本發(fā)明涉及醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于ifs分形算法的耳鳴康復(fù)音合成方法。

背景技術(shù)：

耳鳴是在無外界聲源刺激下的一種主觀聽覺感知，在臨床上十分常見。以聲音為基礎(chǔ)的聲音療法被公認(rèn)為對不同類型的耳鳴治療具有普遍適用性。該方法主要使通過耳鳴的不全掩蔽，用一種聲音作為背景聲音，使患者逐漸習(xí)慣耳鳴聲的存在。以音樂為基礎(chǔ)的聲治療方法已被證明在短期內(nèi)可以有效地緩解耳鳴癥狀，其目的在于促進(jìn)放松，調(diào)整患者情緒。但是，研究表明音樂一旦被重復(fù)播放，就會(huì)喚醒患者記憶反而達(dá)不到預(yù)期的放松減壓效果。由于耳鳴是患者的一種主觀聽覺感知，其表現(xiàn)形式因人而異，比較常見的有蟬鳴、嗡嗡聲、流水聲等，自然聲可調(diào)節(jié)消極情緒，具有良好的減壓效果，能在一定程度上減輕耳鳴的煩擾。然而，自然聲一般為一種短暫而重復(fù)的聲音，采用重復(fù)循環(huán)的聲音對耳鳴治療效果并不大，因此，也進(jìn)一步限制了自然聲音在耳鳴康復(fù)治療中的應(yīng)用。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于解決上述問題，提供一種可生成與耳鳴患者相匹配的具有不重復(fù)和自相似性的耳鳴康復(fù)音的方法。

本發(fā)明的目的是這樣實(shí)現(xiàn)的，一種基于ifs分形算法的耳鳴康復(fù)音合成方法，其特征在于，包括以下步驟：

s1.選取基音音頻；

s2.對基音音頻進(jìn)行變換，生成多個(gè)變換音頻；

s3.由ifs迭代系統(tǒng)產(chǎn)生分形序列，并將序列數(shù)值映射為對應(yīng)的基礎(chǔ)音頻和變換音頻，從而合成耳鳴康復(fù)音音頻。

進(jìn)一步的，所述步驟s1中的基音音頻為與耳鳴患者的耳鳴匹配聲相一致或耳鳴患者喜愛的自然聲音頻。

進(jìn)一步的，所述自然聲音頻時(shí)長選取為3-8秒，且所選取的自然聲音頻韻律特征不重復(fù)。

進(jìn)一步的，所述步驟s1中的基音音頻的選取方法為：提供不同類型的純自然聲音音頻讓耳鳴患者進(jìn)行試聽選擇，從可接受度，喜歡程度以及與耳鳴聲的匹配度三個(gè)層面去評分，選出耳鳴患者綜合評分較高的音頻作為基音音頻。

進(jìn)一步的，所述步驟s2中對基音音頻的變換包括對基音音頻的音色、音調(diào)、速度和響度的至少一種的變換。

進(jìn)一步的，對基音音頻的音色的調(diào)節(jié)通過以下方法實(shí)現(xiàn):

a.根據(jù)mel頻帶劃分方法，采用fir帶通濾波器將基音音頻信號劃分為若干子路信號；

b.根據(jù)對音色的均衡要求對各路信號進(jìn)行增益或衰減的個(gè)性化調(diào)節(jié)；

c.將調(diào)節(jié)后的各子路信號組合輸出，得到音色均衡后的音頻信號。

進(jìn)一步的，所述步驟a包括，將基音音頻信號劃分為20-24個(gè)頻段。

進(jìn)一步的，對基音音頻的音調(diào)進(jìn)行調(diào)節(jié)的方法為：利用總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法(eemd)，自適應(yīng)的將聲音信號分解為若干個(gè)單分量信號，即包含各共振峰信息的本征模態(tài)函數(shù)(imf)；然后利用hilbert-huang變換進(jìn)行時(shí)頻分析求得各imf的瞬時(shí)頻率和瞬時(shí)幅度，基于瞬時(shí)幅頻，得到每個(gè)imf的共振峰頻率；最后，通過調(diào)整瞬時(shí)頻率，實(shí)現(xiàn)共振峰的搬移，利用am-fm模型合成音調(diào)變換后的音頻。

