LCMV分频的改进维纳滤波后置波束形成算法

发布时间：2018-01-05 23:15

  本文关键词：LCMV分频的改进维纳滤波后置波束形成算法　出处：《电子测量与仪器学报》2017年10期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：针对封闭环境中语音信号受到混响影响,提出了LCMV分频的改进维纳滤波后置波束形成算法。该算法通过计算麦克风阵列接收到含混响信号的短时傅里叶变换得到频域阵列信号,对频域阵列信号分频处理,将分频的信号进行线性约束最小方差波束形成滤波处理,该波束滤波根据每个频段上混响时间不同的特性对频域阵列信号进行分频处理后,将波束形成算法分别应用到高低频中,以提高混响抑制的精度;再由频域阵列信号的组合功率谱进行维纳后置滤波以抑制混响,由麦克风阵列接收到混响信号的直达波和反射波之间不相关性及麦克风阵列接收信号的空间信息解决维纳滤波器的精确估计问题;最后由逆短时傅里叶变换恢复出时域信号。仿真结果表明,该算法对混响抑制具有明显的改善;且在混响时间600 ms条件下语音增强系统的PESQ值提高了0.26。
[Abstract]:Speech signal is affected by reverberation in closed environment. An improved Wiener filter post-beamforming algorithm for LCMV frequency division is proposed, in which the frequency domain array signal is obtained by calculating the short time Fourier transform (STFT) of microphone array receiving reverberation signal. The frequency division processing of frequency domain array signal, the frequency division signal is processed by linear constrained minimum variance beamforming filter. According to the characteristics of reverberation time in each frequency band, the beamforming algorithm is applied to high and low frequency to improve the accuracy of reverberation suppression. Then the combined power spectrum of the frequency domain array signal is used to suppress reverberation by Wiener postfilter. The noncorrelation between direct wave and reflection wave received by microphone array and the spatial information of received signal by microphone array solve the problem of accurate estimation of Wiener filter. Finally, the time-domain signal is recovered from inverse short-time Fourier transform. The simulation results show that the algorithm has a significant improvement on reverberation suppression. The PESQ value of the speech enhancement system is increased by 0.26 under the reverberation time of 600ms.
【作者单位】： 南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室;江苏省大气环境与装备技术协同创新中心;
【基金】：国家自然科学基金(61673222) 江苏省高校自然科学研究重大项目(13KJA510001) 江苏省高校品牌专业建设项目(PPZY2015B134)资助
【分类号】：TN912.3
【正文快照】： 0引言在封闭环境会议室的免提通信场景下,麦克风阵列采集到不仅有直达路径传播的信号,而且还包含了由于会议室边界以及会议室内物体的反射而产生的延迟衰减信号,这种传播效应称为混响。混响环境下的语音会存在时间和频率模糊,从而带来语音信号时域包络和声纹结构部分失真。因

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