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청각신경 시냅스의 적응 효과를 이용한 인공와우 어음처리 알고리즘의 개선에 대한 시뮬레이션 연구
A Simulation Study on Improvements of Speech Processing Strategy of Cochlear Implants Using Adaptation Effect of Inner Hair Cell and Auditory Nerve Synapse 원문보기

Journal of biomedical engineering research : the official journal of the Korean Society of Medical & Biological Engineering, v.28 no.2, 2007년, pp.205 - 211  

김진호 (연세대학교 보건과학대학 의공학과) ,  김경환 (연세대학교 보건과학대학 의공학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

A novel envelope extraction algorithm for speech processor of cochlear implants, called adaptation algorithm, was developed which is based on a adaptation effect of the inner hair cell(IHC)/auditory nerve(AN) synapse. We achieved acoustic simulation and hearing experiments with 12 normal hearing per...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 적응효과IHC과 청신경의 화학적 연결의 결과로써 현재 인공와우 시스템에서 이 특성은 적용되지 않는다. 따라서 우리는 현재 인공와우의 신호처리부에서 사용되는 포락선 추출 단을 개선하여 음성의 개시점을 강조해주는 새로운 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘을사용하여 각 채널의 포락선에서 음절의 개시점에 해당하는시간적 단서가일반적인 포락선 추출방식에 비해 더욱 두드러지게 강조되는 것을 확인하였다.
  • 본 연구에서는 IHC과 청신경의 시냅스에서 일어나는 적응 효과를 인공와우의 어음처리방식에 적용함으로써 특히 잡음 하에서의 성능개선이 가능함을 보이고자하였다. 적응효과는IHC과 청신경 사이의 시냅스에서 일어나는비선형 특성으로서 청신경에 보다 풍부한 시간적 단서를 제공하며, 음성의 개시점을 강조하는 역 할을 한다[3].
  • 현재의 인공와우의 신호처리부는 정상 청각계의 아주 개 략적 인 기능만을 표현하므로, 잡음에 강인하며 음성의 특징을 더욱 효과적으로 표현할 수 있는 인공와우의 신호처리부를 개발하기 위해서는 정상 청각계를 더욱 유사하게 모방하는 것이 필수적이다[4]. 본 연구에서는 특히 청신경의 시냅스에서 발생하는 적응 효과를 인공와우의 신호처리부에 적용하기 위해 기존의 포락선 추출방식을 대신할 새로운 적응효과 알고리즘을 개발하였다.

가설 설정

  • 마이크로부터 입 력 된 음성 은 서로 다른 중심 주파수를 가진 다채널 대 역 통과 필터를 통과하고, 대 역통과필터를 통과한 신호는 포락선 추출단을 통과한 뒤 청각 다이나믹 레인지를 압축하기 위한 압축단으로 입력된다. 다이나믹 레인지 압축은 인공와우 시술 후 환자 개개인 별로 피 팅하는 것이므로 본 논문에서 압축단은 고려하지 않았다. 추출된 포락선 신호는 800 Hz 이상의 높은 펄스율을 가진 interleaved biphasic pulse로 변조된 뒤 전극으로 보내지게 된다.
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참고문헌 (13)

  1. B. S. Wilson, C. C. Finley, D. T. Lawson, R. D. Wolford, D. K. Eddington, W. M. Rabinowitz, 'Better speech recognition with cochlear implants,' Nature, vol. 352, pp. 236-238, 1991 

  2. L. Deng, C. D. Geisler, 'A composite auditory model for processing speech sounds,' J. Acoust. Soc. Am., vol. 82, pp. 2001-2012, 1987 

  3. B. Delgutte, N. Y. S. Kiang, 'Speech coding in the auditory nerve:IV. Sounds with consonant-like dynamic characteristics,' J. Acoust. Soc. Am., vol. 75, pp. 897-907, 1984 

  4. B. S. Wilson, R. Schatzer, E. A. Lopez-Poveda, X. Sun, D. T. Lawson, R. D. Wolford, 'Two new directions in speech processor design for cochlear implants,' Ear Hear., vol. 26, pp. 73S-81S, 2005 

  5. J. R. Cohen, 'Application of an auditory model to speech recognition,' J Acoust. Soc. Am., vol. 85, pp. 2623-2629, 1989 

  6. R. L. Smith, 'Adaptation, saturation, and physiological masking it: single auditory-nerve fibers,' J. Acoust. Soc. Am., vol. 65, pp. 166-178, 1979 

  7. J. Tchorz, B. Kollmeier, 'A model of auditory perception as front end for automatic speech recognition,' J. Acoust. Soc. Am., vol. 106,pp.2040-2050, 1999 

  8. R. Meddis, L. P. O'Mard, E. A. Lopez-Poveda, 'A computational algorithm for computing nonlinear auditory frequency selectivity,' J. Acoust. Soc. Am., vol. 109, pp. 2852-2861, 2001 

  9. J.H. Kim, K. H. Kim, Improvement of cochlear implant speech processor based on nonlinear time-varying filterbank model of biological cochlea, The 33rd annual fall meeting of KOSOMBE, pp.93, 2005 

  10. M. F. Dorman, P. C. Loizou, D. Rainey, 'Speech intelligibility as a function of the number of channels of stimulation for signal processors using sine-wave and noise-band outputs,' J. Acoust. Soc. Am., vol. 102, pp. 2403-2411, 1997 

  11. R. V. Shannon, F. G. Zeng, V. Kamath, J. Wygonski, M. Ekelid, 'Speech recognition with primarily temporal cues,' Science, vol. 270,pp.303-304, 1995 

  12. P. C. Loizou, M. Dorman, Z. Tu, 'On the number of channels needed to understand speech,' J. Acoust. Soc. Am., vol. 106, pp. 2097-2103, 1999 

  13. L.-P. Yang, Q.-J Fu, 'Spectral subtraction-based speech enhancement for cochlear implant patients in background noise,' J. Acoust. Soc. Am., vol. 117, pp. 1001-1004, 2005 

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