進(jìn)一步的，對基音音頻的速度的變換采用重疊疊加算法(ola)實(shí)現(xiàn)。

進(jìn)一步的，通過控制分形序列的長度來控制所合成分形自然聲音頻的時(shí)長。

進(jìn)一步的，步驟s3還包括：

首先，將初始化后所得的ifs分形序列進(jìn)行模值變換，得到分形整數(shù)序列；

其次，根據(jù)分形整數(shù)序列的區(qū)間跨度，將分形整數(shù)序列劃分為與音頻庫內(nèi)的音頻數(shù)量對應(yīng)的區(qū)間；

最后，通過序列值的區(qū)間判定完成音頻編號的映射，最終合成得到分形自然音音頻,并以此作為耳鳴康復(fù)音。

本發(fā)明相比現(xiàn)有技術(shù)的有益效果體現(xiàn)在：提供的基于ifs分形算法的耳鳴康復(fù)音合成方法個(gè)性化地選擇與耳鳴匹配聲相一致或耳鳴患者偏愛的自然音片段進(jìn)行韻律變換生成自然音音庫，并將分形圖像的處理方法引入到動(dòng)態(tài)自然音的合成中，將分形圖的層次變化表現(xiàn)在自然音中，很好的實(shí)現(xiàn)了聲治療音的不重復(fù)和自相似性，符合耳鳴康復(fù)音的基本特點(diǎn)，同時(shí)由于自然音是大多耳鳴患者的耳鳴匹配聲，將分形自然音作為治療音，可使患者在相似不重復(fù)的動(dòng)態(tài)治療聲中感受到耳鳴時(shí)的相似情境但又不再那么恐懼，從心理層面減輕患者對耳鳴的負(fù)面感知，最終達(dá)到習(xí)服的作用。

附圖說明

圖1為本發(fā)明實(shí)施例的基于ifs分形算法的耳鳴康復(fù)音合成示意圖；

圖2為本發(fā)明實(shí)施例的根據(jù)mel頻率所設(shè)計(jì)的濾波器組各中心頻率分布曲線。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖以及具體實(shí)施例，對本發(fā)明的基于ifs分形算法的耳鳴康復(fù)音合成方法做出進(jìn)一步的闡述說明，值得注意的是，本發(fā)明的實(shí)施方式并不限制于所提供的具體實(shí)施例。

參閱圖1-2所示，一種基于ifs分形算法的耳鳴康復(fù)音合成方法，包括以下步驟：

s1.選取基音音頻

作為優(yōu)選的實(shí)施例，所述基音音頻選取為與耳鳴患者的耳鳴匹配聲相一致或耳鳴患者喜愛的自然聲音頻。本實(shí)施例所述的自然聲包括非人造的自然界中所產(chǎn)生的聲音，例如，流水聲、風(fēng)聲、鳥鳴聲、蟬鳴聲等。由于自然聲與大多耳鳴患者的耳鳴聲音相匹配，因此，自然聲作為治療音，可使耳鳴患者在自然聲中感受到耳鳴時(shí)的相似情境但又不再那么恐懼，因而可從心理層面減輕患者對耳鳴的負(fù)面感知，最終達(dá)到習(xí)服的作用。進(jìn)一步的，結(jié)合不同自然聲的特點(diǎn)，所述自然聲音頻選取頻韻律特征不重復(fù)的3-8秒的時(shí)長。

進(jìn)一步的，由于不同耳鳴患者所產(chǎn)生的耳鳴音存在一定的差異，并且不同耳鳴患者對于不同的自然聲也有不同的反應(yīng)(厭惡、喜歡等)，因此，為了實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的匹配治療，提高聲音治療的效果，所選取的自然聲應(yīng)當(dāng)與耳鳴患者的耳鳴聲實(shí)現(xiàn)較好的匹配或者選取耳鳴患者較為喜歡或者能夠接受的自然聲作為治療音。作為一種優(yōu)選的具體實(shí)施例，可通過以下方法來獲取作為治療音的自然聲音頻：首先，提供不同類型的純自然聲音音頻讓耳鳴患者進(jìn)行試聽選擇，從可接受度，喜歡程度以及與耳鳴聲的匹配度三個(gè)層面去評分，隨后，選出耳鳴患者綜合評分較高的自然聲音頻，并以此作為基音音頻。此外，可以選取多種不同類型的自然聲音頻作為基音音頻。同時(shí)，也可采取其它不同的方式來獲取所述的自然聲音頻。

