Speech enhancement algorithms for audiological applications

Texto en inglés y resumen en inglés y españolPremio Extraordinario de Doctorado de la UAH en el año académico 2013-2014La mejora de la calidad de la voz es un problema que, aunque ha sido abordado durante muchos años, aún sigue abierto. El creciente auge de aplicaciones tales como los sistemas manos libres o de reconocimiento de voz automático y las cada vez mayores exigencias de las personas con pérdidas auditivas han dado un impulso definitivo a este área de investigación. Esta tesis doctoral se centra en la mejora de la calidad de la voz en aplicaciones audiológicas. La mayoría del trabajo de investigación desarrollado en esta tesis está dirigido a la mejora de la inteligibilidad de la voz en audífonos digitales, teniendo en cuenta las limitaciones de este tipo de dispositivos. La combinación de técnicas de separación de fuentes y filtrado espacial con técnicas de aprendizaje automático y computación evolutiva ha originado novedosos e interesantes algoritmos que son incluidos en esta tesis. La tesis esta dividida en dos grandes bloques. El primer bloque contiene un estudio preliminar del problema y una exhaustiva revisión del estudio del arte sobre algoritmos de mejora de la calidad de la voz, que sirve para definir los objetivos de esta tesis. El segundo bloque contiene la descripción del trabajo de investigación realizado para cumplir los objetivos de la tesis, así como los experimentos y resultados obtenidos. En primer lugar, el problema de mejora de la calidad de la voz es descrito formalmente en el dominio tiempo-frecuencia. Los principales requerimientos y restricciones de los audífonos digitales son definidas. Tras describir el problema, una amplia revisión del estudio del arte ha sido elaborada. La revisión incluye algoritmos de mejora de la calidad de la voz mono-canal y multi-canal, considerando técnicas de reducción de ruido y técnicas de separación de fuentes. Además, la aplicación de estos algoritmos en audífonos digitales es evaluada. El primer problema abordado en la tesis es la separación de fuentes sonoras en mezclas infra-determinadas en el dominio tiempo-frecuencia, sin considerar ningún tipo de restricción computacional. El rendimiento del famoso algoritmo DUET, que consigue separar fuentes de voz con solo dos mezclas, ha sido evaluado en diversos escenarios, incluyendo mezclas lineales y binaurales no reverberantes, mezclas reverberantes, y mezclas de voz con otro tipo de fuentes tales como ruido y música. El estudio revela la falta de robustez del algoritmo DUET, cuyo rendimiento se ve seriamente disminuido en mezclas reverberantes, mezclas binaurales, y mezclas de voz con música y ruido. Con el objetivo de mejorar el rendimiento en estos casos, se presenta un novedoso algoritmo de separación de fuentes que combina la técnica de clustering mean shift con la base del algoritmo DUET. La etapa de clustering del algoritmo DUET, que esta basada en un histograma ponderado, es reemplazada por una modificación del algoritmo mean shift, introduciendo el uso de un kernel Gaussiano ponderado. El análisis de los resultados obtenidos muestran una clara mejora obtenida por el algoritmo propuesto en relación con el algoritmo DUET original y una modificación que usa k-means. Además, el algoritmo propuesto ha sido extendido para usar un array de micrófonos de cualquier tamaño y geometría. A continuación se ha abordado el problema de la enumeración de fuentes de voz, que esta relacionado con el problema de separación de fuentes. Se ha propuesto un novedoso algoritmo basado en un criterio de teoría de la información y en la estimación de los retardos relativos causados por las fuentes entre un par de micrófonos. El algoritmo ha obtenido excelente resultados y muestra robustez en la enumeración de mezclas no reverberantes de hasta 5 fuentes de voz. Además se demuestra la potencia del algoritmo para la enumeración de fuentes en mezclas reverberantes. El resto de la tesis esta centrada en audífonos digitales. El primer problema tratado es el de la mejora de la inteligibilidad de la voz en audífonos monoaurales. En primer lugar, se realiza un estudio de los recursos computacionales disponibles en audífonos digitales de ultima generación. Los resultados de este estudio se han utilizado para limitar el coste computacional de los algoritmos de mejora de la calidad de la voz para audífonos propuestos en esta tesis. Para resolver este primer problema se propone un algoritmo mono-canal de mejora de la calidad de la voz de bajo coste computacional. El objetivo es la estimación de una mascara tiempo-frecuencia continua para obtener el mayor parámetro PESQ de salida. El algoritmo combina una versión generalizada del estimador de mínimos cuadrados con un algoritmo de selección de características a medida, utilizando un novedoso conjunto de características. El algoritmo ha obtenido resultados excelentes incluso con baja relación señal a ruido. El siguiente problema abordado es el diseño de algoritmos de mejora de la calidad de la voz para audífonos binaurales comunicados de forma inalámbrica. Estos sistemas tienen un problema adicional, y es que la conexión inalámbrica aumenta el consumo de potencia. El objetivo en esta tesis es diseñar algoritmos de mejora de la calidad de la voz de bajo coste computacional que incrementen la eficiencia energética en audífonos binaurales comunicados de forma inalámbrica. Se han propuesto dos soluciones. La primera es un algoritmo de extremado bajo coste computacional que maximiza el parámetro WDO y esta basado en la estimación de una mascara binaria mediante un discriminante cuadrático que utiliza los valores ILD e ITD de cada punto tiempo-frecuencia para clasificarlo entre voz o ruido. El segundo algoritmo propuesto, también de bajo coste, utiliza además la información de puntos tiempo-frecuencia vecinos para estimar la IBM mediante una versión generalizada del LS-LDA. Además, se propone utilizar un MSE ponderado para estimar la IBM y maximizar el parámetro WDO al mismo tiempo. En ambos algoritmos se propone un esquema de transmisión eficiente energéticamente, que se basa en cuantificar los valores de amplitud y fase de cada banda de frecuencia con un numero distinto de bits. La distribución de bits entre frecuencias se optimiza mediante técnicas de computación evolutivas. El ultimo trabajo incluido en esta tesis trata del diseño de filtros espaciales para audífonos personalizados a una persona determinada. Los coeficientes del filtro pueden adaptarse a una persona siempre que se conozca su HRTF. Desafortunadamente, esta información no esta disponible cuando un paciente visita el audiólogo, lo que causa perdidas de ganancia y distorsiones. Con este problema en mente, se han propuesto tres métodos para diseñar filtros espaciales que maximicen la ganancia y minimicen las distorsiones medias para un conjunto de HRTFs de diseño

