Человеческое слушание

Преобразование звука во что-то, что может изучить человеческий мозг, включает внутреннее, среднее, и внешнее ухо, волосковые клетки, нейроны и центральную нервную систему. Когда звук сделан, внешнее ухо берет акустические волны, которые преобразованы в механические колебания крошечными костями в среднем ухе. Колебания перемещаются во внутреннее ухо, куда они перемещаются через жидкость в структуре, имеющей форму улитки, названной улиткой уха. Жидкость перемещает различные точки вдоль основной мембраны улитки уха. Смещения вдоль основной мембраны содержат информацию о частоте акустического сигнала. Схематическую из мембраны показывают здесь (не чертившую в масштабе).

Чувствительность частоты в улитке уха

Различные частоты заставляют мембрану перемещать максимально в различных положениях. Низкие частоты заставляют мембрану быть перемещенной около ее вершины, в то время как высокие частоты стимулируют мембрану в ее основе. Амплитуда смещения мембраны в конкретной точке пропорциональна амплитуде частоты, которая взволновала его. Когда звук состоит из многих частот, основная мембрана перемещена в нескольких точках. Таким образом улитка уха разделяет комплексные звуки на частотные составляющие.

Каждая область основной мембраны присоединена к волосковым клеткам, которые изгибаются пропорционально к смещению мембраны. Изгибающиеся причины электрохимическая реакция, которая стимулирует нейроны, чтобы передать звуковую информацию к мозгу через центральную нервную систему.

Облегчение глухоты с кохлеарными имплантатами

Глухота чаще всего вызывается вырождением или потерей волосковых клеток во внутреннем ухе, а не проблемой со связанными нейронами. Это означает, что, если нейроны могут быть стимулированы средние значения кроме волосковых клеток, некоторое слушание может быть восстановлено. Кохлеарный имплантат делает только это. Имплантат электрически стимулирует нейроны непосредственно, чтобы предоставить информацию о звуке к мозгу.

Проблемой того, как преобразовать акустические волны в электрические импульсы, является та, которую Обработка сигналов помогает решить. У многоканальных кохлеарных имплантатов есть следующие общие компоненты:

В то время как основная мембрана улитки уха разрешает волну в свои частоты компонента, также - сигнальный процессор на кохлеарном имплантате делит акустический сигнал на частоты компонента, которые каждый затем передаются к электроду. Электроды хирургическим путем имплантируются в улитку уха глухого человека таким способом, которым каждый из них стимулирует соответствующие области в улитке уха для частоты, которую они передают. Электроды, передающие высокочастотные (высокие) сигналы, помещаются около основы, в то время как те, которые передают низкочастотные (низкие) сигналы, размещаются около вершины. Нервные волокна около электродов стимулированы и передают информацию к мозгу. Громкие звуки производят высоко-амплитудные электрические импульсы, которые волнуют большее количество нервных волокон, в то время как тихие единицы волнуют меньше. Таким образом информация и о частотах и об амплитудах компонентов, составляющих звук, может быть передана к мозгу глухого человека кохлеарным имплантатом.

Исследование примера

Блок-схема наверху модели представляет кохлеарный речевой процессор имплантата от микрофона, который берет звук (Входной Исходный блок) к электрическим импульсам, которые сгенерированы. Частоты увеличиваются в тангаже с Канала 0, который передает самую низкую частоту, чтобы Образовать канал 7, который передает самое высокое.

Чтобы услышать исходный входной сигнал, дважды кликните блок Original Signal в нижней части модели. Чтобы услышать выходной сигнал симулированного кохлеарного имплантата, дважды кликните блок Reconstructed Signal.

Существует много изменений, которые можно внести в модель, чтобы видеть, как различные переменные влияют на выход кохлеарного речевого процессора имплантата. Помните, что после того, как вы вносите изменение, необходимо повторно выполнить модель, чтобы реализовать изменения, прежде чем вы будете слушать восстановленный сигнал снова.

Одновременный по сравнению с чередованным воспроизведением

Исследование показало, что приблизительно восемь каналов частоты необходимы для имплантата, чтобы предоставить хорошее слуховое понимание кохлеарному пользователю имплантата. Выше восьми каналов восстановленный сигнал обычно не улучшается достаточно, чтобы выровнять по ширине возрастающую сложность. Поэтому этот пример разрешает входной сигнал в восемь частот компонента или электрические импульсы.

