基于麦克风阵列的近场环境下语音增强算法研究

发布时间：2020-07-10 17:23

【摘要】：随着科学技术的快速发展,对语音信号的处理提出了高要求。无论是语音信号传输还是机器语音识别,都希望语音信号不包含其他噪声,提高传输效率和系统性能。传统的基于单通道的降噪技术,因为不能采集到信号的空间信息而不能很好的抑制噪声,特别是存在语音噪声、房间混响以及其他散射噪声时。为了提高去除噪声能力,提出基于麦克风阵列的多通道降噪技术。当麦克风阵列分别位于声场的近、远场时,语音信号模型不同,因而在声源近场范围内使用远场语音增强算法必然使其性能快速下降,于是针对近场环境下能具有高性能的语音增强算法将必不可少。本文首先就语音信号的近远场模型展开详细分析,分析在基于麦克风阵列的语音增强算法中需要将声场的近远场信号区别处理的原因。在此基础上,进一步分析不同麦克风阵列拓扑结构在声场的近远场时的阵列流型矩阵和优缺点。其次,讨论近场波束形成算法设计原理和求解最佳权矢量应该满足的条件。接着分析波束形成算法的几种常见准则(MSNR准则、MMSE准则、LCMV准则)的角度分辨性能和距离分辨性能,设计实验验证它们的噪声抑制性能。然后,针对波束形成算法存在的局限性,继续分析ST-GSC语音增强算法的原理。针对ST-GSC算法中自适应噪声抵消器不能很好地抵消噪声这一缺点,提出一种改进算法。改进之处具体为在求解自适应噪声抵消器系数时增加约束条件,使之变为凸优问题。在不同房间和语音噪声分别位于近远场的噪声环境下,对改进算法进行了验证,实验结果表明改进算法提高了噪声抑制性能。最后,将ST-GSC改进算法与相位谱补偿算法结合,进一步提高噪声抑制性能。提出基于语音存在概率的噪声功率估计方法改进相位谱补偿算法,且调整阻塞矩阵的自适应能力增强算法的鲁棒性。
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN912.35
【图文】：

方向图,波束形成,近场,方向图

b) 声源距离分辨能力图 3.2 近场固定波束形成方向图 a)所示的方位角分辨能力图，波束形成在方位角为 9方向一致。但是也可发现其主瓣和旁瓣的宽度较宽，固定波束形成对方位角的分辨能力较弱，这是因为在他方向的噪声和干扰对波束形成的影响。在近场波束麦克风阵列的距离不能忽略，所以对权矢量的距离分 b)所示为权矢量对距离的分辨能力，在距离为 0.45m置声源位置为 0.4m，可见此时的权矢量对距离分辨有偏距离 0.4m 附近时权矢量能使波束形成达到最优，随可以减弱距离相差较大的噪声和干扰。虽然近场固定方位角和距离分辨能力，但是没有考虑实际环境中噪对方位角或者距离相差较小的噪声的抑制能力较弱。波束形成的空间分辨率就必须增加麦克风阵元的个数

方向图,波束形成,近场,准则

基于麦克风阵列的近场环境下语音增强算法研究方差矩阵 Rdd又可以写成导向矢量形式，所以最大信量的表达式为：1( , , )opt vv d d r W R a 对权矢量的特性无影响。节所示的实验条件，得图 3.3 所示的 MSNR 准则下波 a)，与常规波束形成时最佳权矢量 W 相比，采用 MSN角分辨能力明显优于常规波束形成算法。无论是主瓣缩小许多，且旁瓣的衰减量更大。这是因为在计算权影响，所以基于 MSNR 准则的最佳权矢量对干扰噪声图 3.3 b)，虽然与常规波束形成一样存在距离分辨误差

方向图,MMSE准则,波束形成,近场

b) 声源距离分辨能力图 3.4 近场 MMSE 准则波束形成方向图，主瓣最高点出现在 90°位置和距离声源 0.4m 位置。性能和 MSNR 准则性能相仿，同样相比于常规波束形性能。SNR 准则估计测量干扰噪声信号协方差矩阵较困难一在已知纯净期望信号情况下推导最佳权矢量。然而，号肯定是事先不清楚的，所以需要对其估计，但是估，所以使 MMSE 准则波束形成的性能大打折扣。束最小方差准则节中讨论那样，波束形成最佳权矢量应该在保证目标方向图还具备在干扰噪声来波方向出现零陷，即有效约束最小方差准则的设计思想就是在满足式(3.9)所示

【参考文献】