换一批摘要针对人工耳蜗在噪声环境下言语感知效果差,以及现有算法降噪能力不足的问题,本研究提出了一种改进的Wave-U-Net模型.通过采取轻量化卷积,引入注意力机制,改进损失函数,优化数据集结构,以提高人工耳蜗的降噪效果.使用短时客观可懂度(short-time objective intelligibility,STOI)、语音质量评估(perceptual evaluation of speech quality,PESQ)、浮点运算次数(floating point operations per second,FLOPs)和参数量(Params)对模型的降噪效果和复杂度进行了评估,分别达到0.81、2.75,0.83 G,1.04 M.实验结果表明,本研究算法在符合人工耳蜗产品规范的基础上,实现了明显的降噪效果,提高了人工耳蜗使用者在复杂噪声环境中的语音感知效果.本研究方法为人工耳蜗算法的改进提供了新的可能,可为听力受损患者提供更好的听觉感受.
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关键词
人工耳蜗改进Wave-U-Net噪声环境语音感知语音降噪Cochlear implantImproved Wave-U-NetNoisy environmentSpeech perceptionSpeech noise reduction
分类号
R318（医用一般科学）
栏目名称
DOI
10.19529/j.cnki.1672-6278.2024.01.09
发布时间
2024-03-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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