一种基于耳蜗听觉非线性动力学机理的电子耳蜗编码方法与流程

本发明属于生物医学工程领域，更具体地，涉及一种基于耳蜗听觉非线性动力学机理的电子耳蜗编码方法。

背景技术：

听觉作为人类与外界交流的重要信息通道，是人类生存发展、感知世界的重要途径，然而世界上却有很大一部分人，由于各种原因生活在无声的世界。据世界卫生组织统计，全球目前有3.6亿人患有耳聋或听力障碍，占全球总人数的5％，绝大多数的深度耳聋患者无法将声信号正常转换为传向听神经电信号使其感受声音信息。电子耳蜗是一种通过电刺激，将声音信号转换为听神经信号，从而使完全丧失听力的全聋患者重获听觉的人体植入听力康复装置，主要包括语音处理器和植入电极两部分。语音处理器首先将声信号转换为植入耳蜗中不同部位的电极上的电刺激信号，由这些电极上的电刺激信号激发、诱导听神经产生传向大脑的神经电信号，从而使患者听到声音。目前，国内外已有多个品牌的电子耳蜗在临床上使用，它们为耳聋患者带来了福音，使其重回有声世界。现有电子耳蜗能使患者获得一定程度的言语感知能力，但是其性能仍有很大改进的空间。例如，电子耳蜗只能提供20db的动态感知范围，而正常人能感受120db动态范围的声音。另一个显著的问题是电子耳蜗还不能使患者有效感受声音的音调信息，使其在音调、语调以及音乐感受上存在困难。

电子耳蜗的听力康复效果取决于电刺激引起的听神经信号能否像正常人的听神经信号那样正确传递声音信息。研究发现，耳蜗具有频率分析功能，它将不同频率的声信号通过不同部位的神经通道传入大脑，而信号的大小则通过听神经中单位是时间的脉冲个数，也即发放率来表达。这简称为频率-部位、强度-发放率编码机理。现有的电子耳蜗均以此为基础制定相应的声音信号处理与编码方案。目前，电子耳蜗的语音处理方案大致可以分为两大类：一类是提取语音信号的基频和共振峰等特征信息，称为speak方案。例如nucleus耳蜗植入装置所使用的f0/f1/f2解决方法；另一类通过对语音信号进行分频段滤波处理，然后根据耳蜗频率分布，将对应频率信号通过电极传送到耳蜗的不同区域。例如目前被广泛使用的，连续间隔采样语音信号处理器(continuousinterleavedsampling，cis)。上述编码方案，无论是运用共振峰的speak方案，还是cis方案，对于耳蜗这个重要的部位的信号处理，采用的是频谱分析或者是带通滤波来模拟。它们能够在一定程度上反映在反应其频率-部位、强度-发放率编码，但不能反映耳蜗的非线性。

我们长期从事听觉外周的信号处理机制研究，在国家自然科学基金支持下开展的《耳蜗音调信息感知的激光干涉研究》的最新结果表明，耳蜗还通过非线性对音调的感知发挥作用，使其能对基频缺失信号以及准周期信号的音调通过非线性得以表达。这意味着现有电子耳蜗编码方案采用的频谱分析、带通滤波等线性计算在反映耳蜗信号处理上存在缺陷，需要有更好的方法来替代。国际上也注意到耳蜗的非线性在听觉信号处理中的重要性，认为耳蜗可以看成是一个停留在hopf分叉点的振子，但是只是一个数学上的抽像方程，用以反映耳蜗具有的部分典型非线性特征，实际行为与真实耳蜗还存差距。

技术实现要素：

针对现有技术的缺陷，本发明的目的在于提供一种基于耳蜗听觉非线性动力学机理的电子耳蜗编码方法，旨在解决采用传统耳蜗模拟计算方法的电子耳蜗动态范围小，音调信息传递困难的问题。

