CN101635873B - 用于自适应白化的自适应长时预测滤波器 - Google Patents

Abstract

本发明涉及听力仪器中的用于自适应白化的自适应长时预测滤波器。听力仪器包括输入变换器和输出变换器，限定在输入变换器与输出变换器之间的并包括信号处理单元的正向通路，信号处理单元限定正向通路的输入侧和输出侧，包括反馈消除系统的从输出侧到输入侧的反馈回路，反馈消除系统用于估计从输出变换器到输入变换器的声学反馈的影响，反馈消除系统包括接收分别来自正向通路的输入侧和输出侧的第一和第二估值输入信号的反馈通路估值单元，其中第一和第二估值输入信号通路包括第一和第二长时预测滤波器P(z)，每一个滤波器具有输入和输出，反馈消除系统适于根据所讨论滤波器的输入信号估计至少一个长时预测滤波器的可变参数。

Description

用于自适应白化的自适应长时预测滤波器

技术领域

本发明涉及听音装置中的反馈减小或消除。本发明具体涉及用于根据用户的需要将输入声音处理为输出声音的听力仪器。

本发明进一步涉及估计听力仪器中的声学反馈的方法。

本发明进一步涉及运行在听力仪器的信号处理器上的软件程序和其上存储指令的介质。

本发明可以用于例如听力仪器、头戴式耳机等应用。

背景技术

通常，自适应反馈消除方案不能很好地适用于音调输入信号。

在助听器的反馈消除系统中，需要输出信号(即接收机信号)u(n)与目标输入信号x(n)不相关，参见图1。在这种情况下，用于更新反馈消除滤波器参数的算法通常运行在得出其的理论条件下，且反馈消除系统的性能很好。然而，不幸的是在助听器应用中输入和输出信号通常不是不相关，因为输出信号实际上是延迟(或经处理)形式的输入信号，因此输入信号中的自相关导致输入信号与输出信号之间的相关。如果这两个信号之间存在相关性，自适应算法(例如NLMS、RLS，参见图1)将传递有偏移的声学反馈估计值。因此，虽然反馈消除滤波器不能减弱反馈的影响，但是实际上可以去除目标输入信号中的成分，导致信号失真、可懂度(在输入信号是语音的情况下)和声音质量(在音频输入信号的情况下)中的潜在损失，并造成引起啸叫的潜在不稳定系统。

相关问题主要出现在包含位于频域局部的信号成分的输入信号x(n)，即类音调信号成分。减小音调成分对反馈消除滤波器估值的影响的方法是在信号e(n)和u(n)提供给自适应算法之前将其从信号中滤除。这样的滤波在6,831,986 B2中进行了讨论，其中使用级联的、独立的陷波滤波器去除e(n)和u(n)的音调成分，每一个滤波器允许去除一种音调信号成分。

发明内容

本发明的目标是降低目标输入信号中的音调成分对声学反馈估值的质量的影响。

通过所附权利要求书和以下说明描述的发明实现本发明的目标。

实现本发明的目标是通过根据用户的需要将输入声音处理为输出声音的听力仪器。听力仪器包括用于将输入声音转换为电输入信号的输入变换器和用于将经处理的电输出信号转换为输出声音的输出变换器，限定在输入变换器与输出变换器之间的并包括信号处理单元的正向通路，信号处理单元限定正向通路的输入侧和输出侧，包括反馈消除系统的从输出侧到输入侧的反馈回路，反馈消除系统用于估计从输出变换器到输入变换器的声学反馈的影响，反馈消除系统包括接收分别来自正向通路的输入侧和输出侧的第一和第二估值输入信号的反馈通路估值单元，其中第一和第二估值输入信号通路包括第一和第二长时预测滤波器P(z)，每一个滤波器具有输入和输出，反馈消除系统适于根据所讨论滤波器的输入信号估计至少一个长时预测滤波器的可变参数。

本发明的实施例的优点可以实现更好的反馈消除，即使有多个音调输入信号。

在具体实施例中，反馈通路估值单元包括自适应反馈消除(FBC)滤波器，滤波器包括用于提供具体的传递函数的可变滤波器部分和用于更新可变滤波器部分的传递函数的更新算法部分，更新算法接收分别来自正向通路的输入侧和输出侧的所述第一和第二估值输入信号。

