复杂环境下基于语音增强的声源定位技术研究

发布时间：2020-11-05 12:35

　　 声源定位是涉及到人机交互、语音增强、数字信号处理等的重要技术,有广阔的应用前景。在实际应用中,噪声与混响的存在常常会导致定位的性能下降。因此,对复杂环境下的声源定位技术进行研究具有重要的理论意义和实际的工程价值。首先,本文对常用的广义互相关时延估计方法进行仿真分析验证。常用的广义互相关时延估计算法在噪声比较大的环境中的时延估计性能较差,不能得到精度较高的时延估计值,且受噪声的影响较大。因此,本文从麦克风接收语音信号降噪考虑对语音信号进行处理。语音信号的去噪声处理常用算法为语音增强算法。本文对语音增强常用算法进行研究比较,LMS自适应滤波算法具有较强的去噪声能力。因此,考虑对信号进行广义互相关前,先对语音信号进行自适应滤波去噪声处理,基于此提出一种基于LMS-PHAT的时延估计方法。仿真表明,该算法在噪声强度较大的情况下,可以获得精度较高的时延估计值。其次,实际环境中,特别是封闭的室内环境中,会存在混响的干扰,因此要考虑混响条件下语音信号的时延估计。鉴于此,本文首先分析K.Lebart和J.M.Boucher提出的谱减法去混响,并提出一种改进的谱减法去混响,即首先对功率谱密度估计值及混响功率谱密度估计值进行平均处理,求得增益因子,通过增益因子和平均幅度谱相乘求得谱减后的幅度谱,用谱减后的幅度谱结合相位谱进行IFFT变换,将频域还原到时域,得到去混响的语音信号。仿真表明,改进的谱减法去混响具有更好的混响抑制效果。因此,通过对混响信号的抑制,结合LMS-PHAT的时延估计方法,可以提高时延估计值的精度。最后,本文设计了五元麦克风阵列的几何模型,并构建了一个声源定位系统,该定位系统主要由五部分组成,分别是对声源信号的去混响处理,对去混响信号的去噪声处理,广义互相关时延估计,对源信号的位置估算以及目标距离及方位角的获取。对该定位系统在不同声源位置的定位结果进行实验及分析。实验结果表明,在室内环境中,该声源定位系统的定位精度更高。
【学位单位】：重庆邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TN912.35
【部分图文】：

如图 2.1 所示，分别为矩形窗，三角窗，汉出，矩形窗的旁瓣峰值幅度为-13dB；三角窗的峰值幅度为-31dB；汉明窗的旁瓣峰值幅度为最小，主瓣宽度最窄，频谱泄漏最严重。而汉。因此在本文的语音信号预处理中选择汉明窗(a) 矩形窗频谱 形窗频谱矩 三角频谱窗0

图 2.3 理想模型示意图2.3.2 混响模型在室内，麦克风接收到的为声源发出的直达声和非直达声混合在一起的声音。其中，非直达声是由于边界和物体的反射造成的，如图 2.4 所示，这种多径传播效应在麦克风接收信号中引入了回声和谱失真，称为混响。这可能会严重影响源信号，造成信号的质量和可懂度下降。图 2.4 混响模型示意图

图 2.3 理想模型示意图风接收到的为声源发出的直达声和非直达声混由于边界和物体的反射造成的，如图 2.4 所示号中引入了回声和谱失真，称为混响。这可能可懂度下降。
【参考文献】

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本文编号：2871647