İşitme Cihazlarında Gürültü Azaltma – ReSound NoiseTracker

ReSound NoiseTracker™ ile Ses Kalitesinin ve Dinleme Konforunun Arttırılması

Dinleme konforu ve ses kalitesiyle ilgili çaba, işitme cihazı memnuniyeti açısından önemli bileşenlerdir. Her ikisi de rahat seviyelerde yükselen istenmeyen gürültünün dikkati dağıtmadan ve rahatsız etmeden rahat seviyelerde konuşma gibi istenen sesleri duyabilmeyi kapsamaktadır. Ayrıca, iyi ses kalitesi, duyulabilir kazanım dalgalanmaları veya bozuk veya boğuk konuşma gibi işitme cihazının işlemesinde rahatsız edici etkilerin olmamasını gerektirir. NoiseTracker’ı piyasadaki diğer işitme cihazı gürültü azaltıcı sistemlerle karşılaştırırken, yavaş zamanlı sabit modülasyon sistemleri konuşma sırasında gürültüyü azaltmaz. NoiseTracker bunu yapma kapasitesine sahiptir.  Hızlı zamanlı sabit modülasyon sistemleri konuşma sırasında gürültüyü azaltırken bozulmaya neden olmaktadır. NoiseTracker uyarlama zaman sabitleri kullanarak iyi ses kalitesi sağlamaktadır. Konuşmayı ve gürültüyü NoiseTracker’ın uyarlanabilir zaman sabitleriyle birleştirilerek doğru bir şekilde tanımlayan yenilikçi teknikler mükemmel dinleme konforu ve üstün ses kalitesine katkıda bulunmaktadır.

Konuşma gürültü dalga formlarında çeşitli dijital işitme cihazı es azaltma şemalarının etkilerinin karşılaştırılması NoiseTracker sadece konuşma gürültüsünün amplitüdünü çabuk ve etkin bir şekilde azaltmakla kalmaz, aynı zamanda örneğin sonunda meydana gelen tek konuşmacının konuşmasını da korur.

NoiseTracker sistemi işitme cihazı için çeşitli derecelerde gürültü azaltma şansı sunar. ReSound Metrix işitme cihazlarını hafif (-3 dB), orta (-6dB) veya güçlü -9dB) gürültü azaltma şeklinde ayarlamak mümkündür. Her dereceden NoiseTracker cihazı için gürültü azaltma değeri, konuşma sinyali tespit edilmezde uygulanacak miktardır. Daha yüksek sinyal-gürültü oranlarında, her kanalda berilen herhangi bir anda Wiener filtresi asıl kazanım azaltma değerini belirler.  NoiseTracker cihazının her derecesi, konuşma anlaşılmasını olumsuz şekilde etkilemeden uygulanabilir.  Gürültü azalmasının farklı dereceleri, cihaz esnekliğini arttırmak ve bireysel tercihlere uygunluk göstermek üzere önerilmektedir. Örneğin, bazı kullanıcılar güçlü NoisetRacker ayarı tercih ederken, diğerleri çevre gürültüsünü daha fazla duyabilmeyi tercih etmektedirler. Gürültü azaltma derecesiyle ilgili tercihler de çevresel programlarda NoiseTracker ayarlarının oranı farklı şekilde durumdan duruma değişebilir.  Hafif derecede NoiseTracker, Temel programda ReSound Metrix işitme cihazıyla varsayılanken, orta derecede NoiseTracker için Restoran programında varsayılan olarak ayarlanması önerilir.

GÜRÜLTÜ AZALTMA UYGULAMALARI

İşitme cihazlarında istenilen konuşmayı, aynı mikrofondan alındıktan sonra eşlik eden gürültüden ayırmak çok güçtür. Tekli mikrofonlu gürültü azaltma sistemleri, genelde aynı zamanda aynı frekansta enerjisi olan iki sinyal durumunda konuşmayı gürültüden nasıl ayrılacağı konusunda çözülemeyen bir çelişkiyle karşı karşıyadır. Bu çelişki konusunda yardımcı olmak için yıllar içinde çeşitli yaklaşımlar kullanılmıştır.

Gürültü azaltma sistemlerinin ilk versiyonları, yüksek geçiş filtreleri veya çeşitli sıkıştırma stratejileri aracılığıyla düşük frekanslarda gürültüyü azaltmayı amaçlamıştır. Konuşmayı anlamayı geliştirmeden çok etkin bulunmasa da (Fabry ve Van Tasell, 1990) bu yöntemler, gürültünün konuşmaya göre daha büyük düşük frekansları bileşene sahip olması ilkesine dayandırıldı. Gürültünün düşük frekanslı bileşeni en çok gürültünün yüksekliğine katkıda bulunur ve düşük seviyelere göre yüksek seviyelerde daha fazla sorun meydana getirir. Ayrıca, düşük frekanslı gürültü yukarı maskelemeye neden olabilir, böylece konuşmanın yüksek frekanslı kısımlarını maskeleyebilir.  Dijital işitme cihazları, tüm frekanslarda gürültü azaltabilen daha karmaşık stratejilerin sunulmasını da görmüştür.