在具体实施中，听力仪器适于估计第一滤波器的可变参数并将其复制到第二滤波器。在具体实施例中，听力仪器适于估计第二滤波器的可变参数并将其复制到第一滤波器。

在具体实施例中，听力仪器适于提供长时预测滤波器P(z)是根据以下z变形的滤波器

$P\left(z\right)=1-\underset{k=-l}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_k{z}^{-T_0+k}$

其中l是整数，β_k和T₀是由输入信号确定的参数。这样的滤波器比较简单易于实现(例如在软件程序中，信号在时间频率架构中数字化和表述时)。

整数l通常可以是任何数字，例如比较大的数字，如10或更大的数。但是，在具体实施例中，听力仪器适于提供小于5的l，如等于2或1。因此提供了简单易行的滤波器。

在具体实施例中，听力仪器适于提供长时预测滤波器P(z)是根据以下形式的滤波器

$P\left(z\right)=1-\mathrm{\β}{z}^{-T_0}$

其中，β和T₀是由输入信号确定的参数。其优点是通过仅仅两个参数β和T₀参数化滤波器。此外，滤波器很好地适用于模拟(有声区域的)语音信号，因为其实现谐波间隔为预定距离f_s/T₀Hz的陷波，其中f_s是所使用的采样频率(Hz)。该滤波器很好地适用于滤除语音信号或包含音乐的信号中的谐波。

在具体实施例中，长时预测滤波器P(z)的采样频率f_s和/或参数T₀适于实现谐波间隔为预定距离f_s/T₀Hz的陷波，其中f_s是所使用的采样频率(Hz)。但是，优选陷波之间的距离可以动态调整。

在具体实施例中，听力仪器适于动态地调整对输入信号的当前音调成分的陷波。在实践中，通过动态调整滤波器系数可以实现这一点，因此陷波可以或多或少地跟随信号内容。

在具体实施例中，听力仪器适于由(第一)长时预测滤波器的数字化输入信号估计最优滤波器参数，例如根据输入信号的自相关函数的估值代表来自正向通路的输入侧的目标信号x(n)估值的误差信号e(n)(参见图2)，关于误差信号e(n)，自相关函数是r_ee(k)＝E[e(n)e(n-k)]，其中E代表统计预期算子。数字信号的自相关在S.Haykin编写的、Prentice-Hall International公司1996年出版的《自适应滤波器原理》中进行了讨论。可选地，听力仪器适于根据输入信号u(n)对正向通路输出侧的(第二)滤波器P(z)的自相关函数r_uu(k)＝E[u(n)u(n-k)]的估值由正向通路输出侧的滤波器P(z)的数字化输入信号(即图2中的u(n))估计最优滤波器参数。

在具体实施例中，听力仪器适于将长时预测滤波器P(z)与频谱整形滤波器S(z)相结合以提供组合滤波器 $\tilde{P}\left(z\right)=S\left(z\right)\·P\left(z\right).$ 在具体实施例中，频谱整形滤波器S(z)实现为自适应白化滤波器，例如形式为

$S\left(z\right)=A\left(z\right)=1-{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^{P-1}{\mathrm{\α}}_i{z}^{-i}$

其中，P是滤波器的阶数，α_i代表滤波器系数。

可选地，频谱整形滤波器可以是如下形式 $S\left(z\right)=\tilde{A}\left(z\right)=L\left(z\right)A\left(z\right),$ 其中L(z)是基于最有可能出现啸叫的频率区域的现有知识的频谱重点滤波器(该信息可以在医师安装期间获得)。

另一种有意义的备选方案称为感知整形滤波器，其形式如下

$S\left(z\right)=\tilde{A}\left(z\right)=\frac{A\left(z\right)}{A(z/\mathrm{\γ})}$

其中，参数γ通常选择为γ≈0.70-0.99，参见A.S.Spanias撰写的、发表在1994年10月的IEEE会议论文集第1541-1582页的文章“Speech Coding：A Tutorial Review”。这些整形滤波器中的任一的优点是结合频谱整形的效果与消除用于估计反馈通路的信号中的音调输入的作用。

