ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОЕ КОДИРОВАНИЕ ЗВУКОВЫХ СИГНАЛОВ В ЦИФРОВЫХ СЛУХОВЫХ АППАРАТАХ

Короткий опис

НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ УКРАИНЫ
“КИЕВСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ”

На правах рукописи

ДАБИРСИАГИ СЭЕДХЕСАМЕДДИН

УДК 534.86

ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОЕ КОДИРОВАНИЕ ЗВУКОВЫХ СИГНАЛОВ
В ЦИФРОВЫХ СЛУХОВЫХ АППАРАТАХ

диссертация на соискание ученой степени кандидата
технических наук

Специальность 05.09.08 – Прикладная акустика и звукотехника

Научный руководитель - доктор технических наук, профессор
Розоринов Георгий Николаевич

Киев-2013
ОГЛАВЛЕНИЕ
стр.
УСЛОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .4
ВВЕДЕНИЕ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

ГЛАВА 1
АНАЛИЗ ПРОБЛЕМ ВЫСОКОКАЧЕСТВЕННОГО ВОСПРОИЗВЕДЕНИЯ ЗВУКА В СЛУХОВЫХ АППАРАТАХ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .13
1.1. Строение и работа органа слуха . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .13
1.2. Классификация слуховых аппаратов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
1.3. Некоторые особенности обработки сигналов в цифровых слуховых аппаратах . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
1.4. Постановка задач исследований . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
ГЛАВА 2
ПУТИ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ЭНЕРГОСБЕРЕЖЕНИЯ В ЦИФРОВЫХ СЛУХОВЫХ АППАРАТАХ .. . . . . . . . . ………………… ……………. . . . 52
2.1. Полифазные сигналы и структуры фильтров в ЦСА. . . . . . . . . 52
2.2. Модель Голдштайна ЦСА. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
2.3. Цифровые представления сигналов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .71
2.3.1. Линейное представление . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
2.3.2. Логарифмическое представление . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
2.3.3. Представление с плавающей запятой. . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
2.3.4. Модифицированное представление с плавающей запятой . 81
2.3.5. Отношение сигнал/шум квантования . . . . . . . . . . . . . . . . .83
2.3.6. Динамический диапазон . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .86
2.4. Выводы по второй главе . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .88
ГЛАВА 3
БАЗОВЫЕ ЭНЕРГОПОТРЕБЛЯЮЩИЕ ЭЛЕМЕНТЫ ЦИФРОВЫХ СЛУХОВЫХ АППАРАТОВ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
3.1. КИХ-фильтры . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
3.2. Линейный перемножитель с накоплением . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
3.3. Перемножитель Бо-Вули . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
3.4. Логарифмический ПН . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
3.5. ПН на основе представления с плавающей запятой. . . . . . . . . . . . 95
3.6. ПН на основе модифицированного представления с плавающей запятой . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
3.7. Выводы по третьей главе . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
ГЛАВА 4
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ПРОВЕРКА ВОЗМОЖНОСТИ УЛУЧШЕНИЯ ЭНЕРГОСБЕРЕЖЕНИЯ В ЦИФРОВЫХ СЛУХОВЫХ АППАРАТАХ. . . . 98
4.1. Имитационное моделирование . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .98
4.1.1. Совокупность значений входных сигналов. . . . . . . . . . . . . 98
4.1.2. Верификация данных . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100
4.1.3. Алгоритмы расчета мощности . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
4.1.4. Число сигнальных переходов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104
4.1.5. Зависимость мощности от формата представления данных . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .106
4.2. Аппаратное тестирование элементов ЦСА. . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
4.3. Разработка и внедрение в производство СА с встроенной ЧМ системой и малым энергопотреблением . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
4.4. Выводы по четвертой главе . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .119
ЗАКЛЮЧЕНИЕ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .121
ЛИТЕРАТУРА . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123
ПРИЛОЖЕНИЯ:
А. Листинг программы децимации во временной области . . . . .130
Б. Листинг программы по определению влияния децимации на качество воспроизведенного звукового файла .wav. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131
В. Листинг программы децимации в частотной области . . . . . . .132
Г. Акт внедрения результатов диссертационной работы . . . . . . . 133

УСЛОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ:
АРУ – автоматическая регулировка усиления,
АЦП – аналого-цифровой преобразователь,
БЦСА – бесканальный цифровой слуховой аппарат,
ВОЗ – Всемирная организация здравоохранения,
ВУЗД – выходной уровень звукового давления,
ИК – индукционная катушка,
ИРМ – инструмент расчета мощности,
ИС – интегральная схема,
КИХ – конечная импульсная характеристика,
КЛБ – конфигурируемый логический блок,
ЛПН – линейный перемножитель с накоплением,
ОСШК – отношение сигнал / шум квантования,
ПД – порог дискомфорта,
ПЛИС – программируемая логическая интегральная схема,
ПН – перемножитель с накоплением,
ПС – порог слышимости,
ПУ – предварительный усилитель,
ПФ – полосовой фильтр,
СА – слуховой аппарат,
СУ – согласующее устройство,
ТП – таблица поиска,
УЗД – входной уровень звукового давления,
УЗДН – уровень звукового давления насыщения,
ФВЧ – фильтр верхних частот,
ФНЧ – фильтр нижних частот,
ЦАП – цифро-аналоговый преобразователь,
ЦОС – цифровая обработка сигналов,
ЦСА – цифровой слуховой аппарат,
ЦСП – цифровой сигнальный процессор,
ЧМ – частотная модуляция,
ЧХ – частотная характеристика,
ЭМ – эталонная модель,
ЭС – экспертная система.