s2.對基音音頻進(jìn)行變換，生成多個(gè)變換音頻

研究表明，用于耳鳴適應(yīng)性治療的治療聲，需進(jìn)行半個(gè)小時(shí)以上甚至幾個(gè)小時(shí)的連續(xù)刺激，如果僅基于上述個(gè)性化選取的一種或幾種基音片段進(jìn)行自然音合成，合出來的自然音的韻律特征往往較為單一，并且只有對合成的音頻進(jìn)行循環(huán)而重復(fù)的播放才能滿足治療時(shí)長，然而以如此單一而重復(fù)的聲音作為耳鳴治療聲，其治療效果不盡理想，并不能滿足耳鳴的治療聲的要求。因此，作為一種解決方案，可以通過對上述基音音頻的韻律特征進(jìn)行變換，從而得到多種與基音音頻相似但又不構(gòu)成重復(fù)的變換音頻。作為具體的可行實(shí)施方式，對基音音頻的變換包括對基音音頻的音色、音調(diào)、速度和響度中的至少一種的變換，即還可以將以上變換方法進(jìn)行組合，以得到多種音律特征豐富的變換音頻，并由基礎(chǔ)音頻和變換后得到的變換音頻構(gòu)成音頻庫。上述四種韻律變換方法中，響度的變換主要通過調(diào)節(jié)音頻的幅度來實(shí)現(xiàn)。

作為優(yōu)選的具體實(shí)施方案，對基音音頻的音色的調(diào)節(jié)通過以下方法實(shí)現(xiàn):

a.根據(jù)mel頻帶劃分方法，采用fir帶通濾波器將基音音頻信號劃分為若干子路信號：

mel頻率是基于人耳耳蝸和基底膜特性所提出的新的頻率標(biāo)度，人耳的聽覺系統(tǒng)對真實(shí)頻率具有非線性(對數(shù))特征，而對mel頻率具有線性特征。mel頻率與真實(shí)頻率的轉(zhuǎn)換關(guān)系可由如下表達(dá)式表示，

fmel(f)＝2595log10(1+f/700)

其中，f為真實(shí)頻率，fmel為mel頻率。

步驟a的具體實(shí)施方式為：

首先，根據(jù)基音音頻信號的最大真實(shí)頻率得到mel最大頻率；

其次，將基音音頻信號劃分為20—24個(gè)mel頻段，并根據(jù)頻帶劃分個(gè)數(shù)計(jì)算mel頻帶間隔，同時(shí)求得各mel頻段中心頻率；

最后，采用fir帶通濾波器組，將基音音頻信號劃分為20—24個(gè)子路信號，即每個(gè)子路信號對應(yīng)一個(gè)所劃分的mel頻段。進(jìn)一步的，所述fir帶通濾波器組可根據(jù)mel頻段的劃分情況，采用窗函數(shù)法進(jìn)行參數(shù)設(shè)計(jì)。圖2所示為實(shí)施例的根據(jù)mel頻率所設(shè)計(jì)的濾波器組各中心頻率分布曲線，該圖表明根據(jù)mel頻率所設(shè)計(jì)的濾波器組各中心頻率呈對數(shù)分布，符合人耳基底膜對于頻率的感知特性。

b.根據(jù)對音色的均衡要求對各子路信號進(jìn)行增益或衰減的個(gè)性化調(diào)節(jié)：

作為具體的，為保證聲音音質(zhì)不受過大損壞，需在可控范圍內(nèi)進(jìn)行調(diào)節(jié)，可將各頻段的增益衰或減幅度控制在-20db—20db之間，此外，由于人耳對中間頻段(250hz—4khz)的聲音比較敏感，且其對聲音的清晰度有較大影響，通常對這一頻段的調(diào)節(jié)要慎重，可根據(jù)主觀感覺進(jìn)行微調(diào)或者不調(diào)節(jié)。

c.將調(diào)節(jié)后的各子路信號組合輸出，得到音色均衡后的音頻信號。

聲音的音調(diào)主要由聲音的頻率決定，是指聲音頻率的高低。所謂音調(diào)變換就是對聲音的頻率進(jìn)行調(diào)整。作為優(yōu)選的實(shí)施方案，對基音音頻的音調(diào)進(jìn)行調(diào)節(jié)的方法為：

