车载环境下的双通道语音增强技术研究

发布时间：2021-04-04 00:28

　　随着经济的高速发展,人们消费水平日益提高,汽车已成为人们出行的一种主要代步工具。相比以触屏交互方式为主的传统车载人机交互,车载语音交互是一种更加安全、智能的方式。在理想情况下,驾驶员发出控制车载电子设备的命令语音,由车载语音识别系统根据识别出的内容来调用相应的车载电子设备。然而,真实的车载环境中存在各种车载背景噪声和副驾驶位人声干扰,严重降低车载语音交互体验。因此,语音增强算法作为前置处理方案是抑制噪声和干扰的一种有效且必要的途径,为后续的语音交互提供方便。相比传统单通道语音增强算法,麦克风阵列能够利用信号的空间信息,具有更好的噪声抑制效果。本文主要研究了车载环境下的双通道语音增强技术。主要工作内容如下:首先,针对传统双通道语音增强算法不适用于车载声学环境的问题,本文首先基于观测信号互相关功率谱相位的方式,估计信号时频点由目标声源或干扰声源主导的后验概率,从而抑制副驾驶位干扰的影响。然后进一步结合基于深度神经网络估计的语音存在概率,提高对车载背景噪声的鲁棒性。最后,将混合的语音活动检测信息应用于波束形成、阻塞矩阵和自适应噪声消除器等模块的设计中。其次,针对传统的后置滤波算法无法有效消除... 

【文章来源】： 何礼 重庆邮电大学

【文章页数】：81 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

PXUA216MB-DL2-M麦克风阵列开发板表3.1不同车载环境录音说明车载环境车速（km/h）

停车场车载环境下，各算法处理信号时域对比图

图 3.10 停车场车载环境下，各算法处理信号语谱对比图图 3.11 描述了在停车场、市区、高架和高速 4 种车载场景下，不同算法在各主副驾驶位信干比条件下的平均 fwsegSNR 值。总体上看，本章改进算法在各车载噪声环境下，fwsegSNR 值提升最明显。其中，在停车场车载环境下，算法 1 和算

【参考文献】：
期刊论文
[1]利用相位时频掩蔽的麦克风阵列噪声消除方法[J]. 何礼,周翊,刘宏清.  信号处理. 2018(12)
[2]基于深度学习语音分离技术的研究现状与进展[J]. 刘文举,聂帅,梁山,张学良.  自动化学报. 2016(06)

硕士论文
[1]汽车噪声下语音增强算法的研究与应用[D]. 王旭贞.杭州电子科技大学 2015
[2]车载环境下语音增强方法的研究[D]. 宋晓东.辽宁工业大学 2014



本文编号：3117378