本发明提供了一种基于耳蜗听觉非线性动力学机理的电子耳蜗编码方法，包括下述步骤：

(1)建立耳蜗非线性动力学模型；

(2)根据耳蜗非线性动力学模型构建非线性耳蜗阵列；

所述非线性耳蜗阵列为一组包含n个不同固有频率的主动仿真模块，每一个主动仿真模块将接收的输入语音信号按照所述耳蜗非线性动力学模型进行相应的运算后，获得每一个主动仿真模块的实时响应输出信号；

(3)将各个主动仿真模块的实时响应输出信号进行整流和低通滤波后获得所述实时响应输出信号的振幅包络；并将所述实时响应输出信号的频率和振幅包络转换为脉冲信号传递给不同部位的电极；

其中，n为主动仿真模块的数目，n取大于等于1的整数。

更进一步地，所述耳蜗非线性动力学模型为：其中，x为基底膜偏离平衡位置位移，t为时间，γ为阻尼系数，γα为自适力系数，b为外毛细胞电致伸缩系数，x0为外毛细胞原长，ωi为耳蜗该部位的固有圆频率，s(t)为输入语音信号，xi(t)为第i个主动仿真模块的实时响应输出信号，i为主动仿真模块的序号，i＝1,2,3......n。

更进一步地，耳蜗非线性动力学模型中自适力系数γα应满足如下范围：0＜γα≤γ，在此范围内γα值越大，主动仿真模块对其固有频率附近的语音信号的放大作用越大。

更进一步地，n个主动仿真模块的固有频率可按照如下方式设定：对于固有频率范围为a～a*e^ε(n-1)hz(ε＜1)的非线性耳蜗阵列，其中第i个主动仿真模块的固有频率为fi＝a*e^ε(i-1)hz；i为主动仿真模块的序号，i＝1,2,3......n。

更进一步地，20hz≤a≤200hz。

通过本发明所构思的以上技术方案，与现有技术相比，由于引入了利用耳蜗非线性动力学模型的非线性耳蜗阵列代替传统的被动滤波器组以及压缩模块对声信号进行处理，使得经过处理后的声信号能够展现出与耳蜗处理结果类似的非线性动态范围压缩效应，对小信号进行放大，对大信号进行压缩，从而解决传统电子耳蜗动态范围小的问题。同时经过处理后的声信号能够展现与音调相关的结合音信息，从而解决传统电子耳蜗动态范围小，音调信息传递困难的问题。

附图说明

图1为本发明运用耳蜗非线性动力学模型实现新型电子耳蜗语音处理策略的技术框图。

图2为主动仿真模块在325hz+425hz的激励信号下，系统的振动响应波形图。

图3为主动仿真模块的调谐曲线。

图4为主动仿真模块响应幅度随声音强度的变化图像，与耳蜗生理实验响应图像。其中4(a)为仿真模块的响应图像与被动系统的对比，4(b)为生理实验结果。

图5为不同参数情况下，非线性动态压缩结果；其中图5(a)为固定参数b改变参数x0，图5(b)为固定参数x0改变参数b。

图6为主动仿真模块中的两音抑制效应。

图7为主动仿真模块的响应频谱，与生理实验中的耳蜗响应频谱。其中图7(a)为动仿真模块的响应频谱，7(b)为生理实验中的耳蜗响应频谱。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提供的基于耳蜗听觉非线性动力学机理的电子耳蜗编码方法主要用于听力康复的电子耳蜗技术。心理声学的研究表明，听觉不是线性感知。例如，当两个不同频率的单频声音激励时，听者除了能听到这两个激励信号频率成分外，还能听到有它们的差频等线性组合的频率成分(称为“结合音combinationtone”)存在。当两个音同时出现时，会出现两个音均比单独激励时听起来小一些的两音抑制效应等，这些非线性效应对听觉感知起了非常重要的作用。实验研究表明，结合音、两音抑制、非线性动态范围压缩等非线性效应发生在耳蜗的信号处理过程中。