在进一步的方面，估计听力仪器中的声学反馈的的方法由本发明提供。听力仪器包括：将输入声音转换为电输入信号的输入变换器和用于将经处理的电输出信号转换为输出声音的输出变换器，限定在输入变换器与输出变换器之间的并包括信号处理单元的正向通路，信号处理单元限定正向通路的输入侧和输出侧，包括反馈消除系统的从输出侧到输入侧的反馈回路，反馈消除系统用于估计从输出变换器到输入变换器的声学反馈的影响，反馈消除系统包括接收分别来自正向通路的输入侧和输出侧的第一和第二估值输入信号的反馈通路估值单元，该方法包括：

a)提供包括第一和第二长时预测滤波器P(z)的第一和第二估值输入信号通路；

b)基于对所讨论滤波器的输入信号，估计少一个滤波器的可变参数；

c)将第一和第二长时预测滤波器的输出信号分别用作对反馈通路估值单元的估值输入。

当结构特征由对应的步骤取代时，以上描述的、具体实施方式部分详细描述的和权利要求书描述的听力仪器的结构特征可以结合在该方法中，该方法的实施例具有与对应的系统相同的优点。

听力仪器和上述方法的至少部分特征可以在软件中实现，并完全或部分在听力仪器信号处理单元上实施，听力仪器通过执行信号处理器可执行指令完成。指令可以是存储器中的程序代码工具，如位于听力仪器或通过(无线)网络或链接的其他装置的RAM或ROM。可选地，所述特征可以通过硬件而不是软件或软件与硬件的结合实现。

在进一步的方面，运行在听力仪器的信号处理器上的软件程序由本发明提供。当在信号处理器上执行软件程序实现的以上描述的、具体实施方式部分详细描述的和权利要求书描述的方法中的至少一部分时，提供了特别适于数字助听器的方案。

在进一步的方面，其上存储指令的介质由本发明提供。当执行指令时，指令使以上描述的、具体实施方式部分详细描述的和权利要求书描述的听力仪器的信号处理器执行以上描述的、具体实施方式部分详细描述的和权利要求书描述的方法的步骤的至少一部分。

通过从属权利要求和本发明详细说明部分限定的实施例实现本发明进一步的目标。

在此使用的单数形式“一”、“一个”和“这个”的含义也包括复数形式(即意味着“至少一个”)，除非有明确的相反叙述。应当进一步理解说明书中使用的术语“包括”、“包含”表明所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或部件的存在，但是不排除出现或增加一个或多个特征、整数、步骤、操作、元件、部件和/或上述的部分组合。应当理解当元件被称为“连接”到另一个元件时，其可以是直接连接到另一元件，也可以有间隔的元件，除非有相反的明确表述。此外，在此使用的“连接”可以包括无线连接。在此使用的术语“和/或”包括一个或多个所列的项目的任何和全部组合。在此公开的方法的步骤不必按公开的精确顺序执行，除非有相反的明确表述。

附图说明

以下结合优选实施例并参照附图更全面地解释本发明，其中：

图1是听力仪器的框图，听力仪器包括电正向通路、声学反馈通路和电反馈估值通路；及

图2根据本发明的听力仪器的实施例的框图。

为了简明附图是原理性的并做了简化，其只表示了对理解本发明必不可少的细节，同时省略了其他细节。

通过以下给出的详细说明本发明进一步应用的范围将变得显而易见。但是，应当理解说明本发明优选实施例的详细说明和具体示例仅仅是以说明的方式给出的，因为通过该详细说明本发明精神和范围内的各种变化和修改对本领域的技术人员是显而易见的。