Speech enhancement algorithms for audiological applications

Texto en inglés y resumen en inglés y españolPremio Extraordinario de Doctorado de la UAH en el año académico 2013-2014La mejora de la calidad de la voz es un problema que, aunque ha sido abordado durante muchos años, aún sigue abierto. El creciente auge de aplicaciones tales como los sistemas manos libres o de reconocimiento de voz automático y las cada vez mayores exigencias de las personas con pérdidas auditivas han dado un impulso definitivo a este área de investigación. Esta tesis doctoral se centra en la mejora de la calidad de la voz en aplicaciones audiológicas. La mayoría del trabajo de investigación desarrollado en esta tesis está dirigido a la mejora de la inteligibilidad de la voz en audífonos digitales, teniendo en cuenta las limitaciones de este tipo de dispositivos. La combinación de técnicas de separación de fuentes y filtrado espacial con técnicas de aprendizaje automático y computación evolutiva ha originado novedosos e interesantes algoritmos que son incluidos en esta tesis. La tesis esta dividida en dos grandes bloques. El primer bloque contiene un estudio preliminar del problema y una exhaustiva revisión del estudio del arte sobre algoritmos de mejora de la calidad de la voz, que sirve para definir los objetivos de esta tesis. El segundo bloque contiene la descripción del trabajo de investigación realizado para cumplir los objetivos de la tesis, así como los experimentos y resultados obtenidos. En primer lugar, el problema de mejora de la calidad de la voz es descrito formalmente en el dominio tiempo-frecuencia. Los principales requerimientos y restricciones de los audífonos digitales son definidas. Tras describir el problema, una amplia revisión del estudio del arte ha sido elaborada. La revisión incluye algoritmos de mejora de la calidad de la voz mono-canal y multi-canal, considerando técnicas de reducción de ruido y técnicas de separación de fuentes. Además, la aplicación de estos algoritmos en audífonos digitales es evaluada. El primer problema abordado en la tesis es la separación de fuentes sonoras en mezclas infra-determinadas en el dominio tiempo-frecuencia, sin considerar ningún tipo de restricción computacional. El rendimiento del famoso algoritmo DUET, que consigue separar fuentes de voz con solo dos mezclas, ha sido evaluado en diversos escenarios, incluyendo mezclas lineales y binaurales no reverberantes, mezclas reverberantes, y mezclas de voz con otro tipo de fuentes tales como ruido y música. El estudio revela la falta de robustez del algoritmo DUET, cuyo rendimiento se ve seriamente disminuido en mezclas reverberantes, mezclas binaurales, y mezclas de voz con música y ruido. Con el objetivo de mejorar el rendimiento en estos casos, se presenta un novedoso algoritmo de separación de fuentes que combina la técnica de clustering mean shift con la base del algoritmo DUET. La etapa de clustering del algoritmo DUET, que esta basada en un histograma ponderado, es reemplazada por una modificación del algoritmo mean shift, introduciendo el uso de un kernel Gaussiano ponderado. El análisis de los resultados obtenidos muestran una clara mejora obtenida por el algoritmo propuesto en relación con el algoritmo DUET original y una modificación que usa k-means. Además, el algoritmo propuesto ha sido extendido para usar un array de micrófonos de cualquier tamaño y geometría. A continuación se ha abordado el problema de la