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность работы.
В современных портативных речевых системах (слуховые аппараты (СА), мобильные телефоны, портативные плееры, планшеты), реализуемых с использованием цифровых сигнальных процессоров (ЦСП), должно обеспечиваться высококачественное воспроизведение звука путем сложной обработки сигналов (фильтрации, компандирования, эквализации, специальных нелинейных эффектов, подавления шума и т.п.). В то же время такие системы должны удовлетворять жестким требованиям низкого энергопотребления, малого объема и веса [1]. Удовлетворить этим требованиям можно воспользовавшись, по меньшей мере, четырьмя способами:
 используя нелинейное квантование звуковых сигналов;
 обработку звуковых сигналов выполнять, используя операции сложения и умножения над числами, представленными непосредственно в логарифмически-кодированном виде;
 снижая частоту дискретизации обрабатываемых сигналов;
 применяя специальные схемные решения при реализации процедуры перемножения двоичных чисел.
Снижения энергопотребления в ЦСП (DSP) можно достичь, понижая разрядность квантования. Однако при этом сужается динамический диапазон и увеличивается ошибка (шум) квантования. Достичь компромисса между энергопотреблением и качеством звукового сигнала можно, используя неравномерное квантование, то есть осуществив нелинейное преобразование сигналов перед процедурой линейного квантования [1].
Использование неравномерного квантования позволяет не только снизить разрядность аналого-цифрового преобразователя (АЦП), но и обеспечивает постоянство отношения сигнал-шум (ошибки квантования) для значительного диапазона входных уровней [2]. Важным параметром нелинейного квантования является основание логарифма. Варьируя этим параметром, можно управлять значениями таких характеристик как отношение сигнал-шум квантования и динамический диапазон АЦП цифровых СА [3].
Нелинейное квантование по µ-закону или А-закону хорошо удовлетворяет требованиям систем цифровой связи, однако недостаточно хорошо удовлетворяет требованиям построения цифровых СА (ЦСА). Напротив, нелинейное квантование в сочетании с представлением чисел в формате "знак-экспонента-мантисса" хорошо отвечает таким требованиям, позволяя минимизировать длину закодированной выборки звукового сигнала, обеспечить большой динамический диапазон и приемлемое отношение сигнал-шум [3].
Другой важный способ снижения энергопотребления в ЦСА состоит в следующем. Поскольку в малогабаритных системах типа ЦСА оцифрованные звуковые сигналы необходимо дополнительно подвергать различным специальным, линейным и нелинейным, преобразованиям, при реализации вычислений с помощью интегральных микросхем можно достичь существенной экономии энергопотребления, если в специализированных цифровых процессорах выполнять действия непосредственно над логарифмически-кодированными данными [3], без предварительного их декодирования.
Третий способ снижения энергопотребления в ЦСА состоит в снижении частоты дискретизации обрабатываемых сигналов. Такое снижение возможно, поскольку ЦСА содержат банки цифровых октавных фильтров. Сигналы с выходов этих фильтров можно подвергнуть многократной децимации (прореживанию), что эквивалентно многократному снижению частоты дискретизации и, соответственно, позволяет существенно снизить энергопотребление.
Вместе с тем, различие полос пропускания банков октавных фильтров означает, что при таком прореживании образуется множество цифровых потоков с различными частотами дискретизации. Для облегчения согласования таких потоков целесообразно использовать специальный математический аппарат в виде полифазного представления дискретных сигналов и полифазного представления структур цифровых фильтров [4].
Четвертый способ снижения энергопотребления в ЦСА состоит в рациональном построении схем перемножения чисел, представленных в двоичной форме. К перемножителям такого рода относятся, в частности, линейные перемножители с накоплением – так называемые перемножители Бо-Вули, для реализации которых требуется меньшее количество вентилей, чем для обычных устройств перемножения.
Рассмотрением вопросов, посвященных слуховым устройствам и аппаратам занимались, в частности, А.В. Римський-Корсаков, Я.Ш. Вахитов, В.А. Лисовский, В.П. Овсяник, А.Н. Продеус.
Задача использования специальных преобразований сигналов для различных цифровых устройств ранее решалась другими авторами, включая К-кластеризацию изображений и видеосигналов [5–12]. Большое влияние на такие работы оказали Роберт Морли, Джордж Энгель, Томас Салливан и др., которые изучали логарифмические представления звуковых сигналов [13 – 17]. В работах этих авторов основное внимание уделялось качеству звукового сигнала, без учета особенностей потребления энергии при цифровой обработке сигнала и высокой функциональности СА. Настоящая работа в большей своей части сконцентрирована именно на таких особенностях.
Ли Шэнгом и др. сделана попытка рассчитать потребляемую мощность в ПЛИС VirtexTM-II [18]. Однако, в этой работе не выяснялась связь потребляемой мощности с числом сигнальных переходов, а установлена только зависимость от тактовой частоты.
Ква [19] представлен метод построения аналого-цифрового преобразователя с выводом данных в логарифмическом виде. Автор использует сигма-дельта преобразователи и сравнивает показатель экономии потребляемой мощности для логарифмического преобразователя с аналогичным показателем линейного преобразователя второго порядка.
Все это указывает на актуальность и необходимость дальнейшей разработки методов и алгоритмов снижения энергопотребления портативных цифровых устройств, включая ЦСА.
Цель и задачи работы.
Целью работы является разработка методов и алгоритмов преобразования звуковых сигналов, минимизирующих потребление энергии.
Для достижения поставленной цели в диссертационной работе необходимо решить следующие задачи:
1. Провести анализ современного состояния в области создания ЦСА.
2. Обосновать выбор рационального способа кодирования звуковых сигналов в ЦСА, использующих ЦСП (DSP).
3. Показать возможность и целесообразность построения специализированных цифровых процессоров, выполняющих действия над логарифмически-кодированными данными и реализующих типовые для ЦСА функции.
4. Показать целесообразность полифазного представления цифровых сигналов в ЦСА.