具体实施方式

图1表示听力仪器的框图，听力仪器包括电正向通路、声学反馈通路和电反馈估值通路。

图1表示听音装置1(即听力仪器)，听音装置在包括用于将输入声音转换为电(数字化)输入信号21的传声器2(图1中的Mic1)、用于将(电的)已处理的输出信号31转换为输出声音的接收机4、包括信号处理单元3的正向通路(处理单元(正向通路)模块)，信号处理单元3被限定在正向通路之间。数字输入信号21在图1中由y(n)＝x(n)+v(n)表示，其中n是离散时间采样指数，x(n)代表所需的(或目标)信号，v(n)代表(无意)反馈信号。经处理的输出信号31在图1中由u(n)表示，指示代表输出(“参考”)信号的数字采样。信号处理单元3适于提供按用户特定需要和对信号处理单元的(反馈校正)输入信号91e(n)定制的与频率有关的增益，信号处理单元3适于在频域处理输入信号，例如在时间-频率图方案中。在具体实施例中，正向通路包括用于将电输入信号转换为数字的时间-频率输入信号的AD和TF变换单元，数字的时间-频率输入信号包括代表在预定的时间步长t_n中的输入信号的频谱的TF_n帧，每一个TF_n帧包括输入信号的幅值和相位的数字化值的TF_n，m块，每一个TF_n，m块对应于与AD转换相关的特定时间步长(一个时间帧，例如对应于数字化输入信号的预定数量的连续采样，如20个采样或100个采样)和时间-频率转换的特定频率步长，从而产生信号处理单元的输入信号的时间频率图。通常从时域信号产生TF块的时间到频率的映射是通过对输入信号的连续时间帧(通常是重叠的，参见窗口技术)进行傅里叶变换实现的，或者通过在一组滤波器中对输入信号进行滤波实现的。在时间-频率域进行运算的优点有两方面。第一，在特定的同时掩蔽效应下最早在该域中发现听知觉特性。第二，典型的输入信号特性是所提出的噪音替代通常(并不是总是)在较高的频率不易察觉。听力仪器10进一步包括反馈回路，反馈回路包括用于估计从接收机4到传声器2(图1中的反馈通路)的声学反馈的反馈通路估值单元5。反馈通路估值单元5，例如可变滤波器在此表示为自适应滤波器51(自适应滤波器模块)的形式，其滤波器特性可以由自适应滤波器算法52(自适应算法(例如NLMS、RLS)模块)定制。处理单元3的经处理的输出信号31用作接收机4的输入并作为反馈通路估值单元(滤波器部分51以及算法部分52)的参考信号。反馈通路估值单元5的滤波器部分51的输出511在求和单元9添加到来自传声器2的电输入信号21以提供反馈校正输入信号91。合成误差信号e(n)用作信号处理单元3的输入和反馈通路估值单元5的算法部分52的输入。

我们提出的对电反馈通路的修改如图2所示。图2表示根据本发明的听力仪器的实施例的框图。图2中的实施例对图1中所示并描述如上的听力仪器略作修改。反馈通路估值单元(这里的可变滤波器5)的算法部分52的输入通路的每一个包括长时预测(LTP)滤波器6、6’(图2中的P(z))，其输出61和61’分别构成可变滤波器5的算法部分52的修改后的输入。在图2的实施例中，将根据e(n)信号91估计的在输入侧的LTP滤波器6的滤波器系数复制到输出侧的LTP滤波器6’，输出侧具有作为输入的u(n)信号31(如从听力仪器的正向通路的输入侧的LTP滤波器6到输出侧LTP滤波器6’的虚线箭头所示)。

图2的实施例的目标仍然是去除可能包含在信号e(n)和u(n)中的音调成分。在优选实施例中，我们提出滤波器参数化为

$P\left(z\right)=1-{\mathrm{\βz}}^{-T_0}$

该滤波器在语音编码领域是众所周知的长时预测滤波器，并实现谐波间隔为距离f_s/T₀的陷波，其中f_s是所使用的采样频率(A.S.Spanias撰写的、发表在1994年10月的IEEE会议论文集第1541-1582页的文章“Speech Coding：A Tutorial Review”)。使用该滤波器比使用例如US6,831,986B2中提出的级联独立陷波滤波器有两方面的优点。第一，通过两个参数β、T₀简单地参数化滤波器，而实现其他滤波器要求更多的参数。第二，滤波器使用了声学信号表示为谐波模式的现有技术，例如众所周知的(有声区域的)语音信号可以模拟为谐波相关的音调成分。必须由可用信号估计模型参数β、T₀。在图2中指示出根据信号e(n)估计参数β、T₀，并将其复制到u(n)支路的P(z)滤波器，但是参数β、T₀也很容易根据u(n)信号估计并将其复制到e(n)支路(或者在二者中均是估计)。最优滤波器参数可以从e(n)中估计为