enumeración de fuentes de voz, que esta relacionado con el problema de separación de fuentes. Se ha propuesto un novedoso algoritmo basado en un criterio de teoría de la información y en la estimación de los retardos relativos causados por las fuentes entre un par de micrófonos. El algoritmo ha obtenido excelente resultados y muestra robustez en la enumeración de mezclas no reverberantes de hasta 5 fuentes de voz. Además se demuestra la potencia del algoritmo para la enumeración de fuentes en mezclas reverberantes. El resto de la tesis esta centrada en audífonos digitales. El primer problema tratado es el de la mejora de la inteligibilidad de la voz en audífonos monoaurales. En primer lugar, se realiza un estudio de los recursos computacionales disponibles en audífonos digitales de ultima generación. Los resultados de este estudio se han utilizado para limitar el coste computacional de los algoritmos de mejora de la calidad de la voz para audífonos propuestos en esta tesis. Para resolver este primer problema se propone un algoritmo mono-canal de mejora de la calidad de la voz de bajo coste computacional. El objetivo es la estimación de una mascara tiempo-frecuencia continua para obtener el mayor parámetro PESQ de salida. El algoritmo combina una versión generalizada del estimador de mínimos cuadrados con un algoritmo de selección de características a medida, utilizando un novedoso conjunto de características. El algoritmo ha obtenido resultados excelentes incluso con baja relación señal a ruido. El siguiente problema abordado es el diseño de algoritmos de mejora de la calidad de la voz para audífonos binaurales comunicados de forma inalámbrica. Estos sistemas tienen un problema adicional, y es que la conexión inalámbrica aumenta el consumo de potencia. El objetivo en esta tesis es diseñar algoritmos de mejora de la calidad de la voz de bajo coste computacional que incrementen la eficiencia energética en audífonos binaurales comunicados de forma inalámbrica. Se han propuesto dos soluciones. La primera es un algoritmo de extremado bajo coste computacional que maximiza el parámetro WDO y esta basado en la estimación de una mascara binaria mediante un discriminante cuadrático que utiliza los valores ILD e ITD de cada punto tiempo-frecuencia para clasificarlo entre voz o ruido. El segundo algoritmo propuesto, también de bajo coste, utiliza además la información de puntos tiempo-frecuencia vecinos para estimar la IBM mediante una versión generalizada del LS-LDA. Además, se propone utilizar un MSE ponderado para estimar la IBM y maximizar el parámetro WDO al mismo tiempo. En ambos algoritmos se propone un esquema de transmisión eficiente energéticamente, que se basa en cuantificar los valores de amplitud y fase de cada banda de frecuencia con un numero distinto de bits. La distribución de bits entre frecuencias se optimiza mediante técnicas de computación evolutivas. El ultimo trabajo incluido en esta tesis trata del diseño de filtros espaciales para audífonos personalizados a una persona determinada. Los coeficientes del filtro pueden adaptarse a una persona siempre que se conozca su HRTF. Desafortunadamente, esta información no esta disponible cuando un paciente visita el audiólogo, lo que causa perdidas de ganancia y distorsiones. Con este problema en mente, se han propuesto tres métodos para diseñar filtros espaciales que maximicen la ganancia y minimicen las distorsiones medias para un conjunto de HRTFs de diseño

