仿射调制听力图融合网络

降噪补偿一体

将降噪与听力补偿统一为单一模型，避免分步处理带来的交互缺失与复杂度增加。

Ye, Ni · Liang, Ruiyu · Hao, Xiaoshuai · Cheng, Jiaming · Wang, Qingyun · Huang, Chengwei · 邹采荣 · Wei, Zhou · Ding W. · Schuller, Björn W.

Information Fusion 2026

参数信息

性能指标 HASQI

0.47

性能指标 PESQ

2.9

技术优势

任务协同优化

通过仿射调制融合听力图与频谱特征，显式建模降噪与听力补偿的交互，避免分步处理的信息割裂。

性能显著领先

在HASQI和PESQ指标上显著超过现有最佳联合模型，验证了融合方法的有效性。

应用场景

• 数字助听器：单模型实时完成降噪与个性化补偿，简化助听器算法流水线。
• 语音增强芯片：融合模型高效紧凑，可部署为低功耗语音增强IP核。
• 听觉脑机接口：提供干净的增强语音，改善听觉刺激信号的清晰度。