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Adaptive Feedback Cancellation in Hearing Aids

Strasser, Falco (2017)
Adaptive Feedback Cancellation in Hearing Aids.
Technische Universität Darmstadt
Ph.D. Thesis, Primary publication

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Item Type: Ph.D. Thesis
Type of entry: Primary publication
Title: Adaptive Feedback Cancellation in Hearing Aids
Language: English
Referees: Puder, Prof. Dr. Henning ; Zoubir, Prof. Dr. Abdelhak
Date: 2017
Place of Publication: Darmstadt
Date of oral examination: 30 January 2017
Abstract:

Acoustic feedback is a well-known phenomenon in hearing aids and public address systems. Under certain conditions it causes the so-called howling effect, which is highly annoying for the hearing aid user and limits the maximum amplification of the hearing aid. The most common choice to prevent howling is the adaptive feedback cancellation algorithm, which is able to completely eliminate the feedback signal. However, standard adaptive feedback cancellation algorithms suffer from a biased adaptation if the input signal is spectrally colored, as it is for speech and music signals. Due to this bias distortion artifacts (entrainment) are generated and consequently, the sound quality is significantly reduced. Most of the known methods to reduce the bias have focused on speech signals. However, those methods do not cope with music, since the tonality and correlation are much stronger for such signals. This leads to a higher bias and consequently, to stronger entrainment for music than for speech. Other methods, which deal with music signals, work only satisfactorily when using a very slow adaptation speed. This reduces the ability to react fast to feedback path changes. Hence, howling occurs for a longer time when the feedback path is changing.

In this thesis, a new sub-band adaptive feedback cancellation system for hearing aid applications is proposed. It combines decorrelation methods with a new realization of a non-parametric variable step size. The adaptation is realized in sub-bands which decreases the computational complexity and increases the adaptation performance of the system simultaneously. The applied decorrelation methods, prediction error filter and frequency shift, are well known approaches to reduce the bias. However, the combination of both is first proposed in this thesis. To apply the proposed step size in the context of adaptive feedback cancellation, a method to estimate the signal power of the desired input signal, i.e., without feedback, also referred to as source signal power is necessary. This estimate is theoretically derived and it is demonstrated that it is a reliabe estimate if the decorrelation methods are additionally applied. In order to further improve the performance of the system three additional control methods are derived: The first one is an impulse detection to detect wideband impulses, which could lead to misadaptation. Secondly, a modified estimate of the source signal power to stabilize the system in case of jarring voices is proposed. Lastly, a correlation detection, which is applied to improve the trade-off between adaptation stability and tracking behavior, is developed.

The complete system is optimized and evaluated for several speech and music signals as well as for different feedback scenarios in simulations with feedback paths measured under realistic situations. Additionally, the system is tested by real-time simulations with hearing aid dummies and a torso and head simulator. For both simulation setups hearing loss compensation methods as applied in realistic hearing aids are used. The performance is measured in terms of being able to prevent entrainment (adaptation stability) and reacting to feedback path changes (tracking behavior). The complete adaptive feedback cancellation system shows an excellent performance. Furthermore, the system relies only on few parameters, shows a low computational complexity, and therefore has a strong practical relevance.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage

Bei Hörgeräten, aber auch bei Redner- und Konzertanlagen, spielt die akustische Rückkopplung eine wichtige Rolle. Sie führt unter bestimmten Umständen zu einem lauten Pfeifen (engl. Howling), welches für den Hörgerätenutzer sehr unangenehm ist. Um das Pfeifen zu verhindern, muss die maximale Verstärkung des Hörgerätes reduziert werden, wodurch natürlich auch die Leistungsfähigkeit des Hörgerätes verringert wird. Die am häufigsten eingesetzte Methode zur Verringerung des Pfeifens ist die adaptive Rückkopplungsunterdrückung, welche in der Theorie die Rückkopplung vollständig beseitigen kann. Allerdings adaptiert sie zu einer Lösung mit Bias, wenn das Eingangssignal korreliert ist. Dadurch entstehen Verzerrungsartefakte (engl. Entrainment), die wiederum die Tonqualität drastisch schmälern können. Mehrere wissenschaftliche Arbeiten befassen sich mit der Minimierung des Bias, um die Verzerrungsartefakte zu verhindern. Die meisten dieser Methoden funktionieren aber nur bei Sprache und nicht bei Musik, da die Tonalität und die Korrelation bei Musik viel größer ist. Dies hat einen größeren Bias und damit stärkere Verzerrungsartefakte als bei Sprache zur Folge. Andere Methoden, bei denen selbst bei Musik nur selten deutliche Artefakte auftreten, benutzen eine sehr langsame Adaptionsgeschwindigkeit. Dadurch wird aber die Fähigkeit, auf Änderungen des akustischen Rückkopplungspfades zu reagieren, deutlich reduziert. Infolgedessen tritt das Pfeifen bei Änderung des Rückkopplungspfades wesentlich länger auf.