Data-driven Speech Intelligibility Enhancement and Prediction for Hearing Aids

Hearing impairment is a widespread problem around the world. It is estimated that one in six people are living with some degree of hearing loss. Moderate and severe hearing impairment has been recognised as one of the major causes of disability, which is associated with declines in the quality of life, mental illness and dementia. However, investigation shows that only 10-20\% of older people with significant hearing impairment wear hearing aids. One of the main factors causing the low uptake is that current devices struggle to help hearing aid users understand speech in noisy environments. For the purpose of compensating for the elevated hearing thresholds and dysfunction of source separation processing caused by the impaired auditory system, amplification and denoising have been the major focuses of current hearing aid studies to improve the intelligibility of speech in noise. Also, it is important to derive a metric that can fairly predict speech intelligibility for the better development of hearing aid techniques. This thesis aims to enhance the speech intelligibility of hearing impaired listeners. Motivated by the success of data-driven approaches in many speech processing applications, this work proposes the differentiable hearing aid speech processing (DHASP) framework to optimise both the amplification and denoising modules within a hearing aid processor. This is accomplished by setting an intelligibility-based optimisation objective and taking advantage of large-scale speech databases to train the hearing aid processor to maximise the intelligibility for the listeners. The first set of experiments is conducted on both clean and noisy speech databases, and the results from objective evaluation suggest that the amplification fittings optimised within the DHASP framework can outperform a widely used and well-recognised fitting. The second set of experiments is conducted on a large-scale database with simulated domestic noisy scenes. The results from both objective and subjective evaluations show that the DHASP-optimised hearing aid processor incorporating a deep neural network-based denoising module can achieve competitive performance in terms of intelligibility enhancement. A precise intelligibility predictor can provide reliable evaluation results to save the cost of expensive and time-consuming subjective evaluation. Inspired by the findings that automatic speech recognition (ASR) models show similar recognition results as humans in some experiments, this work exploits ASR models for intelligibility prediction. An intrusive approach using ASR hidden representations and a non-intrusive approach using ASR uncertainty are proposed and explained in the third and fourth experimental chapters. Experiments are conducted on two databases, one with monaural speech in speech-spectrum-shaped noise with normal hearing listeners, and the other one with processed binaural speech in domestic noise with hearing impaired listeners. Results suggest that both the intrusive and non-intrusive approaches can achieve top performances and outperform a number of widely used intelligibility prediction approaches. In conclusion, this thesis covers both the enhancement and prediction of speech intelligibility for hearing aids. The proposed hearing aid processor optimised within the proposed DHASP framework can significantly improve the intelligibility of speech in noise for hearing impaired listeners. Also, it is shown that the proposed ASR-based intelligibility prediction approaches can achieve state-of-the-art performances against a number of widely used intelligibility predictors