5. Оценить полное энергопотребление линейных перемножителей с накоплением для одночастотных и многочастотных ЦСА и разных форматов представления цифровых сигналов.
6. Показать целесообразность использования элементов технологии экспертных систем (ЭС) при разработке обобщенной схемы управления ЦСА.
7. Экспериментально проверить правильность теоретических выводов и предложений путем компъютерного имитационного моделирования.
8. Разработать и реализовать способы тестирования ЦСА, которые наиболее точно определяют их энергопотребление.
Объект исследования – процесс обработки звукового сигнала в малогабаритных цифровых слуховых аппаратах, использующих цифровые сигнальные процессоры.
Предмет исследования - методы, модели и алгоритмы цифрового преобразования звуковых сигналов в цифровых слуховых аппаратах.
Методы исследования.
В работе использовались методы теории вероятностей, теории кодирования, теории биотехнических и экспертных систем. Для анализа речевых сигналов использовались методы полифазного представления. Подтверждение теоретических результатов выполнялось компъютерным имитационным моделированием и натурными экспериментами.
Научная новизна полученных результатов. В процессе выполнения диссертационной работы получены следующие результаты:
1. Выполнен уточненный анализ связей между различными цифровыми представлениями звуковых сигналов и энергопотреблением ЦСА. Это позволяет, при прочих равных условиях, обоснованно выбирать метод числового представления обрабатываемых в ЦСА данных на основе энергетического критерия.
2. Уточнена математическая модель полифазного представления обрабатываемых в ЦСА сигналов, что облегчает инженерный анализ параллельных процессов обработки данных.
3. Усовершенствована методика экспериментальной проверки с помощью компъютерного имитационного моделирования правильности теоретического положения о предпочтительности числового представления обрабатываемых в ЦСА данных в логарифмическом формате.
4. Предложено использовать, для верификации правильности выходных данных перемножителей с накоплением, программные эталонные имитационные модели функций аппаратного обеспечения ЦСА, что позволяет количественно оценить выигрыш от использования логарифмического числового представления данных, не прибегая к созданию дорогих физических моделей.
5. Экспериментально, путем имитационного моделирования, получена зависимость потребляемой мощности в ЦСА для перемножителей с накоплением с речевыми входными данными для разных форматов представления чисел. Это позволяет как проверять правильность теоретических выводов, так и осуществлять обоснованный выбор формата представления данных, обеспечивающего минимальное энергопотребление.
6. Впервые выполнена оценка полного энергопотребления для одночастотных и многочастотных ЦСА, для различных форматов представления данных, что позволяет аргументированно выбирать модель ЦСА, технологию обработки данных, а также элементную базу, исходя из требования минимизации энергопотребления.
Практическое значение полученных результатов.
1. Использование в ЦСА нелинейного квантования с представлением чисел в формате "знак-экспонента-мантисса", в сочетании с ЦСП, рассчитанными на обработку данных, подвергнутых нелинейному преобразованию, позволяет существенно, до трех раз, снизить энергопотребление при фиксированных динамическом диапазоне и отношении сигнал-ошибка квантования.
2. Использование полифазного представления дискретных сигналов и структур цифровых фильтров позволяет до 40 раз снизить энергопотребление за счет снижения частоты дискретизации обрабатываемых в ЦСА сигналов.
3. Предложенная методика имитационного моделирования основных энергопотребляющих элементов ЦСА, в частности – перемножителей с накоплением, позволяет избежать физического моделирования и тем самым уменьшить стоимость экспериментальной проверки правильности принятых технических решений.
4. Предложенное использование в интерфейсе ЦСА элементов технологии ЭС позволяет индивидуализировать и упростить настройку ЦСА, что важно при практической эксплуатации ЦСА.
Личный вклад соискателя. Основные результаты диссертационной работы получены автором самостоятельно. Автором обоснована целесообразность разработки методов и алгоритмов снижения энергопотребления в ЦСА. В работах, опубликованных в соавторстве, автору принадлежат следующие результаты: [27] – выявлены особенности обработки звуковых сигналов в ЦСА; [52] – технология обработки данных, а также выбор элементной базы, исходя из требования минимизации энергопотребления; [45] – схемные решения многократной децимации-интерполяции звуковых сигналов; [59] – реализация процедуры моделирования в среде MatLab; [46] – использование в ЦСА нелинейного квантования с представлением чисел в формате "знак-экспонента-мантисса"; [35] – анализ современного состояния в области создания ЦСА; [53] – оценка полного энергопотребления для одночастотных и многочастотных ЦСА, для различных форматов представления данных; [47] – использование полифазного представления дискретных сигналов и структур цифровых фильтров; [51] – методика имитационного моделирования основных энергопотребляющих элементов ЦСА, в частности – перемножителей с накоплением.
Апробация результатов диссертации. Научные и практические результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на конференциях: V Міжнародна науково-технічна конференція, 5-9 жовтня, 2009 р. "Сучасні інформаційно-комунікаційні технології (Cominfo'2009–Livadia)"; ІV наукова конференція ДУІКТ. – Київ, 5-6 листопада 2009 р. "Сучасні тенденції розвитку технологій в інфокомунікаціях та освіті"; VІІІ Міжнародна науково-технічна конференція, 1-5 жовтня, 2012 р. "Сучасні інформаційно-комунікаційні технології (Cominfo'2012–Livadia)".
Публикации. По теме диссертации опубликовано 10 научных работ, из них 1 монография, 6 статей в ведущих специализированных изданиях ДАК Украины (из них 1 – без соавторов), 3 – в материалах конференций.
Структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, 4 разделов, заключения, списка использованной литературы и приложения. Основное содержание работы изложено на 120 страницах машинописного текста, 38 рисунках, 3 таблицах. Список использованных источников содержит 62 наименования на 7 страницах.

