城 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于循环神经网络的数字助听器声场识别算法及硬件实现方法。该数字助听器声场识别算法是通过全相位滤波器组对音频进行滤波分析，该滤波器组按人耳听觉特征将输入音频划分为16通道，然后对音频进行计算提取16维特征值；将16维特征值输入至三层循环神经网络进行特征分类，得到声场环境分类的结果；根据不同的声场环境相应地调整助听器的特性参数。本发明提通过对音频信号按照人耳听觉特征划分的Bark频标进行通道分解，对当前声场环境提取音频特征值，然后对提取的音频特征值进行分类从而识别出当前声场环境的类别，然后控制助听器根据当前声场环境调整适宜的助听模式，从而提高了言语可懂度和舒适度，达到更适宜的听力改善效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 循环 神经网络 数字 助听器 声场 识别 算法 实现 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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