Speech enhancement in binaural hearing protection devices

The capability of people to operate safely and effective under extreme noise conditions is dependent on their accesses to adequate voice communication while using hearing protection. This thesis develops speech enhancement algorithms that can be implemented in binaural hearing protection devices to improve communication and situation awareness in the workplace. The developed algorithms which emphasize low computational complexity, come with the capability to suppress noise while enhancing speech

Studies on noise robust automatic speech recognition

Noise in everyday acoustic environments such as cars, traffic environments, and cafeterias remains one of the main challenges in automatic speech recognition (ASR). As a research theme, it has received wide attention in conferences and scientific journals focused on speech technology. This article collection reviews both the classic and novel approaches suggested for noise robust ASR. The articles are literature reviews written for the spring 2009 seminar course on noise robust automatic speech recognition (course code T-61.6060) held at TKK

Learning-Based Reference-Free Speech Quality Assessment for Normal Hearing and Hearing Impaired Applications

Accurate speech quality measures are highly attractive and beneficial in the design, fine-tuning, and benchmarking of speech processing algorithms, devices, and communication systems. Switching from narrowband telecommunication to wideband telephony is a change within the telecommunication industry which provides users with better speech quality experience but introduces a number of challenges in speech processing. Noise is the most common distortion on audio signals and as a result there have been a lot of studies on developing high performance noise reduction algorithms. Assistive hearing devices are designed to decrease communication difficulties for people with loss of hearing. As the algorithms within these devices become more advanced, it becomes increasingly crucial to develop accurate and robust quality metrics to assess their performance. Objective speech quality measurements are more attractive compared to subjective assessments as they are cost-effective and subjective variability is eliminated. Although there has been extensive research on objective speech quality evaluation for narrowband speech, those methods are unsuitable for wideband telephony. In the case of hearing-impaired applications, objective quality assessment is challenging as it has to be capable of distinguishing between desired modifications which make signals audible and undesired artifacts. In this thesis a model is proposed that allows extracting two sets of features from the distorted signal only. This approach which is called reference-free (nonintrusive) assessment is attractive as it does not need access to the reference signal. Although this benefit makes nonintrusive assessments suitable for real-time applications, more features need to be extracted and smartly combined to provide comparable accuracy as intrusive metrics. Two feature vectors are proposed to extract information from distorted signals and their performance is examined in three studies. In the first study, both feature vectors are trained on various portions of a noise reduction database for normal hearing applications. In the second study, the same investigation is performed on two sets of databases acquired through several hearing aids. Third study examined the generalizability of the proposed metrics on benchmarking four wireless remote microphones in a variety of environmental conditions. Machine learning techniques are deployed for training the models in the three studies. The studies show that one of the feature sets is robust when trained on different portions of the data from different databases and it also provides good quality prediction accuracy for both normal hearing and hearing-impaired applications

