【摘要】：空間聲特征提取和聲場重建是三維音頻信號處理的關(guān)鍵技術(shù),旨在構(gòu)建具有三維空間聽覺感受的聲音場景�，F(xiàn)有三維音頻處理技術(shù)通常對聲音場景中的每個聲源對象進行獨立記錄、處理。而在實際三維音頻信號處理過程中,在原始聲音場景中只能獲得多個聲源的混合錄制信號,這使得現(xiàn)有技術(shù)不便于在實時處理場景中應(yīng)用。因此,研究精確的定位和分離方法從混合錄制信號中提取源信號和對應(yīng)的空間信息顯得尤為重要。針對上述問題,本文基于信號稀疏性分析開展研究工作,旨在研究復(fù)雜聲學(xué)條件中的多聲源定位和分離方法。為了便于實際應(yīng)用,本文方法專注于研究聲源數(shù)量大于麥克風(fēng)數(shù)量情況下多聲源定位及分離的通用方法。論文的研究工作包括以下幾個方面:第一,提出了一種基于單聲源區(qū)域檢測的多聲源定位與計數(shù)方法。本文通過對語音信號的弱稀疏性進行統(tǒng)計分析,得到一個更廣義的稀疏性的假設(shè),并通過實驗驗證了多聲源發(fā)聲時“單聲源”區(qū)域的存在性�；诖�,本文提出了一個基于“單聲源”區(qū)域檢測的多聲源定位方法,該方法可以通過波達方向估計的歸一化直方圖結(jié)合峰值搜索同時估計出原始聲音場景中聲源的數(shù)量及對應(yīng)的波達方向。實驗結(jié)果表明,與現(xiàn)有技術(shù)相比,所提方法具有更高的估計精度。第二,提出了一種基于單聲源點檢測的多聲源定位方法。首先,本文給出了一個“DOA收斂”假設(shè),即,如果某個時頻區(qū)域內(nèi)的大部分的時頻點只來源于一個聲源—這些對應(yīng)的時頻點定義為單聲源時頻點,則該區(qū)域相應(yīng)的DOA估計值會相對集中,并且具有較大的密度。隨后本文通過統(tǒng)計分析驗證了這一假設(shè)的合理性�；谠摷僭O(shè),本文將單聲源點的檢測問題轉(zhuǎn)化為一個聚類問題,并實現(xiàn)了基于K-均值和基于密度的空間聚類的單聲源點檢測方法。最終提出了基于單聲源點檢測的多聲源定位方法。實驗結(jié)果表明,所提方法的定位精度優(yōu)于基于單源區(qū)檢測的定位方法。第三,提出了一個聯(lián)合稀疏成分和非稀疏成分恢復(fù)的多聲源分離方法,旨在從聲場麥克風(fēng)錄制信號中恢復(fù)多個聲源信號。本文將麥克風(fēng)錄制信號的頻譜分為兩類:一類是稀疏成分,對應(yīng)于只有一個語音源活躍的時頻成分;另一類為非稀疏成分,即剩余對應(yīng)多個聲源活躍的時頻成分。對于稀疏成分的分離,本文提出了一個基于麥克風(fēng)錄制信號間相關(guān)系數(shù)的動態(tài)閾值分離方法。對于非稀疏成分,本文以分離得到的稀疏成分作為指導(dǎo)結(jié)合“局部區(qū)域穩(wěn)定性”進行恢復(fù)。最后通過對稀疏成分和非稀疏成分的合成,得到最終的分離信號。客觀和主觀實驗結(jié)果表明,與現(xiàn)有的聲源分離方法相比,該方法取得了更好的語音感知質(zhì)量。
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TN912.3

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本文編號：2615896