Development and objective perceptual quality assessment of monaural and binaural noise reduction schemes for hearing aids [Elektronische Ressource] / Thomas Rohdenburg

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Development and Objective Perceptual QualityAssessment of Monaural and Binaural NoiseReduction Schemes for Hearing AidsVon der Fakultät für Mathematik und Naturwissenschaftender Carl-von-Ossietzky-Universität Oldenburgzur Erlangung des Grades und Titels einesDoktors der Ingenieurwissenschaften (Dr.-Ing.)angenommene DissertationDipl.-Ing. Thomas Rohdenburggeboren am 28. Mai 1975in BremenErstreferent: Prof. Dr. rer. nat. Dr. med. BirgerKollmeierKorreferenten:Prof. Dr.-Ing. Karl-Dirk KammeyerPD Dr. rer. nat. Volker HohmannTag der Disputation: 17.12.2008iiAbstractPeople with hearing impairment have great difficulties communicating in noisy and rever-berant environments. They usually require a higher signal-to-noise ratio (SNR) to achievethe same listening performance as normal hearing people. But even for normal hearingpeople a noise reduction is desirable in these environments, especially when using moderncommunication systems such as mobile phones, handsfree devices, or teleconferencing sys-tems. Hence, the development and evaluation of noise reduction algorithms is an activefield of research. To achieve the maximum performance and subjective benefit, these al-gorithms generally need to be evaluated with objective measures that should be based onauditory models in order to predict human perception as closely as possible. The currentdissertation contributes to this field by adding yet another dimension to the problem -binaural hearing (i.e.

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Published 01 January 2009
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Development and Objective Perceptual Quality
Assessment of Monaural and Binaural Noise
Reduction Schemes for Hearing Aids
Von der Fakultät für Mathematik und Naturwissenschaften
der Carl-von-Ossietzky-Universität Oldenburg
zur Erlangung des Grades und Titels eines
Doktors der Ingenieurwissenschaften (Dr.-Ing.)
angenommene Dissertation
Dipl.-Ing. Thomas Rohdenburg
geboren am 28. Mai 1975
in BremenErstreferent: Prof. Dr. rer. nat. Dr. med. BirgerKollmeier
Korreferenten:
Prof. Dr.-Ing. Karl-Dirk Kammeyer
PD Dr. rer. nat. Volker Hohmann
Tag der Disputation: 17.12.2008
iiAbstract
People with hearing impairment have great difficulties communicating in noisy and rever-
berant environments. They usually require a higher signal-to-noise ratio (SNR) to achieve
the same listening performance as normal hearing people. But even for normal hearing
people a noise reduction is desirable in these environments, especially when using modern
communication systems such as mobile phones, handsfree devices, or teleconferencing sys-
tems. Hence, the development and evaluation of noise reduction algorithms is an active
field of research. To achieve the maximum performance and subjective benefit, these al-
gorithms generally need to be evaluated with objective measures that should be based on
auditory models in order to predict human perception as closely as possible. The current
dissertation contributes to this field by adding yet another dimension to the problem -
binaural hearing (i.e., listening with two ears).
As a starting point of this thesis, some frequently used objective performance measures
and novel objective measures based on recent knowledge of the auditory system are re-
viewed. Using subjective listening tests on signals processed by monaural noise reduction
schemes, those measures are identified that exhibit the highest correlation with subjec-
tive data. Using these measures, it is possible to optimize single-channel noise reduction
algorithms on a perceptual scale. However, the performance of single-channel noise re-
duction systems is limited and leads to a trade-off between signal distortion and noise
reduction. Therefore, multi-channel beamformer algorithms are investigated throughout
the main part of the thesis. In general, they introduce less signal distortions and achieve
higher noise reduction for non-stationary signals. Typically, beamformers do not have
binaural outputs. To provide the user with information on the spatial arrangement of
signals, different strategies to partially preserve or reconstruct the binaural information
are developed and evaluated with objective and subjective assessment data. For the ob-
jective evaluation of the benefit on binaural speech perception, a novel binaural speech
intelligibility measure is used and compared to subjective data. For the binaural beam-
former schemes, the influence of head diffraction on the performance is analyzed. It is
shown, that at least simple head-models should be integrated into the algorithm design
to increase the performance compared to traditional free-field designs and to make use of
the acoustic decoupling due to the head shadow effects. In order to utilize the algorithm
iiiunder real-life conditions, the problem of moving target signals and head movements is
tackled, that can reduce the effective benefit for the user of the microphone-array hearing
aids. A self-steering beamformer is finally developed and evaluated under realistic rever-
berant conditions, that exhibits increased performance compared to non-steered systems
at positive signal-to-noise ratios.
