中文摘要：

助听器是一种用于补偿人耳听力损失、有效提高听力水平的医疗装置，在解决人耳听力补偿方面起到重要作用。数字助听器是目前的主要发展方向，在我国具有广阔的市场，但是基本上被国际公司垄断，导致中高档数字助听器价格昂贵。本项目针对包含并行处理芯片的数字助听器设计的实际需求，开展语音增强算法的优化和复杂性分析研究，提出相关算法的计算量、通信频率、通信量、和内存消耗等指标的统计分析方法，研制出高性能数字助听器语音增强算法的仿真测试平台，为数字助听器应用并行处理芯片提供支持。该研究涉及信号处理、高性能计算和软件三个方面的专业知识，属于交叉学科的研究。通过该项目的研究，并基于研究团队已有的工作基础，为自主研发出功能优越、价格适中的助听器奠定基础，并切切实实为我国自主的数字助听器研制提供强有力的支持。

结论摘要：

数字助听器中高性能语音增强算法研究课题主要开展语音增强算法的相关研究。其中包括对语音增强效果明显，但复杂度高、运算量偏大、难以实际运用于数字助听器的语音增强算法进行优化、复杂度分析，对算法模块进行合理分解，在并行处理芯片的各单元之间实现任务平衡，以达到最高的效率且降低功耗。本项目的研究为高效的语音增强算法应用在包含多核芯片的数字助听器上提供支持。优良的数字助听器可提高患者的语言理解率，并使患者的听觉更舒适。经过3年的研究，本项目提出了新的适用于助听器指向性传声器的自适应算法，用以动态调整传声器系统中滤波器的系数，使指向性模式的灵敏度最低点朝向噪声源方向，达到降噪的目的；进一步考虑到室内环境中混响的存在严重影响了指向性系统的降噪性能，提出了适用于混响环境的自适应双传声器指向性算法，实现了在混响环境中的自适应指向性；最后，为减少助听器场景分类算法中特征提取的复杂度，提高识别准确率，给出了一种改进的对数能量特征参数，并验证了特征参数的有效性；同时为了在噪声抑制和语音失真中之间寻找最佳平衡，提出了基于听觉频域掩蔽效应的自适应β 阶贝叶斯感知估计语音增强算法，以期提高语音增强的综合性能。