【摘要】：語音作為人們平時生活中應(yīng)用最廣泛的交流媒介之一,越來越受到人們的重視。近幾年以來,隨著人工智能的快速發(fā)展,語音交互變的越來越受歡迎。麥克風(fēng)陣列信號處理在人機交互和語音信號處理中有著重要的地位。作為麥克風(fēng)陣列信號處理中的一項重要研究課題,波達方向(Direction of Arrival,DOA)已被普遍應(yīng)用于機器人、智能家居等領(lǐng)域。精確而高效的估計語音波達方向直接影響著語音交互的效率、智能產(chǎn)品的用戶體驗等。相對安靜環(huán)境下的DOA估計已經(jīng)取得了比較理想的效果。然而,在現(xiàn)實環(huán)境中,DOA估計面臨的主要挑戰(zhàn)是背景噪聲和房間混響對目標(biāo)信號的干擾。這一問題的研究一直在進行,但精確的DOA估計仍然是一項非常艱巨而有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。在本文中,我們提出了使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)和長短時記憶網(wǎng)絡(luò)(Long Short Term Memory,LSTM)相結(jié)合的方法來對高噪聲和強混響環(huán)境下的波達方向進行估計。我們將不同的方法在同一個測試數(shù)據(jù)集上進行實驗評估和對比。實驗結(jié)果顯示,與其它估計方法對比,本文所提出的方法的性能優(yōu)勢比較明顯,能夠大大提高語音波達方向估計的準(zhǔn)確率(Accuracy Ration,AR)。與傳統(tǒng)的基于廣義互相關(guān)(Generalized Cross Correlation,GCC)的到達時間差(Time Difference of Arrival,TDOA)和基于CNN的方法相比,我們提出的方法AR平均提高了:41.3%和31.5%,與CNN相比,本文提出的方法在語音判決誤差(Voice Decision Error,VDE)評測指標(biāo)中平均降低了20.6%。除此之外,本文方法在不匹配的測試集上進行評估,模型對麥克風(fēng)陣列拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)具有較好的泛化性能。本文的方法能利用很少新的匹配數(shù)據(jù)在已經(jīng)訓(xùn)練好的模型上進行自適應(yīng),將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到新的麥克風(fēng)陣列上,在保證了估計性能的同時大大節(jié)省了重新訓(xùn)練的時間。
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP181;TN912.3
【圖文】：

內(nèi)蒙古大學(xué)碩士學(xué)位論文域的權(quán)重函數(shù)，權(quán)重函數(shù) ( f)的選擇因GCC 方法而異，1 2( )y y f是交叉頻譜如下所示1 2*1 2( ) [ ( ) ( )]y y f E Y f Y f(3.23)式中， ( )nY f 是時域信號 ( )ny k 的 DFT 的結(jié)果，然后將式(3.21)帶入下式求出估計的聲源角度。 cos dc (3.24)這里d 表示相鄰麥克風(fēng)的間距，c是聲波在空氣中的速度。TDOA 算法是通過最大化麥克風(fēng)輸出信號來估計兩個麥克風(fēng)之間的相對延遲的，因為它是短時間的延遲決策，所以具有良好的跟蹤能力，即估計所需時間短。GCC 算法在中度嘈雜和無混響的環(huán)境下的估計性能相當(dāng)好。

在不同環(huán)境中，我們選擇一句模擬的語音作為聲源，用基于 GCC 的 TDOA 算法對麥克風(fēng)接收到的信號進行 DOA 估計，并畫出其中一個語音幀在不同方向上的能量分布。圖 3.3、圖3.4、圖3.5和圖3.6分別表示該語音幀在安靜環(huán)境（零混響、無噪聲）、僅有混響（Reverberation

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本文編號：2725537