基于二元麦克风阵列的语音增强算法研究

发布时间：2017-05-27 08:04

  本文关键词：基于二元麦克风阵列的语音增强算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：现实环境中,语音受到混响和背景噪声干扰,这些干扰降低了语音的听觉质量以及可懂度。因此对带噪语音进行语音增强处理很有必要。语音增强的主要目的可以归结两个——提升语音的质量以及提高语音的可懂度,这两个目的往往难以兼得。如何在不引入信号失真的前提下,抑制噪声干扰,成为语音增强的主要挑战。和单个麦克风相比,麦克风阵列能利用语音的时域信息以及阵列的空域信息对带噪语音进行增强,因而可以获得质量更高的增强语音。然而电子设备小型化的发展趋势,却要求麦克风阵列的尺寸不能太大。在此背景下,本论文研究了基于二元麦克风阵列的语音增强算法,主要工作如下:详细阐述了固定波束形成、广义旁瓣相消器以及后置滤波器的算法原理,并分析了这些算法在二元麦克风阵列模型中的消噪性能。在不同噪声和信噪比条件下,通过仿真测试了这些算法的消噪性能。分析了基于相干滤波器与广义旁瓣相消器结合的语音增强算法原理。在该算法中,相干滤波器被置于广义旁瓣相消器的非自适应支路上。这是一种经典的结合模式,通过分析发现该算法对相干滤波器存在限制。针对这一问题,提出了一种新的结合模式。该结合模式中,相干滤波器是广义旁瓣相消器的后置滤波器。这一模式克服了经典结合模式对相干滤波器的约束,可以使用消噪能力更强的改进型相干滤波器。分析了基于迭代噪声功率谱密度(Power Spectral Density,PSD)估计的相干性滤波器算法,通过分析发现该算法存在噪声过估计的问题。针对这一问题,提出一种基于时间平滑参数的迭代噪声PSD估计算法。该方法利用时间递归平均技术,并结合迭代噪声PSD估计技术。与迭代噪声PSD估计算法相比,该估计算法获得的噪声PSD估计值更准确。将上述改进迭代噪声PSD估计技术用于相干滤波器中,并把该相干滤波器同广义旁瓣相消器结合,从而得到一种基于相干滤波器与广义旁瓣相消器结合的二元麦克风阵列语音增强算法。不同噪声环境下的大量仿真实验表明,相比于经典结合模式下的语音增强算法,本文提出的算法可以获得质量更高的增强语音。
【关键词】：语音增强 二元麦克风阵列 广义旁瓣相消器 相干滤波器
【学位授予单位】：湖北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN912.35
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 目录8-10
• 第1章 引言10-17
• 1.1 课题研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-15
• 1.3 本文研究内容15
• 1.4 本文结构安排15-17
• 第2章 麦克风阵列语音增强的基本理论17-30
• 2.1 语音信号的预处理17-19
• 2.1.1 预滤波17
• 2.1.2 预加重17
• 2.1.3 分帧17-18
• 2.1.4 窗函数的选择18-19
• 2.2 噪声特性19-21
• 2.3 麦克风阵列的拓扑结构和信号产生模型21-25
• 2.3.1 麦克风阵列的拓扑结构21
• 2.3.2 远场与近场模型21-22
• 2.3.3 空间采样定律22-23
• 2.3.4 麦克风阵列信号的模型23-25
• 2.4 语音增强系统的评价准则25-29
• 2.4.1 主观评价方法25-27
• 2.4.2 客观评价方法27-29
• 2.5 小结29-30
• 第3章 经典的麦克风阵列语音增强算法30-40
• 3.1 固定波束形成30-31
• 3.1.1 固定波束形成算法原理30-31
• 3.1.2 固定波束形成在二元阵列中的消噪能力分析31
• 3.2 广义旁瓣相消器31-34
• 3.2.1 广义旁瓣抵消结构的语音增强原理32-33
• 3.2.2 广义旁瓣抵消器在二元阵列中的消噪能力分析33-34
• 3.3 后置滤波技术34-37
• 3.3.1 后置滤波算法原理35-36
• 3.3.2 后置滤波算法在二元阵列中的消噪能力分析36-37
• 3.4 仿真实验37-39
• 3.5 小结39-40
• 第4章 相干滤波与GSC结合的二元阵列语音增强算法40-61
• 4.1 本章引论40-41
• 4.2 经典结合算法的原理与分析41-42
• 4.3 基于相干滤波与GSC结合的二元阵列语音增强算法42-49
• 4.3.1 算法结构43
• 4.3.2 广义旁瓣相消器算法描述43-44
• 4.3.3 基于迭代噪声PSD估计的相干滤波器44-47
• 4.3.4 基于改进的迭代噪声PSD估计的相干滤波器设计47-49
• 4.4 仿真实验49-60
• 4.4.1 相干滤波器的消噪性能比较50-52
• 4.4.2 经典模式下对相干滤波器的限制52-56
• 4.4.3 基于相干滤波器与GSC结合的语音增强算法性能评估56-60
• 4.5 小结60-61
• 第5章 总结与展望61-63
• 5.1 总结61
• 5.2 未来展望61-63
• 参考文献63-66
• 致谢66-67
• 发表的学术论文6

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