It is expected that both, the algorithms and objective assessment methods, will prove to
be beneficial for human communication in noise in the future.
ivZusammenfassung
Menschen mit einer Hörproblematik haben große Schwierigkeiten in lauten und widerhal-
lenden Umgebungen zu kommunizieren. Gewöhnlich benötigen sie einen höheren Störpe-
gelabstandalsnormalhörendeMenschen,umdieselbeHörleistungzuerzielen.Aberselbst
für Normalhörende ist eine Störgeräuschreduktion in diesen Umgebungen erwünscht, be-
sonderswennmoderneKommunikationssystemewieHandys,Freisprecheinrichtungenoder
Telekonferenzanlagen verwendet werden. Daher ist die Entwicklung und Evaluation von
Störgeräuschreduktionsalgorithmen ein aktives Forschungsfeld. Um den maximalen Nut-
zen und subjektiven Gewinn zu erzielen, müssen diese Algorithmen im allgemeinen mit
objektivenMaßenbewertetwerden,dieaufauditorischenModellenbasierensollten,umdie
menschliche Wahrnehmung möglichst genau vorherzusagen. Die vorliegende Dissertation
trägt zu diesem Forschungsfeld bei, indem sie dem Problem noch eine weitere Dimension
hinzufügt - binaurales Hören (d.h., Hören mit zwei Ohren).
ZumEinstiegdieserDoktorarbeitwirdeinÜberblickübereinigehäufiggenutzteobjektive
Gütemaße und neuartige, auf aktuellen Kenntnissen des Auditorischen Systems beruhen-
de, objektive Maße gegeben. Mit Hilfe von subjektiven Hörtests, mit den durch monau-
rale Störgeräuschreduktion verarbeiteten Signalen, können die Maße mit der höchsten
Übereinstimmung mit subjektiven Daten identifiziert werden. Mit Hilfe dieser Maße ist
es dann möglich, einkanalige Störgeräuschreduktionsalgorithmen anhand einer perzepti-
ven Bewertungsskala zu optimieren. Allerdings ist die Leistungsfähigkeit von einkanaligen
Störgeräuschreduktionsalgorithmen begrenzt und führt auf einen Kompromiss zwischen
Signalverzerrung und Störgeräuschreduktion. Daher wurden in dieser Arbeit hauptsäch-
lich mehrkanalige Beamformer-Algorithmen untersucht. Im allgemeinen führen diese zu
geringeren Signalverzerrungen und erzielen eine höhere Störgeräuschreduktion bei nicht-
stationären Signalen. Normalerweise haben Beamformer keine binauralen Ausgänge. Um
demBenutzerdieräumlicheInformationüberdieSignaledarbietenzukönnen,werdenver-
schiedene Strategien entwickelt und anhand subjektiver Bewertungen evaluiert,welche die
binaurale Information teilweise erhalten oder rekonstruieren. Zur objektiven Evaluation
des Gewinns an binauraler Sprachwahrnehmung, wird ein neuartiges binaurales Sprach-
verständlichkeitsmaß verwendet und mit subjektiven Datenverglichen. Für die binauralen
Beamformer wird der Einfluss der Beugung am Kopf auf die Leistungsfähigkeit analy-
vsiert. Es wird gezeigt, dass wenigstens einfache Kopfmodelle in den Algorithmenentwurf
integriert werden sollten, um die Leistungsfähigkeit gegenüber traditionellen Freifeldent-
würfen zu verbessern und die akustische Entkopplung aufgrund des Kopfschattens zu
nutzen. Um den Algorithmus unter realen Bedingungen anwendbar zu machen, wird das
Problem bewegter Nutzsignale und der Kopfbewegungen angegangen, welches den effekti-
ven Gewinn für den Nutzer des Hörgeräte-Mikrofonarrays verringern kann. Ein sich selbst
ausrichtender Beamformer wird schließlich entwickelt und unter realistischen widerhal-
lenden Bedingungen evaluiert, der im Vergleich zu statischen Systemen eine verbesserte
Leistungsfähigkeit bei positivem Störpegelabstand aufweist. Es ist zu erwarten, dass sich
sowohl Algorithmen als auch objektive Bewertungsmethoden in der Zukunft als gewinn-
bringend für die menschliche Kommunikation im Störgeräusch erweisen.