Список літератури

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ И ВЫВОДЫ
В диссертационной работе решается актуальная научно-техническая задача снижения энергопотребления ЦСА. На основе исследования форматов цифрового представления звуковых сигналов, использования полифазных сигналов и структур фильтров, рационального построения схем перемножения чисел уменьшено энергопотребление ЦСА, что позволяет значительно увеличить время их работы при том же заряде аккумулятора.
Основные результаты работы заключаются в следующем:
1. Выполнен уточненный анализ связей между различными цифровыми представлениями звуковых сигналов и энергопотреблением ЦСА. Это позволяет, при прочих равных условиях, обоснованно выбирать рациональный способ кодирования звуковых сигналов в ЦСА, использующих ЦСП (DSP), на основе энергетического критерия.
2. Уточнена математическая модель полифазного представления обрабатываемых в ЦСА сигналов, с точки зрения создания экономичных структур децимирующего и интерполирующего фильтров, что облегчает инженерный анализ параллельных процессов обработки данных и снижает энергопотребление.
3. Усовершенствована методика экспериментальной проверки с помощью компъютерного имитационного моделирования правильности теоретического положения о предпочтительности числового представления обрабатываемых в ЦСА данных в логарифмическом формате. Показана целесообразность построения специализированных цифровых процессоров, выполняющих действия над логарифмически кодируемыми данными и реализующих типовые для ЦСА функции.
4. Для верификации правильности выходных данных ПН, предложено использовать программные эталонные имитационные модели функций аппаратного обеспечения ЦСА, что позволяет количественно оценить выигрыш от использования логарифмического числового представления данных, не прибегая к созданию дорогих физических моделей.
5. Экспериментально, путем имитационного моделирования, получена зависимость потребляемой мощности в ЦСА для ПН с речевыми входными данными для разных форматов представления чисел. Это позволяет как проверять правильность теоретических выводов, так и осуществлять обоснованный выбор формата представления данных, обеспечивающего минимальное энергопотребление.
6. Впервые выполнена оценка полного энергопотребления ПН для одночастотных и многочастотных ЦСА, и различных форматов представления цифровых сигналов, что позволяет аргументированно выбирать модель ЦСА, технологию обработки сигналов, а также элементную базу, исходя из требования минимизации энергопотребления.
7. Использование в ЦСА нелинейного квантования с представлением чисел в формате "знак-экспонента-мантисса", в сочетании с ЦСП, рассчитанными на обработку данных, подвергнутых нелинейному преобразованию, позволяет существенно, до трех раз, снизить энергопотребление при фиксированных динамическом диапазоне и отношении сигнал-шум квантования.
8. Использование полифазного представления дискретных сигналов и структур цифровых фильтров позволяет до 40 раз снизить энергопотребление за счет снижения частоты дискретизации обрабатываемых в ЦСА сигналов.
9. Разработан и реализован способ аппаратного тестирования ЦСА, наиболее точно определяющий энергопотребление, на основе полного КИХ фильтра формата 1-5-5 и фактических измерений тока, которые переведены в значения мощности.
10. Разработан и внедрен в производство СА с встроенной беспроводной ЧМ системой, который может быть применен при кондуктивной тугоухости.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1. Francesconi F., Maloberti F. A Low Power Logarithmic A/D Convertor/ Proc. оf the IEEE International Symposium on Circuits and Systems, 1996. – P. 473 - 476.
