隨著語音應(yīng)用和人工智能的發(fā)展,基于麥克風(fēng)陣列的語音增強(qiáng)技術(shù)受到廣泛關(guān)注。相比傳統(tǒng)單通道語音增強(qiáng)算法,麥克風(fēng)陣列能夠利用信號(hào)的空間信息,具有更好的噪聲抑制效果。廣義旁瓣消除器具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單和不需估計(jì)噪聲等優(yōu)點(diǎn),是常用的麥克風(fēng)陣列技術(shù)之一。它由固定波束形成器、阻塞矩陣和自適應(yīng)噪聲相消器三個(gè)部分構(gòu)成。在實(shí)際應(yīng)用中,由于麥克風(fēng)陣列各陣元一致性差、多徑反射和混響等因素的影響,期望信號(hào)會(huì)泄露到阻塞矩陣的輸出信號(hào)中。這種泄露直接導(dǎo)致了期望信號(hào)的失真。此外,廣義旁瓣消除器對(duì)非相干或弱相干噪聲的抑制效果有限,需要加入后置濾波器對(duì)其輸出信號(hào)中的殘留噪聲做進(jìn)一步消除。本文主要研究了魯棒廣義旁瓣消除自適應(yīng)波束形成及后置濾波算法,主要工作內(nèi)容如下:首先,針對(duì)阻塞矩陣中期望信號(hào)泄露導(dǎo)致的期望信號(hào)對(duì)消問題,本文對(duì)自適應(yīng)噪聲相消器中濾波器系數(shù)更新的準(zhǔn)則進(jìn)行了優(yōu)化。傳統(tǒng)算法中多采用固定步長(zhǎng)因子或信噪比控制濾波器的更新,其中信噪比由固定波束形成器和阻塞矩陣的輸出信號(hào)直接計(jì)算得到。相比上述計(jì)算方法,本文考慮了實(shí)際環(huán)境中類平穩(wěn)噪聲對(duì)計(jì)算信噪比的影響。通過濾除類平穩(wěn)噪聲后再計(jì)算得到的先驗(yàn)信號(hào)干擾比更加準(zhǔn)確,能夠更有效地控制濾波器的更新,從而減少期望信號(hào)的對(duì)消。其次,針對(duì)廣義旁瓣消除器對(duì)擴(kuò)散場(chǎng)噪聲抑制效果差的問題,本文使用基于多通道噪聲估計(jì)的后置濾波器對(duì)殘留噪聲做進(jìn)一步消除。相對(duì)傳統(tǒng)的單通道噪聲估計(jì)方法,多通道噪聲功率譜估計(jì)通過利用噪聲的空間信息和多通道的參考噪聲,能夠減少噪聲估計(jì)的誤差,從而提升后置濾波器的性能。本文在基于瞬時(shí)波束參考噪聲比的多通道噪聲功率譜估計(jì)算法上加以改進(jìn),提升了計(jì)算瞬時(shí)波束參考噪聲比的準(zhǔn)確性,從而改善了噪聲的抑制性能。最后,仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了本文改進(jìn)的魯棒廣義旁瓣消除自適應(yīng)波束形成算法和基于多通道噪聲功率譜估計(jì)的后置濾波算法能夠有效地減少期望信號(hào)的失真,具有更好的降噪效果。
【學(xué)位單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TN713;TN912.35
【部分圖文】：

學(xué)位論文 第 2 章 麥克風(fēng)應(yīng)濾波理論隨著數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)的迅速發(fā)展也為了提取或增強(qiáng)某個(gè)期望信號(hào)，以便后續(xù)的系統(tǒng)號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性和背景環(huán)境都是時(shí)變的。在實(shí)際應(yīng)環(huán)境和信號(hào)的變化。器框圖如圖 2.2 所示。自適應(yīng)濾波器一般由數(shù)字其中 x( n ) 、 d ( n) 和 y (n ) 分別表示數(shù)字濾波器的的輸出信號(hào)。同 2.2 節(jié)所述，n表示離散的時(shí)間信號(hào) e( n) 。為了確定濾波器系數(shù)的更新方式，通通過最小化目標(biāo)函數(shù)去更新和調(diào)整濾波器系數(shù)， d ( n) 。d ( n)

低整段語音的分段信噪比。為了解決這個(gè)問題，一般有兩種方法。第一種找出靜音段，然后對(duì)非靜音段計(jì)算分段信噪比。通過設(shè)置閾值并與每一幀的短時(shí)能量進(jìn)行比較，如果該幀語音信號(hào)的短時(shí)能量小于閾值則判定為第二種方法是直接計(jì)算每幀語音信號(hào)的信噪比，再與設(shè)置的閾值比較。信閾值的幀不參與分段信噪比的計(jì)算。另外，為了體現(xiàn)算法在頻域中的效果，分段信噪比可按照以下方式擴(kuò)展到2110101log [ ( ) / ( ( ) ( )) ]10fw segN2LkkNkkB F k, F k, F k,SNRLB ( 和k 分別表示時(shí)間幀和頻率柜中頻率的變量，N 和L分別為信號(hào)的總幀柜中頻點(diǎn)的個(gè)數(shù)。 F (k , )和 F ( k, )分別表示純凈語音信號(hào)和增強(qiáng)后語音幅度，kB 表示第 k 個(gè)頻點(diǎn)的權(quán)重。

圖 3.1 GSC 結(jié)構(gòu)框圖3]中，Greenberg 提出了一種基于互相關(guān)的 A引起嚴(yán)重的期望信號(hào)對(duì)消或音樂噪聲。在文具有自適應(yīng)阻塞矩陣(Adaptive Blocking MageAdaptiveFilter,LAF)的魯棒自適應(yīng)麥克風(fēng)陣M 采用參數(shù)約束的自適應(yīng)濾波器結(jié)構(gòu)，以 FM 輸出信號(hào)中泄露的期望信號(hào)。而 ANC 中采的噪聲信號(hào)進(jìn)行進(jìn)一步地抑制。基于文獻(xiàn)[13(Norm-constrained Adaptive Filter, NCAF)代替結(jié)構(gòu)可以使得約束區(qū)域中趨近邊界區(qū)域內(nèi)的中殘留更少的音樂噪聲。然而，由于 ABM 用于抑制殘留噪聲而保留期望信號(hào)，兩者性能得噪聲抑制和減少期望信號(hào)對(duì)消的性能之間
【參考文獻(xiàn)】

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1 耿慧慧;基于麥克風(fēng)陣列的語音增強(qiáng)研究[D];燕山大學(xué);2013年

本文編號(hào)：2835114