Этот пример показывает, как моделировать проект кохлеарного имплантата, который может быть помещен во внутреннее ухо глубоко глухого человека, чтобы восстановить частичный слух. Обработка сигналов используется в кохлеарных имплантатах для преобразования звука в электрические импульсы. Импульсы могут обойти поврежденные части уха глухого человека и быть переданы в мозг, чтобы обеспечить частичный слух.
В этом примере описываются некоторые из вариантов, сделанных при разработке речевых процессоров кохлеарного имплантата с использованием Audio Toolbox™. В частности, показаны преимущества использования каскадной многоуровневой, многоступенчатой конечной импульсной характеристики фильтрующей группы вместо параллельного односкоростного секционного БИХ фильтрующей группы второго порядка.
Преобразование звука в то, что может понять человеческий мозг, включает внутреннее, среднее и внешнее ухо, волосковые камеры, нейроны и центральную нервную систему. Когда издается звук, внешнее ухо захватывает акустические волны, которые преобразуются в механические вибрации крошечными костями в среднем ухе. Вибрации перемещаются во внутреннее ухо, где они перемещаются через жидкость в улиткообразной структуре, называемой улиткой. Жидкость перемещает различные точки вдоль базилярной мембраны улитки. Перемещения вдоль базилярной мембраны содержат частотную информацию акустического сигнала. Здесь показана схема мембраны (не нарисованная в масштабе).
Частотная чувствительность в Кохлее
Различные частоты заставляют мембрану перемещаться максимально в разных положениях. Низкие частоты заставляют мембрану перемещаться около ее вершины, в то время как высокие частоты стимулируют мембрану у ее основы. Амплитуда смещения мембраны в конкретной точке пропорциональна амплитуде возбуждающей ее частоты. Когда звук состоит из многих частот, базилярная мембрана перемещается в нескольких точках. Таким образом улитка разделяет сложные звуки на частотные составляющие.
Каждая область базилярной мембраны присоединена к волосковым камерам, которые сгибаются пропорционально перемещению мембраны. Изгиб вызывает электрохимическую реакцию, которая стимулирует нейроны сообщать звуковую информацию мозгу через центральную нервную систему.
Глухота чаще всего вызывается дегенерацией или потерей волосковых камер во внутреннем ухе, чем проблемой со связанными нейронами. Это означает, что, если нейроны могут быть стимулированы другими средствами, помимо волосковых камер, некоторые слуха могут быть восстановлены. Кохлеарный имплантат делает именно это. Имплантат электрически стимулирует нейроны непосредственно, чтобы предоставить информацию о звуке мозгу.
Проблема преобразования акустических волн в электрические импульсы является той, которую помогает решить Обработка Сигналов. Многоканальные кохлеарные имплантаты имеют следующие общие компоненты:
Микрофон для захвата звука
Процессор сигналов для преобразования акустических волн в электрические сигналы
Передатчик
Банк электродов, которые получают электрические сигналы от передатчика, а затем стимулируют слуховые нервы
Так же, как базилярная мембрана улитки разрешает волну на ее составляющие частоты, так и процессор сигналов в кохлеарном имплантате делит акустический сигнал на составляющие частоты, которые затем передаются на электрод. Электроды хирургически имплантируют в улитку глухого человека так, чтобы каждый из них стимулировал соответствующие области в улитке на частоту, которую они передают. Электроды, передающие высокочастотные (высокоскоростные) сигналы, размещены вблизи основы, а электроды, передающие низкочастотные (низкоскоростные) сигналы, расположены вблизи вершины. Нервные волокна вблизи электродов стимулируются и передают информацию в мозг. Громкие звуки производят высокоамплитудные электрические импульсы, которые возбуждают большее количество нервных волокон, в то время как тихие таковые возбуждают меньше. Таким образом, информация как о частотах, так и амплитудах составляющих звук компонентов может передаваться в мозг глухого человека.
Блок-схема в верхней части модели представляет речевой процессор кохлеарного импланта, от микрофона, который захватывает звук (Вход Исходного блока) до электрических импульсов, которые генерируются. Частоты увеличиваются в тангаже от Канала 0, который передает самую низкую частоту, до Канала 7, который передает самую высокую.
Чтобы услышать исходный входной сигнал, дважды кликните блок Original Signal в нижней части модели. Чтобы услышать выходной сигнал моделируемого кохлеарного имплантата, дважды кликните блок Reconstructed Signal.
Существует ряд изменений, которые вы можете внести в модель, чтобы увидеть, как различные переменные влияют на выход речевого процессора кохлеарного имплантата. Помните, что после внесения изменений необходимо перезапустить модель, чтобы реализовать изменения, прежде чем слушать восстановленный сигнал снова.
