基于扫频OAEs及深度学习模型的听力阈值预测方法

本申请涉及基于扫频OAEs及深度学习模型的听力阈值预测方法，该方法包括：采用模式统一的扫频刺激信号范式提取SFOAEs信号和DPOAEs信号，SFOAEs信号的刺激声范式为四段扫频信号，DPOAEs信号的刺激声范式为单段扫频信号。将单次DPOAEs信号或SFOAEs信号的残差信号通过零极点动态变化的跟踪滤波器进行干扰信号滤除，以提取扫频OAEs谱信息。基于扫频OAEs谱信息构建深度学习模型的数据集，对深度学习模型进行训练和评估，得到听力阈值预测模型。调用听力阈值预测模型对不同测试强度下SFOAEs信号和DPOAEs信号进行听力阈值预测，输出对应各频率的听力阈值，保证诊断听力损失程度的准确性。