人工耳蜗(Cochlear Implants,CI)是一种恢复重度耳聋患者听觉功能的重要技术方法,它模仿人耳的声电转换功能,利用语音编码策略将声音信号编码为电信号,直接对耳蜗内的听神经进行电刺激进而产生听觉感应。目前商业化的人工耳蜗在安静环境下已经取得了良好的听觉感知效果,但是由于语音编码策略在信息提取上存在的缺陷,导致佩戴者在面对复杂环境时识别效果受限,因此改善语音编码策略以提高人工耳蜗的感知水平对广大耳聋患者具有重要的现实意义。在新型人工耳蜗语音编码策略的探索过程中,谐波单边带编码策略(Harmonic Single Sideband Encoder,HSSE)被认为是一种能通过基频和谐波编码来改善声调识别能力的新方法,但其编码性能还仅局限在螺旋神经节细胞(Spiral Ganglion Cells,SGCs)的神经电生理评价上,而且也未考虑到语音谐波能量的分布情况。为此,本文将以HSSE编码策略作为研究基础,分别从验证方式和算法设计上对其进行完善。本文首先对连续间隔采样策略(Continuous Interleaved Sampling,CIS)和HSSE编码策略进行了编程实现。在此基础上,以CIS和HSSE编码语音作为实验对象,通过神经元响应预测模型来检验HSSE编码策略在下丘(Inferior colliculus,IC)神经元上的响应特性。在预测模型的建立上,首先通过动物实验记录部分下丘神经元的spike响应,并筛选出合适的神经元作为预测模板;然后根据预测要求对整个模型的参数进行设置;最后以不同编码方式下的语音作为模型输入,预测下丘神经元响应的输出。依据模型预测的响应结果,本文分别在输出响应和声调识别上对语音编码策略在下丘神经元上的响应特性进行评估,实验结果表明,HSSE编码在下丘响应的刺激后时间直方图(Post-stimulus time histogram,PSTH)中表现出与原始语音更为相似的神经元发放,在神经元的发放趋势上也更遵循语音基频的变化规律,证明了在下丘神经元的响应上HSSE策略同样要优于CIS策略。针对HSSE编码方案中可能存在的信息丢失问题,本文通过分析语音信号的谐波能量分布情况,提出谐波单边带自适应编码策略(Adaptive Harmonic Single Sideband Encoder,aHSSE)。为验证方案的可行性,本文首先对HSSE与aHSSE两种编码方案进行了仿真分析,实验结果表明,aHSSE通过在子带通道内进行合理的谐波分配,能够有效增加编码信号的时域信息量。同时,本文还利用建立的下丘神经元响应预测模型对改进前后的两种编码方案进行对比,实验结果显示aHSSE不仅在下丘神经元的响应输出上要更接近于原始语音,而且在声调识别的效果上也要显著高于HSSE编码方案。为进一步开展HSSE编码策略在动物实验上的神经元响应研究,本文还利用Lab VIEW作为系统框架搭建了一套耳蜗电刺激动物实验系统,该系统以Lab VIEW作为设计平台,结合语音信号处理软件模块和电刺激输出硬件模块,能够实现语音信号到耳蜗电刺激信号的转换。离线语音测试结果显示该刺激系统不仅能实现多通道编码信号的间隔刺激输出,并且各项刺激参数均满足耳蜗电刺激的需求。本课题对谐波单边带人工耳蜗算法进行了初步研究,不仅对比分析了HSSE编码策略在下丘神经元上的响应特性,还在算法改进上提出并初步验证了基于谐波分布的语音编码方案。为后续人工耳蜗语音编码策略在方案设计和方案验证上提供新的思路和依据。