Online Censoring Based Acoustic Feedback Cancellation for Wearable Hearing Aids

An acoustic feedback canceler based on probe noise and informative data for hearing aids

“…where µ, τ , and σ s denote the step size, the censoring threshold, and the standard deviation of s(n), respectively. In equation (12), the censoring threshold is calculated by [4], [17], [21]…”

“…In this section, the performance of the proposed PN-OC-LMS based AFC system is evaluated for different probe noises (σ 2 q ) and censoring ratios (P cr ) in terms of MSD, ASG, and MIS performances in detail. The considered performance metrics are given by [3], [4], [7] |Wf(e jω i )| ( 16)…”

“…In AFC applications including the adaptive filter, the AF path is usually modeled with a finite impulse response (FIR) filter structure [1]. To update the weight coefficients of the FIR filter, the least mean square (LMS), normalized LMS (normalized LMS, NLMS), and recursive least square (RLS) algorithms are frequently used [4], [5], [6], [7], [8].…”

“…To overcome mentioned issues, the online censoring (OC) strategy has been proposed in [17] and has been a significant focus point in several applications such as the processing of big data streams [17], [18], [19], the modeling of pathological hand tremor signals [20], [21], the prediction of wind speed [22], the design of complex-valued adaptive filters [23] and the cancellation of the AF [4], etc. The OC strategy integrated into an adaptive algorithm provides to censor the non-innovative data (so-called non-informative or redundant data) in an online manner by taking into account a statistical censoring rule [17].…”

Kompleks düzlemde büyük-ölçekli regresyon: Bilgilendirici olmayan verileri çevrimiçi olarak sansürleyen CRLS algoritmalarının başarım analizi

“…Son zamanlarda, büyük veri alanında popüler hale gelen OC stratejisi [11,18]'de genellikle zamanla değişen parametrelerle dinamik süreçlerin izlenmesine ilişkin büyük veri sorunlarının, [19]'da enerji kaynaklarının sınırlı olduğu senaryolarda adaptif ağlar üzerinden dağıtılmış tahmin için enerji bütçesini düşürmenin ve [20]'de merkezi olmayan bir algılama sisteminde azaltılmış iletişim oranı elde etmenin üstesinden başarıyla gelmiştir. Bu çalışmalara ek olarak, OC stratejisi son zamanlarda merkezileştirilmiş büyük-ölçekli ağlarda [21], dağıtılmış kablosuz ağlarda [22], yapay sinir ağları eğitimi için bilgilendirici eğitim verisi çıkarmada [23], yapay sinir ağının eğitiminde [24], grafik sinyallerinin kestiriminde [25] ve doğrusal olmayan ağlar üzerinde adaptif filtreleme işlemlerinde [26], giyilebilir işitme cihazlarında akustik geri besleme yolunun kestiriminde [27], patolojik el tremorünün kestiriminde [28] kullanılmasıyla daha da popüler hale gelmiştir. Her ne kadar [11]'de tasarlanan OC stratejisi; büyük veri akışları için büyük-ölçekli doğrusal regresyon yöntemleri başlığı altında anılsa da, aslında literatürde klasik ASP algoritmaları olarak bilinen en küçük ortalama kare (Least mean square, LMS) ve özyinelemeli en küçük kareler (Recursive least squares, RLS) algoritmalarının yapısına yerleştirilmiştir (yani OC tabanlı LMS ve OC-tabanlı RLS algoritmaları önerilmiştir).…”