$T_0^{*}=m\underset{T_0}{a}x\left(r_{\mathrm{ee}}^2\left(T_0\right)\right)$

和

${\mathrm{\β}}^{*}=\frac{r_{\mathrm{ee}}\left(T_0^{*}\right)}{r_{\mathrm{ee}}\left(0\right)}$

其中r_ee(k)＝E[e(n)e(n-k)]是e(n)的自相关序列。当根据u(n)估计参数时，类似的等式成立。批量和回归估值方法都可能用于查找涉及的期望值。

多个直接和简单的归纳概括了所提出的方法。第一，没有使用以上所述的单阶长时预测滤波器，而是直接将滤波器概括为

$P\left(z\right)=1-\underset{k=-l}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_k{z}^{-T_0+k}$

其中l是较小的整数，例如l＝1。在该情况下用于估计参数的方程在形式上类似于上述的方程(这些参数的估计在语音编码领域有详细的记录，参见A.S.Spanias撰写的、发表在1994年10月的IEEE会议论文集第1541-1582页的文章“Speech Coding：A TutorialReview”)。

通常，在已经提出的反馈消除系统中，自适应白化滤波器的形式如下：

$A\left(z\right)=1-\underset{p=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_p{z}^{-p}$

其中P是滤波器阶数，α_p代表滤波器系数，其中A(z)滤波器位于框图中与上述的P(z)完全相同的位置。这些滤波器通常与在此所提出的P(z)有不同的用途。但是，结合这两种滤波器有可能很有用，即一个滤波器可以与e(n)和u(n)支路的每一个中的自适应滤波器以如下形式工作：

$\tilde{P}\left(z\right)=A\left(z\right)P\left(z\right).$

所讨论的任何(可能组合的)滤波器可以通过全局z变换的形式表示：

$\tilde{P}\left(z\right)=\frac{\underset{i=0}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{a}_i{z}^{-i}}{1-\underset{i=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{b}_i{z}^{-i}}$

其中，a_i，b_i，K和L是适当选择的常数，其中

如图2所示原理性地放置。令e_w(n)代表组合滤波器

的输出。在该情况下，e_w(n)可以由输出e(n)和以前的输出值表示为

e_w(n)＝e(n)a₀+…+e(n-K)a_K+e_w(n-1)b₁+…e_w(n-L)b_L。

另一实施问题涉及查找T₀ ^*和β^*所需的最大算子。实际实施可能不同于该公式，而使用递归更新这些参数。

上述滤波器可以在软件或硬件中实施，或者在适于实际应用、可用元件和条件限制的软件和硬件的组合中实施。

独立权利要求的特征限定了本发明。从属权利要求中限定了优选实施例。权利要求中的任何参考数字不限制权利要求的范围。

以上表示了本发明的优选实施例，但是应当强调本发明不受其限制，而是在权利要求中限定的主题中按其他方式具体化。例如，所示实施例中包括一个传声器。其他实施例可以包含一个具有两个或多个传声器，或具有用于从两个或多个传声器收集的信号提取方向性信息的传声器系统。

参考文献

·US 6,831,986B2(GN RESOUND公司)2003年03月20日

·S.Haykin，“Adaptive Filter Theory”，Prentice-Hall国际公司，1996年

·A.S.Spanias，“Speech Coding：A Tutorial Review”，IEEE会议论文集，1994年10月，第1541-1582页

Claims (14)

1.根据用户的需要将输入声音处理为输出声音的听力仪器，所述听力仪器包括：

用于将输入声音转换为电输入信号(21)的输入变换器(2)和用于将经处理的电输出信号(31)转换为输出声音的输出变换器(4)，限定在输入变换器(2)与输出变换器(4)之间的并包括信号处理单元(3)的正向通路，信号处理单元限定正向通路的输入侧和输出侧，包括反馈消除系统(5)的从输出侧到输入侧的反馈回路，反馈消除系统用于估计从输出变换器(4)到输入变换器(2)的声学反馈的影响，反馈消除系统包括接收分别来自正向通路的输入侧和输出侧的第一和第二估值输入信号的反馈通路估值单元，其中第一和第二估值输入信号通路包括第一和第二长时预测滤波器P(z)(6，6’)，每一个滤波器具有输入(91；31)和输出(61，61’)，反馈消除系统适于根据所讨论滤波器的输入信号(91；31)估计至少一个长时预测滤波器的可变参数，其中长时预测滤波器P(z)是根据以下形式的滤波器

