Android平台下数字助听器去噪算法的改进与移植实现

摘要

虽然目前国内外很重视助听器相关内容的研究，但对于在操作系统上进行助听器方面的设计还没有广泛的研究。在非操作系统上开发助听器不仅造成了跨平台算法移植性差，而且不能够人机互动。为了解决智能化数字助听器算法移植造成的架构不清晰的问题，本论文将针对助听器的算法改进和软件移植的架构进行研究。
　　本文深入了解了单一语言开发的传统移植方式，虽然这种方式较为简单，但无法在操作系统中跨软件层调用接口获得反馈。即使是已经开发过的成熟算法，还是需要不断地用不同开发语言复写，造成开发周期长、移植性非常差。对于这类问题，目前解决的方式主要是采用分层的软件架构设计。
　　分层的软件架构解决了软件层次调用的硬件控制，但是这种方式，对于算法的移植仍旧是一个复杂、费时的工程。在此背景下，本文研究了JNI的机理和实现方式，利用Java语言体系结构的无关性和JNI的一致兼容性特点，实现了跨平台、跨开发语言的软件设计。本文指出欧洲电信标准化协会ETSI202050V1.1.5去噪规范在助听器应用时的缺点，然后加以改进。依据人耳听觉系统，设计了基于MFCC特征提取和先验SNR的增益调节系数的去噪算法，并在处理后加入了AGC的调节机制。相比原始算法，提高了算法去噪的精度、满足了助听器的实际场景需求。
　　移植过程将算法在Matlab平台下做分析，并与原始算法做对比。然后在PC平台下对算法的功能分模块开发，以音频处理数据流的特点分析做C++语言开发。最后通过本文设计的软件架构将C++开发的改进去噪算法移植到Android中间层，上层通过Java调用。整个算法移植结构涉及到硬件驱动层、中间层、上层应用开发层，并对它们进行优化设计。本论文设计的开发流程与传统的移植方式相比，在不用复写程序语言的前提下，实现了多开发语言交叉应用，充分利用了两种开发语言的特性，提高了开发效率和算法处理速度。这种跨平台的方式，更适合运用到数字助听器的开发中。

目录

第1章 绪 论

1. 1 课题背景及意义

1.2 国内外研究发展现状

1.3 主要研究内容

第2章 数字助听器算法移植框架

2.1 引言

2.2 数字助听器的原理

2.3 Android移植的整体框架设计

2.4 本章小结

第3章 数字助听器去噪算法优化

3.1 引言

3.2 助听器与人耳特性结合

3.3 原始ETSI去噪模块

3.4 去噪算法的改进

3.5 本章小节

第4章 数字助听器硬件平台搭建

4.1 引言

4.2 系统的硬件平台

4.3 硬件平台的系统搭建

4.4 硬件平台的设计裁剪

4.5 本章小结

第5章 数字助听器算法软件移植

5.1 引言

5.2 算法移植的平台软件架构设计

5.3 算法的软件化

5.4 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间已发表或录用的论文

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