In dieser Dissertation wird ein neues, adaptives Rückkopplungssystem für Hörgeräteanwendungen präsentiert. Um eine stabile Adaption ohne Pfeifen und Verzerrungsartefakte zu gewährleisten, werden Dekorrelationsmethoden mit einer neuen Realisierung einer nicht-parametrischen, variablen Schrittweite kombiniert. Die Adaption findet in Teilbändern statt, wodurch der Rechenaufwand reduziert und gleichzeitig die Leistungsfähigkeit gesteigert wird. Als Dekorrelationsmethoden werden Prädiktionsfehlerfilter und eine Frequenzverschiebung benutzt. Beides sind weit verbreitete Methoden, um den Bias zu reduzieren. Aber eine Kombination aus beiden wird das erste Mal in dieser Arbeit vorgeschlagen. Zur Berechnung der empfohlenen Schrittweite wird die Signalleistung des gewünschten Eingangssignals, d.h. ohne Rückkopplungskomponenten, welches auch Quellsignal genannt wird, benötigt. Da das Quellsignal in der Realität nicht zugänglich ist, wird ein Weg über dessen Leistungsschätzung gewählt. Eine Methode zur Schätzung, welche in Kombination mit den Dekorrelationsmethoden zuverlässig ist, wird in dieser Arbeit theoretisch hergeleitet. Außerdem werden drei zusätzliche Methoden zur Adaptionskontrolle vorgestellt, mit denen die Leistungsfähigkeit weiter gesteigert werden kann. Mit der ersten Methode, der Impulsdetektion, werden Breitbandimpulse detektiert. Dadurch werden Verzerrungsartefakte, die infolge der Impulse auftreten können, verringert. Als zweites wird eine modifizierte Schätzung des Quellsignals vorgestellt. Diese modifizierte Schätzung stabilisiert das System, wenn schrille, schreiende Stimmen o.ä. auftreten. Die letzte Methode ist eine Korrelationsdetektion, die feststellt, ob das Quellsignal stark korreliert ist. Damit kann der Kompromiss zwischen Adaptionsstabilität und Adaptionsgeschwindigkeit verbessert werden.

Das gesamte System wird abschließend für verschiedene Sprach- und Musiksignale sowie für verschiedene Rückkopplungssituationen optimiert und evaluiert. Dazu werden unter realistischen Bedingungen gemessene Rückkopplungspfade und Methoden zum Hörverlustausgleich, wie sie in echten Hörgeräten benutzt werden, eingesetzt. Außerdem wird das System auch mit einem Echtzeitsystem getestet. Zur objektiven Bestimmung der Leistungsfähigkeit des Systems werden zwei Maße definiert: Zum einen die Fähigkeit, Verzerrungsartefakte zu verhindern (Adaptionsstabilität) und zum anderen die Fähigkeit, auf die Änderung des Rückkopplungspfades zu reagieren (Adaptionsgeschwindigkeit). Das gesamte adaptive Rückkopplungsunterdrückungssystem zeigt eine exzellente Leistungsfähigkeit. Dabei benötigt das System nur wenige Parameter und zeigt einen geringen Rechenaufwand. Diese Eigenschaften machen das System sehr relevant für die Praxis.

German
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-61536
Classification DDC: 600 Technology, medicine, applied sciences > 610 Medicine and health
600 Technology, medicine, applied sciences > 620 Engineering and machine engineering
Divisions: 18 Department of Electrical Engineering and Information Technology > Institute for Telecommunications > Adaptive Systems for Processing of Speech and Audio Signals
18 Department of Electrical Engineering and Information Technology > Institute for Telecommunications > Signal Processing
Exzellenzinitiative > Graduate Schools > Graduate School of Computational Engineering (CE)
Date Deposited: 17 May 2017 12:26
Last Modified: 09 Jul 2020 01:36
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/6153
PPN: 403162122
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