利用總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法(eemd)，自適應(yīng)的將聲音信號分解為若干個(gè)單分量信號，即包含各共振峰信息的本征模態(tài)函數(shù)(imf)；然后利用hilbert-huang(希爾伯特-黃)變換進(jìn)行時(shí)頻分析求得各imf的瞬時(shí)頻率和瞬時(shí)幅度，基于瞬時(shí)幅頻，得到每個(gè)imf的共振峰頻率；最后，通過調(diào)整瞬時(shí)頻率，實(shí)現(xiàn)共振峰的搬移，利用am-fm模型合成音調(diào)變換后的音頻。

音頻的速度，猶如音樂的節(jié)奏，速度慢對應(yīng)節(jié)奏舒緩，速度快則節(jié)奏激進(jìn)，音頻速度的調(diào)節(jié)在聽感上能達(dá)到韻律豐富的效果。而純的自然音聲音變化單一，不像音樂那樣復(fù)雜多變對音質(zhì)的要求極高。作為一種優(yōu)選的實(shí)施方式，本實(shí)施例采用重疊疊加算法(ola)對基音音頻的速度的進(jìn)行變化調(diào)節(jié)。重疊疊加算法(ola)可分為分解與合成兩個(gè)階段，分解時(shí)，以長度為n的幀長，長度為sa的幀間距分幀，在合成時(shí)，以幀間距ss進(jìn)行合成，sa和ss的比值大小決定了規(guī)整因子α的大小，α大于1則信號拉伸實(shí)現(xiàn)音頻減速處理，小于1則信號壓縮實(shí)現(xiàn)音頻加速處理。

s3.由ifs迭代系統(tǒng)產(chǎn)生分形序列，并將序列數(shù)值映射為對應(yīng)的基礎(chǔ)音頻和變換音頻，從而合成耳鳴康復(fù)音音頻。

具體的，由ifs迭代系統(tǒng)產(chǎn)生分形序列后，分別對基礎(chǔ)音頻和變換音頻進(jìn)行編號，并將序列數(shù)值映射為對應(yīng)編號的基礎(chǔ)音頻和變換音頻，從而將基礎(chǔ)音頻和變換音頻按照分形序列拼接合成滿足相似而不重復(fù)特征的分形自然聲音頻，并以之作為耳鳴康復(fù)音音頻。進(jìn)一步的，可以設(shè)置不同的映射規(guī)則，建立基礎(chǔ)音頻和變換音頻與分形序列之間的特定對應(yīng)關(guān)系，以使得按照該映射規(guī)則拼接合成的自然聲音頻的韻律特征符合相似而不重復(fù)的特征。

作為步驟s3的一種具體的實(shí)施方案：

首先，將初始化后所得的ifs分形序列進(jìn)行模值變換(即對分形序列進(jìn)行取模，放大，取整處理)，得到分形整數(shù)序列；優(yōu)選的，由于不同分形算法或進(jìn)行不同初始化得到的分形序列的數(shù)值差異較大，因此，可對初始化后所得的ifs分形序列先進(jìn)行取值范圍判定，而后對所選定的范圍進(jìn)行模值變換；

其次，根據(jù)分形整數(shù)序列的區(qū)間跨度(最大值與最小值的差值)，將分形整數(shù)序列劃分為與音頻庫內(nèi)的音頻數(shù)量對應(yīng)的區(qū)間；

最后，通過序列值的區(qū)間判定完成音頻編號的映射，最終合成得到分形自然聲音頻,并以此作為耳鳴康復(fù)音。

作為優(yōu)選的，可通過控制分形序列的長度來控制所合成分形自然聲音頻的時(shí)長。

本發(fā)明提供的基于ifs分形算法的耳鳴康復(fù)音合成方法通過個(gè)性化地選擇與耳鳴匹配聲相一致或耳鳴患者偏愛的自然音片段進(jìn)行韻律變換生成自然音音庫，并將分形圖像的處理方法引入到動(dòng)態(tài)自然音的合成中，將分形圖的層次變化表現(xiàn)在自然音中，很好的實(shí)現(xiàn)了聲治療音的不重復(fù)和自相似性。

以上對本發(fā)明的具體實(shí)施例進(jìn)行了詳細(xì)描述，但其只是作為范例，本發(fā)明并不限制于以上描述的具體實(shí)施例。對于本領(lǐng)域技術(shù)人員而言，任何對本發(fā)明進(jìn)行的等同修改和替代也都在本發(fā)明的范疇之中。因此，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍下所作的均等變換和修改，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的范圍內(nèi)。