[发明专利]人工耳蜗借助移动设备进行声音场景识别的方法与系统

说明书

本发明公开了一种人工耳蜗借助移动设备进行声音场景识别的方法与系统，主要包括以下步骤：中央处理单元接到场景识别异常信号后，DSP模块将接收到的语音信号通过低功耗蓝牙技术传至中央处理单元；中央处理单元根据语音信号开始进行声音场景识别深度计算，经过若干帧声音信号计算后，中央处理单元得出新的场景识别信息并发送至DSP模块；DSP模块将新的场景识别信息与保存在寄存器中的当前场景识别信息进行对比，若场景判断为不同，则改为新场景对应声音信号处理策略，并重新恢复特征值计算。本发明利用言语处理器低功耗无线语音传输技术和移动设备更强的计算能力，提高声音场景识别的可靠性，通过分布式计算降低了设备资源使用时间和功耗。

技术领域

本发明属于医疗器械领域，特别涉及一种人工耳蜗借助移动设备进行声音场景识别的方法与系统。

背景技术

随着人工耳蜗技术的持续发展，在不同场景下使用不同策略对声音信号进行处理，使用户获得最好的听声体验，进一步提高用户在不同场景下的言语识别率逐渐成为了主流的应用。

在实际应用实现过程中，如何稳定可靠地进行场景识别成为了限制该技术发展的瓶颈问题。对于人工耳蜗言语处理器，由于功耗的限制，其处理速度是有限的，但是声音信号始终在实时传入，需要在固定时间内同时完成声音信号频域运算、不同场景下声音信号处理、声音场景识别、刺激编码输出和常规工作监控等功能。因而声音场景识别的计算量对于人工耳蜗言语处理器是一个沉重的负担。另一方面，声音场景识别的准确性与计算量是息息相关的，目前的研究都指向复杂的机器学习或者神经网络算法进行声音场景识别，实际设计过程中必须要反复权衡计算量和准确性，很难找到兼顾两方面的算法。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种人工耳蜗借助移动设备进行声音场景识别的方法与系统，通过人工耳蜗言语处理器和移动设备各自独立分布式计算，由人工耳蜗言语处理器侦测声音场景是否出现变化，由移动设备判断当前声音场景，最后人工耳蜗言语处理器根据移动设备的判断进行相应的声音处理策略调整。

为达到上述目的，本发明提供了一种人工耳蜗言语处理器丢失寻找方法，包括以下步骤：

人工耳蜗言语处理器正常工作时，DSP模块对声音输入模块输入的每帧声音信号进行若干频域特征值计算；

每若干帧进行一次频域特征值变化判断，若没有若干特征值发生超过阈值改变，DSP模块继续进行特征值计算，若有若干特征值发生超过阈值的改变，则跳至下一步；

DSP模块停止特征值计算，激活人工耳蜗言语处理器前端蓝牙模块，并将场景识别异常信号发送至前端蓝牙模块，前端蓝牙模块建立无线连接，将该信号发送至后端蓝牙模块，并最终传至移动设备中央处理单元；

中央处理单元接到场景识别异常信号后，前端蓝牙模块与后端蓝牙模块建立语音流连接，DSP模块将接收到的语音信号通过低功耗蓝牙技术传至中央处理单元；

中央处理单元根据语音信号开始进行声音场景识别深度计算，经过若干帧声音信号计算后，中央处理单元得出新的场景识别信息；

中央处理单元通过前端蓝牙模块和后端蓝牙模块建立的蓝牙连接，将新的场景识别信息发送至DSP模块；

DSP模块将新的场景识别信息与保存在寄存器中的当前场景识别信息进行对比，若场景判断为相同，DSP模块重新恢复特征值计算，并不做其他操作，若场景判断为不同，则进入下一步；

DSP模块将改为新场景对应声音信号处理策略，并重新恢复特征值计算。

优选地，所述DSP模块和中央处理单元分别独立完成场景异常计算和声音场景识别深度计算。

优选地，所有计算都是以一帧语音数据为基本单位，一帧语音数据时间长度范围为1～16毫秒。