Одновременное и перемеженное воспроизведение
Исследования показали, что около восьми частотных каналов необходимы для имплантата, чтобы обеспечить хорошее слуховое понимание для пользователя кохлеарного имплантата. Над восемью каналами восстановленный сигнал обычно недостаточно улучшается, чтобы обосновать возрастающую сложность. Поэтому этот пример разрешает входной сигнал в восемь составляющих частот или электрических импульсов.
Блок Speech Synthesized from Generated Pulses в нижней левой части модели позволяет вам либо воспроизводить каждый электрический канал одновременно, либо последовательно. Часто пользователи кохлеарных имплантатов испытывают худшие результаты с одновременными частотами, потому что электрические импульсы взаимодействуют друг с другом и вызывают помехи. Излучение импульсов чередующимся образом уменьшает эту проблему для многих людей. Можно переключить Режим Синтеза блока Speech Synthesized From Generated Pulses, чтобы услышать различие между этими двумя режимами. Увеличьте изображение блока Time Scope, чтобы заметить, что импульсы перемежаются.
Настройка для шумных окружений
Шум представляет значительную проблему для пользователей кохлеарных имплантатов. Выберите параметр Add noise в блоке Input Source, чтобы симулировать эффекты шумного окружения на восстановленном сигнале. Заметьте, что сигнал становится трудным для слышения. Блок Denoise в модели использует блок Soft Threshold, чтобы попытаться удалить шум из сигнала. Когда выбран параметр Denoise в блоке Denoise, можно прослушать восстановленный сигнал и наблюдать, что не весь шум удален. Нет идеального решения проблемы шума, и результаты, получаемые с помощью любой технологии шумоподавления, должны быть сопоставлены с ее стоимостью.
Стратегия обработки сигналов
Цель блока Filter Bank Signal Processing состоит в том, чтобы разложить входной речевой сигнал на восемь перекрывающихся поддиапазонов. Больше информации содержится в более низких частотах речевых сигналов, чем в более высоких частотах. Чтобы получить как можно больше разрешения, где содержится больше всего информации, поддиапазоны разнесены так, что низкочастотные полосы более узки, чем высокочастотные полосы. В этом примере четыре низкочастотных диапазона равномерно разнесены, в то время как каждый из четырех оставшихся высокочастотных диапазонов в два раза превышает ширину полосы его низкочастотного соседа. Чтобы изучить содержимое частот восьми банков фильтров, запустите модель с помощью Chirp Тип источника в блоке Input Source.
В этом примере проиллюстрированы две реализации банка фильтров: параллельная, односкоростная, секция второго порядка БИХ группа фильтров и каскадная, многоразовая, многоступенчатая конечная импульсная характеристика группа фильтров. Дважды кликните кнопку Design Filter Banks, чтобы изучить их проектные и частотные спецификации.
Параллельный Одноразовый SOS БИХ Фильтр Банк: В этом банке БИХ фильтры шестого порядка реализованы в виде секций второго порядка (SOS). Восемь фильтров работают параллельно со скоростью входного сигнала. Просмотреть их частотные характеристики можно дважды нажатие Plot IIR Filter Bank Response.
Cascaded Multirate Multistage Конечная Импульсная Характеристика Filter Bank: Проект этой группы фильтров основан на принципах подхода, сочетающего понижающую дискретизацию и фильтрацию на каждом этапе фильтрации. Общая фильтрующая характеристика для каждого поддиапазона получается путем каскадирования его компонентов. Дважды кликните кнопку «Проект банков фильтров», чтобы изучить, как функции проекта из Audio Toolbox используются при построении этих банков фильтров.
Поскольку на каждом каскаде фильтра применяется понижающая дискретизация, более поздние каскады выполняются на части скорости входного сигнала. Для примера последние каскады фильтра выполняются на одной восьмой скорости входного сигнала. Следовательно, этот проект очень подходит для реализации на DSP малой мощности с ограниченными циклами обработки, которые используются в речевых процессорах кохлеарного имплантата. Для просмотра частотных характеристик этого банка фильтров дважды щелкните по кнопке Plot FIR Filter Bank Response. Заметьте, что этот проект дает более четкое и плоское определение поддиапазона по сравнению с параллельным односкоростным набором фильтров SOS IIR. Это еще одно преимущество многоразового, многоступенчатого подхода к созданию фильтра. Для связанного примера смотрите «Многоступенчатые Проекты дециматоров/Интерполяторов» в примерах DSP System Toolbox™ конечной импульсной характеристики Создания фильтра.
Спасибо профессору Филиппу Лоизу за помощь в создании этого примера.
Больше информации об исследованиях кохлеарного импланта профессора Лоизу доступно в:
Loizou, Philip C., «Mimicking the Human Ear», IEEE ® Signal Processing Magazine, Vol. 15, No. 5, pp. 101-130, 1998.