$P\left(z\right)=1-\underset{k=-l}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_k{z}^{-T_0+k}$

其中，l是整数，β_k和T₀是由输入信号确定的参数，l小于5。

2.根据权利要求1的听力仪器，其中反馈通路估值单元包括自适应反馈消除FBC滤波器(5)，FBC滤波器包括用于提供具体的传递函数的可变滤波器部分(51)和用于更新可变滤波器部分的传递函数的更新算法部分(52)，更新算法接收分别来自正向通路的输入侧和输出侧的所述第一和第二估值输入信号(61，61’)。

3.根据权利要求1的听力仪器，适于估计第一长时预测滤波器(6)的可变参数并将其复制到第二长时预测滤波器(6’)。

4.根据权利要求1的听力仪器，其中l为1或2。

5.根据权利要求1的听力仪器，适于提供长时预测滤波器P(z)是根据以下形式的滤波器

$P\left(z\right)=1-\mathrm{\β}{z}^{-T_0}$

其中，β和T₀是由输入信号确定的参数。

6.根据权利要求5的听力仪器，其中长时预测滤波器P(z)的采样频率f_s和/或参数T₀适于实现谐波间隔为预定距离f_s/T₀Hz的陷波，其中f_s是所使用的采样频率(Hz)。

7.根据权利要求6的听力仪器，适于将陷波动态地调整为输入信号的当前音调成分。

8.根据权利要求1-7中任一权利要求所述的听力仪器，适于根据输入信号e(n)的自相关函数r_ee(k)＝E[e(n)e(n-k)]或第二长时预测滤波器的输入信号u(n)自相关函数r_uu(k)＝E[u(n)u(n-k)]，由第一长时预测滤波器的数字化输入信号估计最优滤波器参数，其中E代表统计预期算子。

9.根据权利要求1的听力仪器，适于将长时预测滤波器P(z)与频谱整形滤波器S(z)相结合以提供组合滤波器

10.根据权利要求9的听力仪器，适于提供是自适应白化滤波器A(z)的频谱整形滤波器S(z)。

11.根据权利要求10的听力仪器，适于提供如下形式的频谱整形滤波器

其中L(z)是基于最有可能出现啸叫的频率区域的现有知识的频谱重点滤波器。

12.根据权利要求10的听力仪器，适于提供频谱整形滤波器是形式如下的感知整形滤波器

$S\left(z\right)=\tilde{A}\left(z\right)=A\left(z\right)/A(z/Y),$ 其中Y是参数。

13.根据权利要求12的听力仪器，适于提供参数γ的范围在0.70到0.99。

14.估计听力仪器中的声学反馈的方法，所述听力仪器包括：

将输入声音转换为电输入信号(21)的输入变换器(2)和用于将经处理的电输出信号(31)转换为输出声音的输出变换器(4)，限定在输入变换器(2)与输出变换器(4)之间的并包括信号处理单元(3)的正向通路，信号处理单元限定正向通路的输入侧和输出侧，包括反馈消除系统(5)的从输出侧到输入侧的反馈回路，反馈消除系统用于估计从输出变换器(4)到输入变换器(2)的声学反馈的影响，反馈消除系统包括接收分别来自正向通路的输入侧和输出侧的第一和第二估值输入信号的反馈通路估值单元，该方法包括：

a)提供包括第一和第二长时预测滤波器P(z)(6，6’)的第一和第二估值输入信号通路，长时预测滤波器P(z)是根据以下形式的滤波器

$P\left(z\right)=1-\underset{k=-l}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_k{z}^{-T_0+k}$

其中，l是整数，β_k和T₀是由输入信号确定的参数，l小于5；

b)基于所讨论滤波器的输入信号(91，31)，估计至少一个长时预测滤波器(6，6’)的可变参数；

c)将第一和第二长时预测滤波器(6，6’)的输出信号(61，61’)分别用作对反馈通路估值单元(5)的估值输入。

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