Çok kanallı dijital işitme cihazları, sinyal-gürültü oranının zayıf olduğu varsayılan yerlerde herhangi bir frekansta gürültüyü azaltan gürültü azaltma teknolojilerini kullanmaktadır. Her kanalda sinyal-gürültü oranının hesabı, birçok arka plan gürültüsünde karakteristik olan daha sabit bir seviyeye kıyasla, konuşmaya özgü seviyede dalgalanmanın avantajını kullanarak elde edilmektedir. Konuşma tespit algoritmi her kanalda zarfı analiz etmektedir. Yüksek zarf seviyelerinin, konuşma sinyalinin mevcut olduğunu gösterdiği varsayılmaktadır.  Sürekli düşük zarf seviyelerinin konuşma yokluğunda gösterdiği varsayılmaktadır. Sinyalde konuşma olmadığı yüksek güvenlikte,

arka plan gürültü seviyeleri güvenli bir şekilde ölçülebilir. Detektör bu sinyal ve gürültü seviyeleri hesaplamalarını birleştirerek her kanalda bir modülasyon indeksi hesaplamaktadır. Her kanal için algısal olarak uygun kazanım, bu modülasyon-indeks seviyeleri zemininde hesaplanabilir.  Bu yaklaşım türüne modülasyon bazlı gürültü azaltma denir ve istenen sinyal tek konuşmacıysa ve fan veya motor gibi sabit gürültü varlığında iyi çalışır. Bununla birlikte, bu sistem türü eşlik eden gürültü birçok kişinin konuşması şeklinde olduğunda pek iyi çalışmaz.

Modülasyon bazlı sistemlerin diğer bir eksikliği de dinamik özelliklerle ilişkili olmasıdır. Sistem için belirtilen zaman sabitleri gürültü tanımlandığında kazanımı azaltmaya başlar ve hesaplanan sinyal-gürültü oranı artışları mevcut sistemde sabit olduğunda kazanımı yeniden yapılandırır. Bu zaman sabitleri, konuşmanın anlaşılması veya ses kalitesini bozmadan konuşma konforu sağlamada bir uzlaşmayı temsil etmektedir. Yavaş zaman sabitleri, dinleme ortamı değişiklikleri baskın gürültüden konuşmaya değiştiğinden, konuşmanın duyulabilirliğini azaltabilir. Hızlı zaman sabitleri, kazanım hızlı bir şekilde azalıp arttığından rahatsız edici algı etkilerine neden olabilir.  Genel bir kural olarak, yavaş zamanlı sabit sistemleri, gürültüde dinlemeyi oldukça rahat hale getirmektedir, bununla birlikte, konuşma segmentleri sırasında gürültüyü azaltmayı denemezler. Gürültü sadece gürültü zamanlarında azaltılır. Hızlı zaman sabiti sistemlerinde, gürültü tüm zamanlarda, konuşma sırasında da azaltılır. Ne yazık ki, hızlı zamanlı sabit sistemlerinin güçlü seviyeleri sinyalin genel ses kalitesini azaltan yapaylıklar (artefakt) oluşturmaktadır.

NOISETRACKER GÜRÜLRÜ AZALTMA

Biraz önce açıklanan modülasyon bazlı gürültü azaltma sistemleri gibi, NoiseTracker’ın asıl amacı konuşma sinyalinin az veya tespit edilemez olduğu frekans alanlarında kazanımı azaltmaktır.  Bununla birlikte, benzerlikler burada sona erer. NoiseTracker her biri dinleme konforu ve önemli konuşma bilgisini çıkarmadan iyi ses kalitesi olan 3 önemli şekilde farklılık gösterir. Bu ayırt edici özellikler: 1) konulmanın daha doğru tanımlanması 2) gürültünün daha doğru nitelendirilmesi ve 3) ses kalitesini etkilemeden gürültü azaltmayı sürdürmek üzere uyarlanabilir zaman sabitleri. Birlikte, bu farklılıklar NoiseTracker’ı gerçek spektral çıkarmanın sistem kapasitesi olarak farklı bir yere koymaktadır, öyle ki, gürültünün spektral içeriği etkin bir şekilde azaltılabilir ve konuşma sinyalinin zarfı korunur. Spektral çıkarma, bir sinyaldeki ilintisiz, ilave gürültüyü azaltmanın popüler bir yöntemidir (Boll, 1979).

Spektral çıkarma kavramı Şekil 1’de gösterildiği üzere basittir: gürültüyü ölç, bunu toplam sinyalden çıkar ve sadece istenilen sinyalle kal. Açık bir şekilde, bu stratejinin başarısı konuşmayı tanımlamak ve gürültüyü kesin bir şekilde belirleyebilmeye bağlıdır.  Başka bir güçlük, gerçek dinleme ortamlarında dinamik konuşmaya ve gürültüye devam etmektir.

