基于改进鲸鱼算法的数字助听器回声消除方法

作     者：熊书慧 胡开明 吴光文 李跃忠 Xiong Shuhui;Hu Kaiming;Wu Guangwen;Li Yuezhong

作者机构：东华理工大学机械与电子工程学院南昌330013 江西省康复辅具产业技术研究院南昌330013 

出 版 物：《机电工程技术》 (Mechanical & Electrical Engineering Technology)

年 卷 期：2024年第53卷第4期

页      面：147-151页

学科分类：0711[理学-系统科学] 07[理学] 

基　　金：国家自然科学基金项目(61663001) 江西省科技厅重点研发计划项目(20212BBE53033) 

主　　题：集合经验模态分解 自适应滤波器 鲸鱼算法 数字助听器 回声消除 

摘      要：在数字助听器应用中,回声消除能力是检验助听器效果的标准之一。针对回声消除算法中自适应滤波器权重设置主观性较强以及实际语音信号波动性较大导致数字助听器回声消除精度不高的问题,提出了一种结合集合经验模态分解(EEMD)方法及鲸鱼算法(WOA)的最小均方误差算法(LMS)。该新方法在鲸鱼算法的基础上引入集合经验模态分解方法,采用集合经验模态分解方法将采集到的语音信号分解为若干个平稳的子序列,运用鲸鱼算法收敛速度较快的特点帮助自适应滤波器更快找到更适宜的权重,对自适应滤波器进行权重向量的优化,从而建立EEMD-WOA-LMS模型,通过回声消除效果的常用性能指标对所提方法进行验证。仿真实验表明,将改进方法与WOA-LMS算法相比,能获得较快的收敛速度和较低的失调量,并且均方误差有所降低,失调量降低了0.73 dB,回声损失值提升了2.87 dB,验证了EEMD-WOA-LMS算法的回声消除能力更优。