2. Скляр Бернард. Цифровая связь. Теоретические основы и практическое применение. Изд. 2-е, испр.: Пер. с англ. – М.: Издательский дом "Вильямс", 2004. – 1104 с.
3. Engel G.L., Morley R., Kwa S., Fretz R. Integrated Circuit Logarithmic Digital Quantizers with Applications to Low-Power Data Interfaces for Speech Processing. / Electronic Systems and Signals Research Laboratory Washington University in Saint Louis Department of Electrical Engineering Saint Louis, MO 63130.
4. Цифрова обробка аудіо- та відеоінформації у мультимедійних системах: Навчальний посібник / О.В. Дробик, В.В. Кідалов, В.В. Коваль, Б.Я. Костік, В.С. Лазебний, Г.М. Розорінов, Г.О. Сукач. – К.: Наукова думка, 2008. – 144 с.
5. Bilger R.C., Nuetzel J.M., Rabinowitz W.M., Rzeckowski C. Standardization of a test of speech perception in noise. J Speech Hear Res 27. – 1984. – Р. 32-48.
6. Baugh С., Wooley В. A twos complement parallel array multiplication algorithm. / IEEE Transactions on Computers, 22(12).–1973.–Р. 1045-1047.
7. CD spec. www.disctronics.co.uk/technology/cdaudio/cdaud_intro.htm.
Disctronics Manu facturing (UK) Ltd.
8. Engel G.L. Design and Analysis of logarithmic digital quantizers with applications to low-power data interfaces for speech processing. PhD Thesis, Department of Electrical Engineering Sever Institute of Technology, Washington University, SI. Louis, MO. – May, 1990.
9. "How Hearing Works". How Stuff Works (http://www.how stuff works.
com/), by Tom Harris. How Stuff Works, Inc. – 2003.
10. Dido J., Geraudie N., Loiseau L., Payeur O., Savaria Y., Poirier D. A Flexable Floating-Point Format for Optimizing Data-Paths and Operators in FPGA Based DSPs // FPGA ’02. – February, 2002.
11. Jing Lu. Power consumption of digital hearing aid computations using customized numerical representations. Master’s Thesis, Dept. of Computer Science and Engineering, Washington University. May, 2003.
12. Jing Lu, Hemmeter E., Chamberlain R., Goldstein J. Power Consumption Benefits of Custom Numerical Representations For Digital Hearing Aids. Submitted to the Application Specific Annual Project. – March, 2003.
13. Belanovic P., Leeser M. A Library of Parameterized Hardware Modules for Floating-Point Arithmetic and Their Use // Тhe Proceedings of the High Performance Embedded Computing Workshop. – 2002.
14. Chamberlain R., Hemmeter E., Morley R., White J. Modeling the Power Consumption of Audio Signal Processing Computations Using Customized Numerical Representations // Тhe Proceedings of the 36th Annual Simulation Symposium. – March, 2003.
15. Morley R., Chamberlain R, Hemmeter E., White J. Modeling the Power Consumption of Audio Signal Processing Computations Using Customized Numerical Representations // Proc. of the 36th Annual Simulation Symposium.– April, 2003, pp. 249-255.
16. Chamberlain R., Chew Yen Hsiang, DeAlwis V., Hemmeter E., Lockwood J., Morley R., Richter E., White J., Zhang Huakai. Power Consumption of Customized Numerical Representations for Audio Signal Processing. Presented at the 6th High Performance Embedded Computing Workshop. – September, 2002.
17. Sullivan T. Estimating the Power Consumption of Custom CMOS Digital Signal Processing Integrated Circuits for Uniform and Logarithmic Number Systems. Doctoral Dissertation, Dept. of Electrical Engineering, Washington University. – April, 1993.
18. Li Shang, Alireza Kaviani, Kusuma Balthala. Dynamic Power Consumption in VirtexTM-II FPGA Family.– FPGA ’02.– February, 2002.
