【摘 要】
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传统电子助听器只单纯的从外界采集声音并放大,这会造成外界的噪音与人说话的语音同时被放大,可能会对听损者听力造成二次伤害。基于此,本文设计了一种基于深度学习的可降噪
【基金项目】
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重庆市大学生创新创业训练计划项目资助(201912608010),重庆工程学院大学生创新创业训练计划项目资助(2019xcxcy02),重庆市教委科研项目(KJQN201801901)资助
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传统电子助听器只单纯的从外界采集声音并放大,这会造成外界的噪音与人说话的语音同时被放大,可能会对听损者听力造成二次伤害。基于此,本文设计了一种基于深度学习的可降噪助听器,主要通过可深度学习的神经网络本设计基于树莓派单片机平台,通过阵列麦克风接收并判断外界的声音,采用宽带MVDR后置维纳滤波算法进行初步的降噪,之后利用深度学习的对抗神经网络对输入的声信号分离出语音信号和噪音信号,并对其进行有效的降噪处理,实现了在复杂噪音环境下的降噪处理功能,在此性能上可达到人与人之间正常交流的声音分贝要求,最终实现在不影响
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