Università degli Studi di Napoli “Federico II”

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Transcript della presentazione:

Università degli Studi di Napoli “Federico II” Facoltà di Medicina e Chirurgia Corso di laurea in Tecniche Audioprotesiche TESI DI LAUREA PROTESI DIGITALI E SISTEMI DI RIDUZIONE DEL RUMORE AMBIENTALE Relatore: Ch.mo Prof. Gennaro Auletta Candidato: Gabriele Delosa Matr.585/26 Correlatore: Dott. Pasquale Riccardi Anno Accademico 2005 - 2006

Tecniche utilizzate per abbattere il rumore Attualmente i metodi utilizzati sono: Metodi con stime di potenza Metodi con stime di grandezza Metodi con stime di minimo errore quadratico medio Tecniche utilizzate per abbattere il rumore La tecnica dei Nulli Adattivi L’algoritmo MMSE La sottrazione spettrale Tecniche di predizione del parlato Sistemi microfonici La caratterizzazione del miglioramento qualitativo di un segnale, viene effettuata sia variando il rapporto Segnale/Rumore, che mediante l’utilizzo di moderne tecniche quali:

I Nulli adattivi Variando il ritardo interno tra i microfoni posteriore ed anteriore, il Processore Digitale del Segnale (DSP) può variare il diagramma polare adattivamente da cardioide, supercardioide a bidirezionale, ricercando la migliore configurazione che garantisca la più grande riduzione del segnale. Il sistema sceglierà diversi diagrammi polari in relazione alla posizione della sorgente rumorosa. La tecnica è soggetta alle leggi fondamentali della fisica acustica ed in particolare alla Distanza Critica. Difficoltà di comprensione in ambiente rumoroso (feste, ristoranti etc.) PROBLEMI Si definisce distanza critica, quella particolare distanza dalla sorgente alla quale il livello del campo sonoro diretto e del campo sonoro riverberante assumono lo stesso valore, si indica con Dc e vale Il fattore di direttività Q Il valore medio del coefficiente di assorbimento S Superficie della sorgente sonora La distanza critica dipende dal grado di assorbimento dell’ambiente, dalla sua superficie complessiva e dalla direttività e direzione dell’altoparlante. Se ci si trova entro la distanza critica dalla sorgente rumorosa allora il suono diretto risulta chiaro e nitido altrimenti se viene superata risulta confuso.

La sottrazione spettrale Schema a blocchi di processo di analisi di segnale vocale tramite stima di spettro Il fine ultimo dell’utilizzo della tecnica consiste nel migliorare la qualità del segnale prelevato dal canale audio e nell’ottenimento di un rapporto segnale/rumore che risulti il più vantaggioso possibile. Il metodo della sottrazione spettrale, è basato sulla sottrazione dello spettro di potenza stimato del rumore da quello del segnale rumoroso Il più grande pregio della tecnica di sottrazione spettrale risiede quindi nel fatto che tutto ciò che si richiede è una stima di valor medio, senza necessità di particolari assunzioni sul segnale.

L’algoritmo MMSE Un algoritmo di soppressione di tipo MMSE, che prende in esame il minimo valore quadratico medio, sfrutta le proprietà statistiche dello spettro dei segnali in esame, permettendo di ottenere un set di pesi che minimizzano l’errore quadratico medio tra il segnale che si desidera ricevere e una sua stima. L’algoritmo di soppressione permette buona qualità vocale risultante, e per ampi range di SNR Schema a blocchi che realizza l'algoritmo MMSE

Binaural recording head manikin and measuring microphones Mk1 SPERIMENTAZIONE Per la sperimentazione è stato utilizzato un sistema formato da un manichino che riproduce le sembianze del busto di un corpo umano medio e da un computer gestito da un software (VIPER) che consente sia l’acquisizione dei segnali sonori sia l’elaborazione e l’estrazione di numerosi parametri psicoacustici che permettono di determinare la qualità del suono. Binaural recording head manikin and measuring microphones Mk1 Per testare l’affidabilità dei sistemi di abbattimento del rumore delle protesi digitali abbiamo realizzato una batteria di test che prevedono l’utilizzo di una protesi digitale (Destiny 400) e il sistema Viper. I test prevedono di effettuare l’audiometria vocale sia in ambiente silente sia sotto competizione utilizzando come segnale di competizione il Bubble Noise (cinque uomini e cinque donne che parlano tra loro) a due intensità (60 e 65 dB). La prova è stata effettuata nell’audiometria sperimentale dell’Unità di Audiologia dell’Università Federico II di Napoli nella quale la soglia di intellezione ai due livelli di competizione è rispettivamente 40 dB HTL e 45 dB HTL.