19. Kwa S. D. Hybrid Sign/Logarithm Delta-Sigma Converter. Doctoral Dissertation, Dept. of Electrical Engineering, Washington University. – 1996.
20. Липченко В.Я., Самусев Р.П. Атлас нормальной анатомии человека. – М.: Медицина, 1983. – 298 с.
21. Справочник по акустике / В.К. Иофе, В.Г. Корольков, М.А. Сапожков : Под ред. М.А. Сапожкова. – М.: Связь, 1979. - 312 с.
22. Лисовский В.А., Елисеев В.А. Слуховые приборы и аппараты - М.: Радио и связь, 1991. - 192 с.
23. Goldstein J. L. PI, Hearing aids based on models of cochlear compression, NIH SBIR gratn DC04028 Phases I and II. awarded to BECS Technology, Inc. – January 1999 – July 2003.
24. Овсяник В.П., Мороз Б.С., Сребняк И.Ф., Сребняк И.А. Слуховые аппараты. Структура и функциональные возможности. – К.: ЦП “С-принт”, 2006. – 52 с.
25. Fliege N. J. Multirate Digital Signal Processing. Multirate Systems. Filter Banks. Wavelets. Chichester: England, John Wiley & Sons Ltd, 1998. – 302 р.
26. Скляр Б. Цифровая связь. – 2003 г. – 1099 с.
27. Дабирсиаги Сэедхесамеддин, Овсяник В.П., Розоринов Г.Н. Особенности алгоритмов обработки сигналов в интеллектуальных цифровых слуховых аппаратах // Электроника и связь. Тематический выпуск "Проблемы электроники". Часть 2. – № 3-4, 2008. – С. 37-40.
28. Лисовский В.А., Елисеев В.А. Слуховые приборы и аппараты – М.: Радио и связь, 1991. - 192 с.
29. Розоринов Г.Н. Кодирование звука в ХХ1 веке // Арсенал ХХ1 века, №1, 2000, С. 56-60.
30. Фант Г. Акустическая теория речеобразования. – М.: Наука, 1964. – 326 с.
31. Фланаган Дж. Анализ, синтез и восприятие речи. Пер. с англ. / Под ред. А.А. Пирогова. М.: Связь, 1968. - 396 с.
32. Теория прикладного кодирования: Учеб. пособие. В 2 т. Т.1 / В.К. Конопелько, В.А. Липницкий, В.Д. Дворников и др.; Под ред. проф. В.К. Конопелько. – Мн.: БГУИР, 2004. – 285 с.
33. Альтман Я.А., Таварткиладзе Г. А. Руководство по аудиологии. – М.: ДМК Пресс, 2003. – 168 с.
34. Базаров В.Г, Лисовский В.А., Мороз Б.С, Токарев О.П. Основы аудиологии и слухопротезирования. - М.: Медицина,1984. - 252 с.
35. Dabirsiaghi Seyedhesameddin, Rozorynov G.N. Hearing Aid Technology.– Ghazvin: Hadis-e-emrooz, 2008. – 124 p.
36. Крошьер Р. Е., Рабинер Л. Р. Интерполяция и децимация цифровых сигналов: Методический обзор // ТИИЭР. 1981. Т. 69, №3. С. 14-49.
37. Вайдьянатхан П. П. Цифровые фильтры, блоки фильтров и полифазные цепи с многочастотной дискретизацией: Методический обзор // ТИИЭР. 1990. Т. 78, №3. С. 77-119.
38. Гольденберг Л.М., Матюшкин Б.Д., Поляк М.Н. Цифровая обработка сигналов: Учеб. Пособие для вузов.- 2-изд., перераб. и доп. – М.: Радио и связь, 1990. – 256 с.
39. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов.- СПб.: Питер, 2002. – 608 с.
40. Sutter B. W. Multirate and wavelet signal processing. San Diego, CA: Academic Press, 1998. – 315 р.
41. Soli S.D. Offline simulations of logarithmic FIR filters: Measurements of processing distortion and perceptual tests of its audibility. Bioscience Laboratory, 3M Center. – October, 1988.
42. Goldstein J. L. Hearing aids based on models of cochlear сompression using adaptive compression thresholds, U.S. Patent Appl. №20020057808. – May 16, 2002.
43. Goldstein J.L., Valente M., Chamberlain R.D., Gilchrist P., Ivanovich D. Pilot Experiments with a Simulated Hearing Aid Based on Models of Cochlear
Compression / Proc. of Int’l Hearing Aid Research Conf. – August, 2000.
44. Goldstein J.L., Oz M., Gilchrist P., Valente M. Alternative Compressive Hearing Aid Algorithms Derived from Loudness Psychophysics and Cochlear Models / Proc. of Int’l Hearing Aid Research Conf. – August, 2002.
