To improve the sound quality of hearing devices, equalization filters can be used that aim at achieving acoustic transparency, i.e., listening with the device in the ear is perceptually similar to the open ear. The equalization filter needs to ensure that the superposition of the equalized signal played by the device and the signal leaking through the device into the ear canal matches a processed version of the signal reaching the eardrum of the open ear. Depending on the processing delay of the hearing device, comb-filtering artifacts can occur due to this superposition, which may degrade the perceived sound quality. In this paper we propose a unified least-squares-based procedure to design single- and multi-loudspeaker equalization filters for hearing devices aiming at achieving acoustic transparency. To account for non-minimum phase components, we introduce a so-called acausality management. To reduce comb-filtering artifacts, we propose to use a frequency-dependent regularization. Experimental results using measured acoustic transfer functions from a multi-loudspeaker earpiece show that the proposed equalization filter design procedure enables to achieve robust acoustic transparency and reduces the impact of comb-filtering artifacts. A comparison between single- and multi-loudspeaker equalization shows that for both cases a robust equalization performance can be achieved for different desired open ear transfer functions.


翻译:为了提高听力装置的音质,可以使用平准过滤器,以实现声学透明,也就是说,听听听听听听听听听器听听听器听听耳声的感知性相似。平准过滤器需要确保该装置所播放的等化信号的叠加和通过该装置渗入耳道的信号,与进入开耳耳道的经处理的信号版本相匹配。视听听器设备的处理延误情况而定,梳子过滤工艺品可因这种超位而发生,这可能会降低感知的声学质量。在本文件中,我们提议采用一个以最小耳机为基础的统一程序来设计一个单一和多声频声音平准过滤器的听觉装置,以实现声学透明。为了说明非最小阶段部件,我们引入了所谓的“焦力管理”。为了减少梳理工艺品的频率,我们提议使用一种依赖频率的规范。通过多声控耳机耳机的测量音传输功能,实验结果是,拟议的平准过滤器设计程序能够实现稳健的声学透明度,并且减少不同声压压压压压压性工作的影响。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】面向工程师的图像处理,438页pdf
专知会员服务
98+阅读 · 2021年9月9日
Python分布式计算,171页pdf,Distributed Computing with Python
专知会员服务
105+阅读 · 2020年5月3日
专知会员服务
109+阅读 · 2020年3月12日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
12+阅读 · 2017年10月13日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
CIIA:A New Algorithm for Community Detection
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月28日
Strong Call-by-Value is Reasonable, Implosively
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月28日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月28日
VIP会员
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
12+阅读 · 2017年10月13日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员