Beiträge zu breitbandigen Freisprechsystemen und ihrer Evaluation

This work deals with the advancement of wideband hands-free systems (HFS’s) for mono- and stereophonic cases of application. Furthermore, innovative contributions to the corr. field of quality evaluation are made. The proposed HFS approaches are based on frequency-domain adaptive filtering for system identification, making use of Kalman theory and state-space modeling. Functional enhancement modules are developed in this work, which improve one or more of key quality aspects, aiming at not to harm others. In so doing, these modules can be combined in a flexible way, dependent on the needs at hand. The enhanced monophonic HFS is evaluated according to automotive ITU-T recommendations, to prove its customized efficacy. Furthermore, a novel methodology and techn. framework are introduced in this work to improve the prototyping and evaluation process of automotive HF and in-car-communication (ICC) systems. The monophonic HFS in several configurations hereby acts as device under test (DUT) and is thoroughly investigated, which will show the DUT’s satisfying performance, as well as the advantages of the proposed development process. As current methods for the evaluation of HFS’s in dynamic conditions oftentimes still lack flexibility, reproducibility, and accuracy, this work introduces “Car in a Box” (CiaB) as a novel, improved system for this demanding task. It is able to enhance the development process by performing high-resolution system identification of dynamic electro-acoustical systems. The extracted dyn. impulse response trajectories are then applicable to arbitrary input signals in a synthesis operation. A realistic dynamic automotive auralization of a car cabin interior is available for HFS evaluation. It is shown that this system improves evaluation flexibility at guaranteed reproducibility. In addition, the accuracy of evaluation methods can be increased by having access to exact, realistic imp. resp. trajectories acting as a so-called “ground truth” reference. If CiaB is included into an automotive evaluation setup, there is no need for an acoustical car interior prototype to be present at this stage of development. Hency, CiaB may ease the HFS development process. Dynamic acoustic replicas may be provided including an arbitrary number of acoustic car cabin interiors for multiple developers simultaneously. With CiaB, speech enh. system developers therefore have an evaluation environment at hand, which can adequately replace the real environment.Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Weiterentwicklung breitbandiger Freisprechsysteme für mono-/stereophone Anwendungsfälle und liefert innovative Beiträge zu deren Qualitätsmessung. Die vorgestellten Verfahren basieren auf im Frequenzbereich adaptierenden Algorithmen zur Systemidentifikation gemäß Kalman-Theorie in einer Zustandsraumdarstellung. Es werden funktionale Erweiterungsmodule dahingehend entwickelt, dass mindestens eine Qualitätsanforderung verbessert wird, ohne andere eklatant zu verletzen. Diese nach Anforderung flexibel kombinierbaren algorithmischen Erweiterungen werden gemäß Empfehlungen der ITU-T (Rec. P.1110/P.1130) in vorwiegend automotiven Testszenarien getestet und somit deren zielgerichtete Wirksamkeit bestätigt. Es wird eine Methodensammlung und ein technisches System zur verbesserten Prototypentwicklung/Evaluation von automotiven Freisprech- und Innenraumkommunikationssystemen vorgestellt und beispielhaft mit dem monophonen Freisprechsystem in diversen Ausbaustufen zur Anwendung gebracht. Daraus entstehende Vorteile im Entwicklungs- und Testprozess von Sprachverbesserungssystem werden dargelegt und messtechnisch verifiziert. Bestehende Messverfahren zum Verhalten von Freisprechsystemen in zeitvarianten Umgebungen zeigten bisher oft nur ein unzureichendes Maß an Flexibilität, Reproduzierbarkeit und Genauigkeit. Daher wird hier das „Car in a Box“-Verfahren (CiaB) entwickelt und vorgestellt, mit dem zeitvariante elektro-akustische Systeme technisch identifiziert werden können. So gewonnene dynamische Impulsantworten können im Labor in einer Syntheseoperation auf beliebige Eingangsignale angewandt werden, um realistische Testsignale unter dyn. Bedingungen zu erzeugen. Bei diesem Vorgehen wird ein hohes Maß an Flexibilität bei garantierter Reproduzierbarkeit erlangt. Es wird gezeigt, dass die Genauigkeit von darauf basierenden Evaluationsverfahren zudem gesteigert werden kann, da mit dem Vorliegen von exakten, realen Impulsantworten zu jedem Zeitpunkt der Messung eine sogenannte „ground truth“ als Referenz zur Verfügung steht. Bei der Einbindung von CiaB in einen Messaufbau für automotive Freisprechsysteme ist es bedeutsam, dass zu diesem Zeitpunkt das eigentliche Fahrzeug nicht mehr benötigt wird. Es wird gezeigt, dass eine dyn. Fahrzeugakustikumgebung, wie sie im Entwicklungsprozess von automotiven Sprachverbesserungsalgorithmen benötigt wird, in beliebiger Anzahl vollständig und mind. gleichwertig durch CiaB ersetzt werden kann