45. Мелешко М.А., Розорінов Г.М., Дабирсиаги Сеєдхесамеддін, Денисенко С.М. Зменшення швидкості цифрового потоку в комп’ютерних системах обробки звукових сигналів // Проблеми інформатизації та управління. Збірник наукових праць: Випуск 2(26). –К.: НАУ, 2009. – С. 99-104.
46. Розоринов Г.Н., Дабирсиаги Сэедхесамеддин. Минимизация потребляемой мощности в интеллектуальных цифровых слуховых аппаратах // Сучасні тенденції розвитку технологій в інфокомунікаціях та освіті. Збірник тез ІV наук. конф. ДУІКТ. – Київ, 5-6 листопада 2009. – С. 126-127.
47. Скрылев В.Ю., Дабирсиаги Сэедхесамеддин. Особенности алгоритмов цифровой фильтрации без свертки // Арсенал-ХХІ, № 3-4, 2009. – С. 36-38.
48. Айфичер Э.С., Джервис Б.У. Цифровая обработка сигналов: практический подход, 2-е издание.: Пер. с англ. – М.: Издательский дом "Вильямс", 2004. – 992 с.
49. Куприянов М.С., Матюшкин Б.Д. Цифровая обработка сигналов: процессоры, алгоритмы, средства проектирования. – 2-е изд., перераб. и доп. – СПб.: Политехника, 1999. – 592 с.
50. Дабирсиаги Сэедхесамеддин. Виды цифровых представлений сигнала в современных слуховых аппаратах // Арсенал-ХХІ, № 1-2, 2011. – С. 34-38.
51. Розоринов Г.Н., Труш А.В., Дабирсиаги Сэедхесамеддин. Выбор вида квантованного сигнала цифрового слухового аппарата // Наука и образование. Научно-практический журнал Западно-Казахстанского аграрно-технического университета им. Жангир хана, №2(31), 2013, с. 109-118.
52. Розорінов Г.М., Соловйов Д.О., Сеєдхесамеддін Дабірсіагі. Коригувальні коди в пасивних оптичних мережах // Технічна електродинаміка. Тематичний випуск "Силова електроніка та енергоефективність". Частина 4. – Київ,2008. – С. 53-56.
53. Розоринов Г.Н., Сэедхесамеддин Дабирсиаги. Преобразования сигнала в цифровых слуховых аппаратах // Сучасні інформаційно-комунікаційні технології (Cominfo'2012–Livadia). Збірник тез VІІІ Міжнар.наук.-техн. конф. 1-5 жовтня 2012. – С. 175-177.
54. Kalikow D.N., Stevens K.N., Elliott L.L. Development of a test of speech intelligibility in noise using sentence materials with controlled word predictability // J. Acoust. Soc. Am. № 61, 1977. – Р. 1337-1351.
55. Сергиенко А.М. VHDL для проектирования вычислительных устройств. – К.: ЧП "Корнейчук", ООО "ТИД "ДС", 2003. – 208 с.
56. Сергиенко А.М. Методика проектирования цифровых фильтров с помощью VHDL // Моделювання та інформаційні технології. Зб. наук. праць. Ін-т проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Е. Пухова НАНУ. – 2002. – Вип. 12. – С. 99-107.
57. Каневский Ю.С., Овраменко С.Г., Сергиенко А.М. Отображение регулярніх алгоритмов в структурі специализированніх процессоров // Єлектронное моделирование. – 2002. – Т.24. – №2. – С. 19-24.
58. Mentor Graphics Higher Education Program: ASIC Design Kit. http://
www.mentorg.com/partners/hep/AsicDesignKit/ASICindex.html. – 1997–2001.
59. Дабірсіагі Сеєдхесамеддін, Розорінов Г.М. Взаємозв’язок фізичних і емоційних параметрів мовних сигналів // Сучасні інформаційно-комунікаційні технології (Cominfo'2009–Livadia). Збірник тез V Міжнар.наук.-техн. конф. 5-9 жовтня 2009. – С. 42-44.
60. Lockwood J., Naufel N., Turner J., Taylor D. Reprogrammable Network Packet Processing on the Field Programmable Port Extender (FPX). ACM International Symposium on Field Programmable Gate Arrays (FPGA 2001). – Monterey, CA.– February, 2001. – P. 87 - 93.
61. Афонский А.А., Дьяконов В.П. Измерительные приборы и массовые электронные измерения. Под ред. В.П. Дьяконова. М.: СОЛОН-Пресс, 2007. – 356 с.
62. Афонский А.А., Дьяконов В.П. Электронные приборы в микроэлектронике и нанотехнологиях // Контрольно-измерительные приборы и системы, №6, 2007. – С. 19-23.