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Processamento Tempo-Freqüência de Sinais Auditivos Guido Stolfi PEE-5752 - EPUSP Junho / 2003.

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2 Processamento Tempo-Freqüência de Sinais Auditivos Guido Stolfi PEE EPUSP Junho / 2003

3 Objetivos e Motivação Desenvolver dispositivo baseado em DSP para processamento de áudio em tempo real. Aplicação: auxilio a portadores de determinadas deficiências auditivas. Conceito básico: Percepção auditiva humana efetua análise do som através de bancos de filtros.

4 Estrutura do Ouvido Humano

5 Estrutura da Cóclea

6 Secção da Cóclea

7 Detalhe dos Órgãos de Corti

8 Atuação dos Órgãos de Corti

9 Seletividade das Fibras Auditivas

10 Processamento dos Estímulos Nervosos

11 Um Diagrama de Blocos da Audição Canal auditivo Córtex auditivo Núcleos nervosos Membrana basilar Células de Corti E D

12 Seletividade do Ouvido: Bandas Críticas

13 Resposta Temporal das Bandas Críticas 5 ms/div

14 Curvas de Audibilidade para Audição Normal

15 Audição com Perdas Transmissivas Solução clássica: Amplificação seletiva para compensar perdas

16 Audição com Perda de Limiar Amplificação seletiva é prejudicial; é necessário processamento não-linear (controle automático de ganho)

17 Zonas Mortas na Cóclea Perda de compreensão da fala muito superior ao previsto pelo audiograma; amplificação não melhora compreensão

18 Implante Coclear Quando há dano nas células de Corti, mas sobrevivem terminações nervosas

19 Resumo do Presente Trabalho Processamento tempo-freqüência de sinais de áudio (em Matlab®) Uso de janelas temporais superpostas e transformada discreta de cossenos Simulação de processos de perdas auditivas Simulação de processamentos destinados a combater perdas auditivas

20 Diagrama de Blocos do Processamento Áudio Digitalizado Janelamento Temporal Superposto Transformada Discreta de Cossenos Mapeamento Processamento Não-linear Transformada Inversa Áudio Digitalizado Janelamento Temporal Superposto Coeficientes

21 Janelas Temporais Superpostas 256 amostras (11.6 ms) 128 amostras

22 Janela Temporal

23 Construção da Janela Temporal Convolução de uma janela retangular de 128 amostras com uma janela Gaussiana Como a janela é aplicada 2 vezes em série, cada aplicação usa a raiz quadrada da convolução J = sqrt(conv(rectwin(128),gausswin(128,4.2)))

24 Transformada Discreta de Cossenos Decimação 2:1 (128 coeficientes para 256 amostras) Cancelamento de produtos de Aliasing devido à janela Coeficientes com valores reais

25 Exemplo de Processamento x Voz.wav – amostras por segundo

26 Fragmento Sonoro Após Janelamento Antes da DCT Reconstruído

27 Reconstrução Perfeita do Som Original Áudio Digitalizado Janelamento Temporal Superposto Transformada Discreta de Cossenos Transformada Inversa Áudio Digitalizado Janelamento Temporal Superposto Coeficientes

28 Processamento Não-linear Simulação de perda de limiar de sensibilidade da audição x

29 Processamento Não-linear: Compressão Compressão de amplitudes para compensar perda de limiar x

30 Exemplos de Mapeamento 1 Oitava Abaixo f(i) = (f(2i)+f(2i+1)) / 2 Translação de Freqüências f(i) = f(i-5), i=6..128

31 Exemplos de Mapeamento Zonas Mortas f(10:20) = 0; f(35:128) = x

32 Exemplos de Mapeamento Zonas Mortas f(1:10) = 0; f(25:50) = x

33 Exemplo de Mapeamento Concentração de Freqüências (simulando implante coclear com 13 eletrodos ativos) fa(4) = f(1); fa(6) = f(2)/2; fa(7) =sum(f(2:3)); fa(10)=sum(fa(4:5)); fa(14)=sum(f(6:7)); fa(20)=sum(f(8:11)); fa(40)=sum(f(11:14)); fa(43)=sum(f(15:20)); fa(48)=sum(f(21:29)); fa(53)=sum(f(30:43)); fa(57)=sum(f(44:59)); fa(59)=sum(f(60:82)); fa(61)=sum(f(83:120)); fa = conv(fa,a); x


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