Posizionamento del manichino e degli altoparlanti

Il manichino è stato posto al centro della stanza, le casse invece rispettivamente a 0° - 60° - 180° e 300°

Senza protesi con rumore a 60 dB Molti Grande Lire Giallo Stanza Nel grafico rappresentante il livello energetico, sono riportati i valori ottenuti dalla sperimentazione senza protesi con rumore di competizione a 60 dB. Le aree contornate in rosso esprimono le parole utilizzate durante il test vocale. I cinque spike, come si evince dal grafico del livello energetico, sono stati individuati a 4000 ms – 8000 ms – 13000 ms – 18000 ms e 23000 ms e corrispondono alle cinque parole utilizzate durante il test:: molti, stanza, grande, giallo e lire.

Stanza Grande Giallo Lire PARLATO Spettrogramma riferito al test vocale senza protesi con rumore di competizione a 60 dB. Le aree in giallo posizionate al di sopra dei picchi della trasformata di Fourier rappresentano gli spike della parola e del rumore. Osservando la FFT del segnale senza protesi e in ambiente rumoroso (60 dB) si osserva un rumore di disturbo sulle alte frequenze (7.000 e 10.000 Hz.). Tale rumore è da addebitare alla presenza della ventola di aspirazione presente ed attiva nella stanza al momento del test. È da notare che il segnale di competizione, essendo rappresentato dal buble noise, maschera completamente il segnale parlato.

Con protesi a 60 db di rumore Molti Grande Lire Giallo Stanza Dal grafico si nota subito la presenza del rumore che però non inficia sul riconoscimento della parola. Di fatti i picchi rappresentanti la parola appaiono comunque ben conservati mentre il rumore nettamente attutito.

Stanza Grande Giallo Lire La figura mostra l’uscita della protesi nelle condizioni rumorose con competizione a 60 dB. Lo spettrogramma evidenzia un abbattimento del rumore ed osservando il grafico dell’andamento dell’intensità in funzione del tempo si osserva come le parole sono esaltate rispetto al rumore di fondo mantenendo in maniera discreta il rapporto di compressione del linguaggio.

Senza protesi e con protesi a 65 dB di rumore Aumentando l’intensità del segnale di competizione si osserva, dalle figure seguenti, un grosso abbattimento del rumore che si ripercuote (a differenza della prova a 60 dB di rumore) sul riconoscimento delle parlato. Infatti osservando lo spettrogramma si nota un abbattimento, troppo spinto, sulle basse frequenze rendendo il riconoscimento del linguaggio più difficoltoso Molti Grande Stanza Giallo Lire Grafico del livello energetico che mostra il test effettuato senza protesi e con rumore di competizione a 65 dB

Senza protesi e con protesi a 65 dB di rumore Grande Lire Giallo Lire Notiamo subito un abbattimento troppo marcato sulle basse frequenze che pregiudicano la comprensione del linguaggio in un soggetto protesizzato.

Risultati Le protesi acustiche presentano i sistemi di abbattimento dei rumori come ottimi algoritmi di elaborazioni che permettono di esaltare il linguaggio in un ambiente rumoroso. Dai risultati della sperimentazione si è osservata un’esaltazione del linguaggio in ambiente rumoroso di 60 dB. Aumentando corrispondentemente il livello del segnale parlato ed il buble noise oltre 60 dB, i sistemi iniziano a diminuire le loro performance. Infatti i risultati presentano un abbattimento troppo marcato alle basse frequenze che pregiudicano, la comprensione del linguaggio in un soggetto protesizzato. Dall’analisi effettuata si può affermare che effettivamente i sistemi di abbattimento hanno raggiunto un buon livello, tanto da migliorare la resa delle protesi in ambienti rumorosi. Nello stesso tempo, la sperimentazione dimostra che aumentando il rumore si pregiudica l’affidabilità dei suddetti sistemi che si traduce in un peggioramento della comprensione da parte del soggetto protesizzato.

Gabriele Delosa www.audioprotesisti.org Desidero ringraziare il Prof. Gennaro Auletta ed il Dott. Pasquale Riccardi per avermi dato l’opportunità di svolgere questo lavoro di tesi Gabriele Delosa www.audioprotesisti.org