Şekil 2’de 17 Warp sinyal işleme bantlarının her biri ile çalışan NoiseTracker sistemi gösterilmektedir (Groth ve Nelson, 2005). Görülebildiği üzere, giriş analizi üç bileşenden oluşmaktadır: Sinyal Güç İzleyicisi, Sinyal Varlığı Göstergesi ve Gürültü Güç İzleyicisi. Sinyal Güç İzleyicisi, sisteme giren tüm sinyal üzerinde hareket eden bant olarak tutar. Bu, herhangi bir gürültünün çıkarılacağı kısımdır. Sinyal Varlığı Göstergesi konuşmanın tüm sinyalde olup olmadığını belirleyen bileşendir. Bunu elde etmek için, spektral ve temporal özellikler, konuşmanın olması ihtimalini belirlemek için giriş spektrumundan 1 milisaniyelik aralıklarla türetilir.  Bu yöntem sadece modülasyona göre konuşmayı tanımlamanın daha net bir yoludur. Söz konusu doğru konuşma tanımlaması gürültü hesaplamasının, konuşmanın karışmadığı zamanda frekans bölgelerine ve noktalarına kısıtlanmasına olanak sağlar. Konuşmanın olmadığı tespit edilen herhangi bir aralıkta, Gürültü Güç İzleyici giren spektrumda gürültüyü hesaplar.

Şekil 1. Spektral çıkarma gürültüyü toplam sinyalden çıkararak sadece istenen sinyali bütün olarak bırakır.

Tüm sinyal ve gürültü bilindikten sonra, sinyal-gürültü oranı (SNR) tüm sinyalle gürültü seviyesi karşılaştırılarak hesaplanır. Toplam giriş sinyalinde sadece gürültü olduğunda, toplam giriş sinyali ve hesaplanan gürültü arsındaki fark, sinyal-gürültü oranı hesabında olacağı gibi küçük olacaktır. Aksine, sinyal-gürültü oranı hesabı,  toplam giriş sinyali hem konuşmadan hem de gürültüden oluştuğunda, daha büyük olacaktır. Sinyal-gürültü oranı hesabına bağlı olarak, NoiseTracker sisteminin kazanım fonksiyonu hemen her milisaniyede her frekansta yeni bir kazanım hesaplar. Kazanım fonksiyonu Wiener optimal filtreleme teorisi kullanılarak matematiksel olarak elde edilir.  Bu teknik, giriş dalga formuna göre çıkış dalga formunun korunması için tercih edilir.  Sadece gürültü olduğunda, gürültü spektrum hesabı verilen miktarda toplam sinyalden çıkarılır. Gürültü ve konuşma eş zamanlı olarak bulunduğunda, en yakın zamandaki gürültü spektrum hesabı çıkarılır.

Bu da sistemin konuşmayla gürültüyü karıştırmasıyla tüm girişten çıkarılan konuşma bilgisiyle sonuçlanır. Sabit gürültü kaynaklarıyla en etkin şekilde etkileşime girmesi için gürültü hesabının hızlı güncellenmesi arzu edilen bir durumdur. Bu çelişkiyi çözmek için, NoiseTracker ikili bir yaklaşım sergilemektedir. Gürültünün güncellenmesi için zaman sabitleri konuşma tanımlanmadığında hızlı kalmaktadır. Konuşma tespit edildiğinde, sistem yavaşlar ve bu nedenle gürültünün konuşma sırasında sabit kalması varsayılacaktır. Bunun anlamı konuşma sırasında, gürültü hesabının sadece kelimeler ve heceler arasında duraklamalarda güncelleneceği anlamına gelmektedir.  Gerçek dünya performansı bundan zarar görmez, bununla birlikte,  gürültü ortamlarının çoğu birkaç yüz milisaniyede sabittir. Bu da Gürültü Güç İzleyicisine konuşmadaki duraklamalar sırasında yakalama imkanı verir. Şekil 3’de NoiseTracker’ın konuşmayı bozmadan konuşma uğutlu gürültüsünü nasıl etkin bir şekilde azaltabildiği gösterilmektedir.

Şekil 2. Sıkıştırıcı yapısıyla sağlanan güç hesapları zayıf sinyal-gürültü oranıyla frekans bantlarını azaltmak için NoiseTracker sistemi tarafından kullanılmaktadır.

NoiseTracker sisteminin zaman sabitleri performans açısından çok önemlidir. Sinyal Güç İzleyici, konuşma zarfını korumak için hızlı zaman sabitleri kullanmaktadır.  Bununla birlikte, gürültünün kirlenmemiş olması sistem için çok önemlidir.

Örneğin, yarışmalı dijital gürültü azaltma sistemlerinin etkisi, çoklu konuşması arka planındaki gürültüde azdır, bu da sıklıkla gerçek dünyadaki dinleme ortamlarını yansıtmaktadır.