分析：助听器会评估声音输入信号，以决定所输入的声音是噪声还是言语。对大多数助听器而言，该分析系统是建立在特定频率基础上进行的运作。

处理：在完成分析后，助听器的芯片电路指示助听器的降噪系统，以执行特定频率基础上的增益变化。
 

从噪声中分离言语：

不幸的是，仅仅确认在噪声言语混合环境中有言语信号的存在并不一定意味着噪声和言语一定可以相互区分开来。重要的是，降​​噪系统并不能够改善在特定频率内的信噪比（S / N）。

频谱探测:

频谱探测是在助听器降噪功能上所使用的一个主要技术。它决定现有声音的输入包络线更象言语信号输入还是更象噪声输入 (Schum, 2003).

如图1所示，相比于某些常见的背景噪音，自然的言语信号具有在某个时间段内较高和较低的强度（上图）强度对比。频谱探测将纯粹的语言的包络线与纯噪声、噪声言语混合的包络线对比，以决定声音输入信号到底是纯言语、纯噪声还是噪声言语混合。频谱探测的助听器降噪方式通常是在多通道非线性压缩（MCNL）的现代先进助听器中在通道的基础上进行的。

同步探测：

同步探测并不常见，但是在声音信号分析和降噪系统方面也是一个很重要的功能（Elberling，2002年）。图3表示一个言语片段被分成四个不同的高频通道。我们可以看出，有一个共同的低频部分贯穿了整个高频通道。 那么我们可以利用这个来探测是否输入声为语音声。

由于语音和音乐是基于谐波结构（如上所述）的两个主要的声音来源，同步探测和分析可用于声学环境中的语音识别。

以上为现代助听器所使用的最为基本和常见的降噪功能的原理。我们要记住，降噪功能是助听器中最重要的功能之一。如果一个助听器在放大语言的声音的同时，不能起到降噪的作用，那么就会造成助听器的声音很“吵”，这也是助听器配戴者在佩戴过程中最常遇见的一个问题，也是有的助听器在购买以后不久就被“束之高阁”的原因。可以这么说，区分好的助听器和差的助听器最重要的标准之一，就是助听器的降噪功能。

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