电子耳蜗(Cochlear Implant,简称CI)是唯一能帮助深重度耳聋患者恢复听觉的医用植入设备,它依靠电脉冲直接刺激患者的听神经产生听觉。随着仿声耳技术的发展,其言语识别率可达很高,并用于听觉修复手术。但研究发现,CI仍存在不足,例如,多数语前聋儿童植入者对声调感知和发声均较差,对音乐感知更弱,人们对CI在音调及音乐听感知的认识和编码处理上仍有待深入;而且,在背景噪音下,CI的言语识别率和感知性能会迅速下降,有效抑制噪声的方案也是当前CI需要解决的重要课题。本文针对现有CI声音编码策略的不足,围绕提高CI感音质量、增强音调感知及抑制噪声等问题,从信号处理角度,进行了以下研究。(1)为更准确地提取声音信号,提出了全相位DFT带通滤波器组波形编码方案,由于全相位DFT滤波器更优的特性,使改进方案的CI仿真音信号和听感知均比以往传统非线性相位滤波器组的仿真结果更佳,从而证实:滤波器特性对波形编码方案有可感知的影响,尤其相位特性影响明显。(2)为探明健听耳感知音调信息的机理,提出了基于嵌合音实验的音调感知研究方案,通过全相位滤波+Hillbert变换将通道信号分解成包络和精细时间结构两部分,对多种嵌合方式重构的音作测听分析,结果发现:音调信息主要在低频段上以精细时间结构形式被人耳感知,分析现有编码方案的不足,提出并仿真实现了一种动态能量跟踪的优化电极刺激编码方案,提高了音质和音调的感知。(3)为增强背景噪声下CI的感音效果,对小波包去噪和谱减去噪方法做了深入研究,对已有算法提出改进措施,并用于CI抗噪。针对传统小波降噪存在过度阈值的问题,提出基于听觉感知小波包的时间自适应阈值降噪新算法,该算法通过计算每帧信号的语音存在概率密度,自适应调节降噪阈值,使重构得到的信号更加清晰,尤其在词边界感知上;为提高CI降噪处理速度和有效去除非平稳噪声,提出了基于语音端点检测和动态噪声谱估计的改进谱减降噪方案,对带噪语音每个Bark子带基于最小统计量调节递归平均的噪声谱估计,更好地跟踪非平稳噪声的变化,使传统谱减法难以解决的残留“音乐”噪声有效去除。(4)研究中,还开发了自己的CI听觉仿真实验平台,论文对其功能和组成架构作了介绍和说明。论文最后对CI的未来改进提出建议和展望。