我们通过对耳蜗声信号处理的生理过程的研究，在耳蜗中毛细胞主动力产生机制认识的基础上，建立了耳蜗信号处理的主动动力学模型。这个模型在能够定性反映耳蜗非线性本质的同时，还能很好的反映其非线性动态压缩等效应，提供与生理实验观察一致的结果。本发明正是从这一基础研究的结果出发，建立了一套基于听觉声感知主动机制的电子耳蜗编码方法。通过融入耳蜗的非线性，解决现有电子耳蜗性能的不足，尤其是听觉动态范围不足、音调感知缺失等问题。

本发明采用的具体技术方案如下：

(1)耳蜗非线性动力学模型的建立

我们以耳蜗基底膜动力学特性为基础，以耳蜗局部为例进行受力分析。在声传导过程中，耳蜗基底膜局部将受到外界声刺激引发的外力fs(t)，基底膜自身弹力ft＝-kx，淋巴液以及自身产生的阻力以及受外毛细胞电致伸缩，以及纤毛运动调控的非线性自适力fa，其简化表达形式如下：根据牛顿力学定律建立的耳蜗非线性动力学模型如下：其中x为基底膜偏离平衡位置位移，γ为阻尼系数，γα为自适力系数，b为外毛细胞电致伸缩系数，x0为外毛细胞原长，ωi为耳蜗该部位的固有圆频率，输入信号为s(t)。求解上述非线性方程即可得到声信号s(t)激励下的耳蜗基底膜实时响应输出xi(t)。

(2)采用耳蜗非线性动力学模型的电子耳蜗编码方法

如图1所示，新的电子耳蜗编码方法需要根据耳蜗非线性动力学模型构建非线性耳蜗阵列，以模拟耳蜗对声音的处理机制。非线性耳蜗阵列为一组由n个根据(1)中方程设计的，拥有不同固有频率的主动仿真模块构成的非线性仿真阵列。输入声信号为s(t)，数值求解上述方程即可得到处理过后不同通道的实时响应输出xi(t)。之后经整流、低通滤波等检测出其振幅包络，最后将声音的频率信息，振幅信息转换为脉冲信号传递给不同部位的电极。需要注意的是，仿真模块设计时可以通过调节参数γα改变仿真模块调谐曲线的尖锐程度，γα值越大，调谐曲线越尖锐。一般情况下应使自适力系数γα设定在：0＜γα≤γ的范围，当γα＝0时，自适力为零，系统变为被动系统；当γα＝γ时，系统最终将自持振荡。同时，设计时可以通过调节参数b或x0，改变仿真模块的动态范围，和压缩范围，如图5所示。耳蜗非线性动力学模型能够很好的模拟出耳蜗良好的频率选择特性，动态压缩特性，以及多音畸变特性，故而替代传统电子耳蜗声信号处理方案中的滤波器组与压缩模块对声音信号进行处理，得到大的动态响应范围，以及更好的音调信息传递结果。

下面结合附图和具体实例对本发明作进一步详细说明。

图1为运用耳蜗非线性动力学模型实现新型电子耳蜗编码的技术框图。具体策略如下：根据频率高低需设计n个频带通道，每个频带通道中包含不同固有频率的主动仿真模块，包络探测模块，脉冲调制模块以及电极。通过麦克风记录下来的声信号经过预处理后得到s(t)，通过不同的仿真模块处理输出为xi(t)，之后xi(t)之后经整流、低通滤波等检测出其振幅包络，最后将声音的频率信息，振幅信息转换为脉冲信号传递给电极。

图2为主动仿真模块在325hz+425hz的激励信号下，系统的振动响应波形图；从图的波形的谱分析得出其频率成份如图7，展示了与耳蜗生理实验观察结果类似的结合音。

图3为仿真模块调频曲线展示。如图所示，仿真模块处理结果与实际耳蜗响应结果相似，出现了非线性调谐，具有很好的频率选择特性。因此可以代替以往方案中的滤波器组来提取不同频段的声音信息。

