对听力受损患者来说,使用助听器可以有效改善他们的听力水平。数字助听器使用过程中存在回声反馈现象,严重影响患者的使用效果。回声消除系统常用的LMS算法收敛性差,而收敛性好的RLS算法计算量大,且传统算法在处理语音信号这种非平稳信号时很难以达到理想效果。万能近似定理表明神经网络具有逼近任意非线性函数的能力,为改进回声消除系统提供了思路。本文提出基于BP神经网络的自适应回声消除方法。论文的主要内容如下:1.探究了回声消除算法的国内外研究现状,首先介绍了人类的听觉系统和听力损失的机理;并对数字助听器中采用的几种关键技术,包括声源定位、响度补偿、语音增强、回声消除技术进行了重点介绍,其中着重关注了回声消除算法的研究现状。2.对数字助听器中的回声消除算法展开研究,重点研究LMS算法、NLMS算法和RLS算法的原理,并通过仿真实验和算法计算量分析对比三种算法的优缺点,仿真实验证明在面对平稳信号时上述算法的处理效果较好,但在面对语音这样的非平稳信号时收敛速度和稳态失调均有下滑,LMS算法、NLMS算法和RLS算法均不能够有效处理非线性问题。3.介绍了BP网络的原理和网络结构,重点分析了BP算法学习过程以及网络参数。提出基于BP神经网络的回声消除算法,即将自适应滤波器权系数等价为神经元权值,把求解最佳滤波器权系数的问题转变为BP神经网络的训练过程。并建立了基于BP神经网络的自适应回声消除系统。具体研究内容包括确定输入信号、隐含层节点数、传递函数、输出层节点数等参数。通过仿真验证了BP神经网络回声消除系统的性能。仿真结果显示,算法在实现较快收敛速度的同时具有更低的稳态失调,与传统算法相比具有更好的回声消除效果。4.BP神经网络是前向多层神经网络,由于网络学习结果对初始向量异常敏感,容易导致网络陷入局部最小解。因此本章提出通过遗传算法改善BP神经网络的联合算法。利用遗传算法优化神经网络的初始权值、阈值,之后经BP神经网络进行训练,遗传算法的优化增强了BP神经网络的全局搜索能力,提高网络预测精度。仿真结果表明,遗传算法优化BP神经网络后的算法不易陷入局部最小,具有明显优越的收敛性能和更低的稳态失调量,本算法在回声反馈消除中的性能优于LMS算法、NLMS算法和RLS算法。