Блок Speech Synthesized from Generated Pulses в левой нижней части модели позволяет вам или проигрывать каждый электрический канал одновременно или последовательно. Часто кохлеарные пользователи имплантата испытывают нижние результаты с одновременными частотами, потому что электрические импульсы взаимодействуют друг с другом и вызывают интерференцию. Испускание импульсов чередованным способом смягчает эту проблему для многих людей. Можно переключить режим Synthesis блока Speech Synthesized From Generated Pulses, чтобы услышать различие между этими двумя режимами. Увеличьте масштаб блока Time Scope, чтобы заметить, что импульсы чередованы.

Корректировка для шумных сред

Шум представляет собой значительную проблему кохлеарным пользователям имплантата. Выберите параметр шума Add во Входном Исходном блоке, чтобы симулировать эффекты шумной среды на восстановленном сигнале. Заметьте, что сигнал становится трудным услышать. Блок Denoise в модели использует блок Soft Threshold, чтобы попытаться удалить шум из сигнала. Когда параметр Denoise в блоке Denoise выбран, можно слушать восстановленный сигнал и заметить, что не весь шум удален. Нет никакого идеального решения шумовой проблемы, и результаты, предоставленные любой технологией шумоподавления, должны быть взвешены против ее стоимости.

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 большая часть информации содержится, поддиапазоны расположены с интервалами таким образом, что более низкие диапазоны частот являются более узкими, чем более высокие диапазоны частот. В этом примере четыре низкочастотных полосы равномерно распределены, в то время как каждая из четырех остающихся высокочастотных полос является дважды полосой пропускания своего соседа более низкой частоты. Чтобы исследовать содержимое частоты этих восьми наборов фильтров, запустите модель с помощью Chirp Исходный тип во Входном Исходном блоке.

Две реализации набора фильтров проиллюстрированы в этом примере: параллельный, односкоростной, БИХ-набор фильтров раздела второго порядка и каскадный, многоскоростной, многоступенчатый КИХ-набор фильтров. Дважды щелкните по кнопке Design Filter Banks, чтобы исследовать их проект и технические требования частоты.

Найдите что-либо подобное Односкоростному БИХ-Набору фильтров SOS: В этом банке БИХ-фильтры шестого порядка реализуются как разделы второго порядка (SOS). Заметьте, что функция шкалы DSP System Toolbox™ используется, чтобы получить оптимальные усиления масштабирования, который особенно важен для версии фиксированной точки этого примера. Восемь фильтров запускаются параллельно на уровне входного сигнала. Можно посмотреть на их частотные характеристики путем двойного щелчка по кнопке Plot IIR Filter Bank Response.

Каскадный Многоскоростной Многоступенчатый КИХ-Набор фильтров: проект этого набора фильтров основан на принципах подхода, который комбинирует субдискретизацию и фильтрацию на каждом этапе фильтра. Полный ответ фильтра для каждого поддиапазона получен путем расположения каскадом его компонентов. Дважды щелкните по кнопке Design Filter Banks, чтобы исследовать, как функции проекта от DSP System Toolbox используются в построении этих наборов фильтров.

Поскольку субдискретизация применяется на каждом этапе фильтра, более поздние этапы запускаются в части уровня входного сигнала. Например, последние этапы фильтра запускаются на одной восьмой уровня входного сигнала. Следовательно, этот проект очень подходит для реализаций на DSPS малой мощности с ограниченными циклами обработки, которые используются в кохлеарных речевых процессорах имплантата. Можно посмотреть на частотные характеристики для этого набора фильтров путем двойного щелчка по кнопке Plot FIR Filter Bank Response. Заметьте, что этот проект производит более резкое и более плоское определение поддиапазона по сравнению с параллельным односкоростным БИХ-набором фильтров SOS. Это - другое преимущество многоскоростного, многоступенчатого подхода создания фильтра. Поскольку связанный пример видит Многоступенчатое Преобразование Уровня.

Список благодарностей и ссылки

Благодаря профессору Филипу Лойзоу для его справки в создании этого примера.

Больше информации о кохлеарном исследовании имплантата профессора Лойзоу доступно в:

Доступные версии в качестве примера

Версия с плавающей точкой: dspcochlear

Версия фиксированной точки: dspcochlear_fixpt