viContents
Abstract iii
Zusammenfassung v
Contents ix
1. Introduction 1
2. DevelopmentofaToolboxforObjectiveQualityAssessmentofNoiseReduction
Schemes 5
2.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2.2. SNR Based Measures in Time and Frequency Domain . . . . . . . . . . . . 6
2.2.1. Broadband Signal-to-Noise-Ratio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.2.2. Segmental SNR Measure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.2.3. Frequency Weighted SNR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.2.4. Signal-to-Noise Ratio Enhancement . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.3. LPC Based Objective Measures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.3.1. Log-Likelihood Ratio Measure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.3.2. Itakura Saito Distortion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.3.3. Log-Area-Ratio Measure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.4. Perceptually Motivated Objective Measures . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.4.1. Weighted Spectral Slope (WSS) Distance Measure . . . . . . . . . . 10
2.4.2. PEMO-Q . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.4.3. PESQ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.4.4. PEAQ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.4.5. BSIM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.5. Reference and Test Signal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.6. Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
3. Monaural Noise Reduction Schemes - Performance Evaluation and
Optimization 17
3.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
3.2. Comparison of Objective and Subjective Data for the Assessment of
Single Channel Noise Reduction Algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
3.2.1. Algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
3.2.2. Signals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
3.2.3. Objective Measures. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
3.2.4. Experiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
viiContents
3.2.5. Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
3.3. Subband-based Parameter Optimization in Noise Reduction Schemes by
means of Objective Perceptual Quality Measures . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.3.1. Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.3.2. Perceptual Quality Measures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.3.3. Parameter Optimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.3.4. Effects of the Noise Reduction on the Internal Representations . . . 28
3.4. Quality Assessment for Low-Power Applications. . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.4.1. Experiments and Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.5. Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
4. Multi-Channel Noise Reduction Schemes with Binaural Output - Performance
Evaluation and Optimization 35
4.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
4.2. Acoustical Setup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
4.3. Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
4.3.1. Signal Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
4.3.2. Beamformer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
4.3.3. Binaural Output . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
4.3.4. Influence of Different Propagation Models on the Beamformer Design 43
4.3.5. Algorithm Combinations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
4.4. Evaluation Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
4.4.1. Signal-independent Performance Measures and the Influences Of
The Head . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
4.4.2. Signal-dependent Performance Measures . . . . . . . . . . . . . . . . 50
4.5. Experiments and Results. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
4.5.1. Spatial Directivity Pattern . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
4.5.2. Perceptual Optimization of the White Noise Gain Limitation . . . . 52
4.5.3. Binaural Output Quality . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
4.5.4. Performance Analysis of Adaptive and Fixed Beamformers . . . . . 54
4.5.5. Robustness Against Steering Errors . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
4.5.6. Robustness Against Positioning Errors and Head Model Variation . 56
4.6. Subjective Listening Test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
4.6.1. Method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
4.6.2. Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
4.7. Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
4.7.1. Influences of the Head and Head Models . . . . . . . . . . . . . . . . 60
4.7.2. Adaptive Versus Fixed Beamfomers . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
4.7.3. Binaural Signal Reconstruction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
4.7.4. Objective Perceptual Measures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
4.7.5. Realistic Signal Conditions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
4.7.6. Subjective Listening Tests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
4.8. Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
viiiContents
5. CombinedSourceTrackingandNoiseReductionforApplicationinHearingAids 65
5.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
5.2. SignalModel,RecordedSignals,AndBinauralMulti-ChannelNoiseReduc-
tion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
5.3. Performance Of Direction Of Arrival Estimators . . . . . . . . . . . . . . . 69
5.3.1. Generalized Cross Correlation Phase Transform (GCC-PHAT) . . . 69
5.3.2. The Spatial Response Pattern (SRP-PHAT) extension . . . . . . . . 70
5.3.3. Source Tracking Constraints . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
5.3.4. DOA Estimation Error. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
5.4. Objective Quality Assessment for the Complete Noise Reduction System . . 73
5.5. Objective Perceptual Quality Results for the Combined System . . . . . . . 74
5.6. Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
5.7. Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
6. Conclusions and Further Research 79
A. Tables 81
A.1. Table of Articulation Index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
A.2. Critical Bandwidth / Equivalent Rectangular Bandwidth (ERB) . . . . . . 81
B. Acronyms 83
Bibliography 91
Erklärung 93
Danksagung 95
Lebenslauf 97
ix