Methods of Optimizing Speech Enhancement for Hearing Applications

Speech intelligibility in hearing applications suffers from background noise. One of the most effective solutions is to develop speech enhancement algorithms based on the biological traits of the auditory system. In humans, the medial olivocochlear (MOC) reflex, which is an auditory neural feedback loop, increases signal-in-noise detection by suppressing cochlear response to noise. The time constant is one of the key attributes of the MOC reflex as it regulates the variation of suppression over time. Different time constants have been measured in nonhuman mammalian and human auditory systems. Physiological studies reported that the time constant of nonhuman mammalian MOC reflex varies with the properties (e.g. frequency, bandwidth) changes of the stimulation. A human based study suggests that time constant could vary when the bandwidth of the noise is changed. Previous works have developed MOC reflex models and successfully demonstrated the benefits of simulating the MOC reflex for speech-in-noise recognition. However, they often used fixed time constants. The effect of the different time constants on speech perception remains unclear. The main objectives of the present study are (1) to study the effect of the MOC reflex time constant on speech perception in different noise conditions; (2) to develop a speech enhancement algorithm with dynamic time constant optimization to adapt to varying noise conditions for improving speech intelligibility. The first part of this thesis studies the effect of the MOC reflex time constants on speech-in-noise perception. Conventional studies do not consider the relationship between the time constants and speech perception as it is difficult to measure the speech intelligibility changes due to varying time constants in human subjects. We use a model to investigate the relationship by incorporating Meddis’ peripheral auditory model (which includes a MOC reflex) with an automatic speech recognition (ASR) system. The effect of the MOC reflex time constant is studied by adjusting the time constant parameter of the model and testing the speech recognition accuracy of the ASR. Different time constants derived from human data are evaluated in both speech-like and non-speech like noise at the SNR levels from -10 dB to 20 dB and clean speech condition. The results show that the long time constants (≥1000 ms) provide a greater improvement of speech recognition accuracy at SNR levels≤10 dB. Maximum accuracy improvement of 40% (compared to no MOC condition) is shown in pink noise at the SNR of 10 dB. Short time constants (<1000 ms) show recognition accuracy over 5% higher than the longer ones at SNR levels ≥15 dB. The second part of the thesis develops a novel speech enhancement algorithm based on the MOC reflex with a time constant that is dynamically optimized, according to a lookup table for varying SNRs. The main contributions of this part include: (1) So far, the existing SNR estimation methods are challenged in cases of low SNR, nonstationary noise, and computational complexity. High computational complexity would increase processing delay that causes intelligibility degradation. A variance of spectral entropy (VSE) based SNR estimation method is developed as entropy based features have been shown to be more robust in the cases of low SNR and nonstationary noise. The SNR is estimated according to the estimated VSE-SNR relationship functions by measuring VSE of noisy speech. Our proposed method has an accuracy of 5 dB higher than other methods especially in the babble noise with fewer talkers (2 talkers) and low SNR levels (< 0 dB), with averaging processing time only about 30% of the noise power estimation based method. The proposed SNR estimation method is further improved by implementing a nonlinear filter-bank. The compression of the nonlinear filter-bank is shown to increase the stability of the relationship functions. As a result, the accuracy is improved by up to 2 dB in all types of tested noise. (2) A modification of Meddis’ MOC reflex model with a time constant dynamically optimized against varying SNRs is developed. The model incudes simulated inner hair cell response to reduce the model complexity, and now includes the SNR estimation method. Previous MOC reflex models often have fixed time constants that do not adapt to varying noise conditions, whilst our modified MOC reflex model has a time constant dynamically optimized according to the estimated SNRs. The results show a speech recognition accuracy of 8 % higher than the model using a fixed time constant of 2000 ms in different types of noise. (3) A speech enhancement algorithm is developed based on the modified MOC reflex model and implemented in an existing hearing aid system. The performance is evaluated by measuring the objective speech intelligibility metric of processed noisy speech. In different types of noise, the proposed algorithm increases intelligibility at least 20% in comparison to unprocessed noisy speech at SNRs between 0 dB and 20 dB, and over 15 % in comparison to processed noisy speech using the original MOC based algorithm in the hearing aid