图4(a)为主动系统与被动系统响应随声音强度变化图，虚线为被动系统响应，实线为主动系统响应。从图中可以看出被动系统的响应是线性的，而主动系统的响应出现了明显的非线性特性。由于被动系统响应的线性，以往的方案中必须使用额外的压缩模块对声音进行处理，以获得更大的动态范围。传统方案中使用的压缩函数为指数或者对数函数。然而，生理实验结果显示(图4(b))，听觉系统的响应特性是一种非线性动态压缩特性，即：听觉系统不仅能够实现大信号的压缩，也能实现小信号的放大，这是传统的指数或者对数压缩函数所不能实现的。而主动仿真模块却能很好的模拟出这一听觉特性(图4(a)实线)，同时其动态范围与正常耳蜗动态范围接近。因此主动仿真模块能够代替传统方案中的压缩模块，使听觉的动态范围得到更好的提高。

图5为不同参数情况下，主动仿真模块中非线性动态压缩效果展示。从图5(a)中可以看到，随着x0的逐渐增大，曲线逐渐向x轴的正方向移动，但是曲线压缩区域的范围并不会随着x0的变化而发生变化。x0的取值越小，曲线越早达到压缩状态。因此如果想要更早的达到压缩状态，我们可以通过减小x0的取值而实现。从图5(b)中可以看出，随着参数b的增大，曲线逐渐向x轴的负向移动，同时曲线压缩区域的范围变得越来越宽。因此若要得到更大的压缩区域可以调节参数b。

图6显示主动仿真模块能够模拟耳蜗中的两音抑制效应。

图7为多音畸变效应展示，从图7(a)中能够看出，仿真模块的响应频谱中出现了被动系统中不可能出现的畸变产物，即：结合音。图7(b)为实际生理实验耳蜗基底膜上的响应结果。对比可知，主动仿真模块能够很好的模拟出耳蜗中的多音畸变效应，这也是本策略提升电子耳蜗音调解析能力的基础。

本发明提供的基于耳蜗非线性动力学机理的电子耳蜗编码方法，包括下述步骤：

(1)建立耳蜗非线性动力学模型

(2)根据耳蜗非线性动力学模型构建非线性耳蜗阵列，非线性耳蜗阵列为一组包含n个不同固有频率的主动仿真模块的仿真阵列，其作用是按照上述非线性动力学模型进行相应的数学运算。主动仿真模块的固有频率可按照如下模式设定：例如对于固有频率范围为a～a*e^ε(n-1)hz(ε＜1)(一般情况下取20hz≤a≤200hz)的非线性耳蜗阵列，其中第i个主动仿真模块的固有频率为fi＝a*e^ε(i-1)hz(i＝1,2,3......n)。主动仿真模块设计时应使自适力系数γα设定在：0＜γα≤γ的范围，在此范围内γα值越大，主动仿真模块对其固有频率附近的语音信号的放大作用越大；主动仿真模块设计时可以通过调节参数b或x0，改变仿真模块的动态范围和压缩范围。参数b的越大，主动仿真模块压缩区域的范围越宽。x0的取值越小，曲线越早达到压缩状态。

输入语音信号为s(t)，求解上述方程即可得到处理过后每一个主动仿真模块的实时响应输出xi(t)；

(3)将各主动仿真模块的输出信号xi(t)进行整流，低通滤波检测出其振幅包络。之后将声音的频率信息，振幅信息转换为脉冲信号传递给与之对应的电极。

由于主动仿真模块能够实现对声音信号的动态压缩，即对小信号放大，大信号压缩，因此代替传统的指数或对数压缩函数对声音信号进行压缩，从而提升电子耳蜗动态范围。同时，主动仿真模块能够很好的模拟出耳蜗的多音畸变效应，因此经其处理后的信号能够展现出与音调相关的结合音，从而使电子耳蜗更好的传递音调信息。

本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。