本文關(guān)鍵詞：無線聲學(xué)傳感器網(wǎng)絡(luò)中分布式語音增強方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在移動通信、助聽器和說話人識別等應(yīng)用中,語音信號常受到噪聲干擾,從而使系統(tǒng)性能下降,甚至不能工作。語音增強技術(shù)就是從含噪語音中提取出期望的語音信號。近年來,隨著傳感器網(wǎng)絡(luò)的興起,無線聲學(xué)傳感器網(wǎng)絡(luò)也得到快速發(fā)展,并可應(yīng)用于國防軍事、人機交互、環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域。無線聲學(xué)傳感器網(wǎng)絡(luò)能夠感知監(jiān)測外界環(huán)境,并進(jìn)行數(shù)據(jù)計算處理,與網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點進(jìn)行通信,實現(xiàn)信息共享和節(jié)點協(xié)作,進(jìn)行語音增強處理。本文對麥克風(fēng)陣列語音增強技術(shù)和無線聲學(xué)傳感器網(wǎng)絡(luò)特點及功能進(jìn)行了深入研究,并在此基礎(chǔ)上,提出來了兩種分布式語音增強算法,進(jìn)行了相應(yīng)的性能仿真驗證。本文主要工作如下：(1)提出了基于分布式一致性和MVDR的分布式語音增強方法。該方法首先利用隨機網(wǎng)絡(luò)生成算法生成隨機網(wǎng)絡(luò),進(jìn)行聲源數(shù)據(jù)采集；然后利用對MVDR算法進(jìn)行研究,分解含融合中心MVDR算法到每個節(jié)點上,在每個節(jié)點上實現(xiàn)MVDR數(shù)據(jù)預(yù)處理；最后利用基于平均Metropolis權(quán)的分布式一致性算法進(jìn)行一致性平均迭代,實現(xiàn)每個節(jié)點都能獲得一致的語音增強效果。實驗結(jié)果表明,此分布式算法能夠有效抑制非相干噪聲的干擾,每個節(jié)點都能獲得接近聲源信噪比的增強信號。(2)提出了基于一致性LMS的分布式語音增強方法。該方法利用隨機無線聲學(xué)傳感器網(wǎng)絡(luò)采集觀測區(qū)域內(nèi)的聲源信息,并對此信息利用基于最小均方誤差準(zhǔn)則和臨近節(jié)點通信準(zhǔn)則,進(jìn)行一致性LMS迭代,實現(xiàn)了相干噪聲情況下的分布式語音增強。實驗結(jié)果表明,此分布式算法能夠有效抑制相干噪聲的干擾,以較少的迭代次數(shù)就可以獲得較接近聲源信噪比的增強信號。
【關(guān)鍵詞】：語音增強 無線聲學(xué)傳感器網(wǎng)絡(luò) 分布式一致性 MVDR波束形成 LMS算法
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN912.35;TN929.5;TP212.9
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-13
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 分布式麥克風(fēng)陣列語音增強研究的歷史和現(xiàn)狀9-11
• 1.3 本文主要工作與內(nèi)容安排11-13
• 2 麥克風(fēng)陣列語音增強基本知識13-22
• 2.1 語音信號的基本知識13-16
• 2.1.1 語音特性13
• 2.1.2 噪聲特性13-14
• 2.1.3 語音預(yù)處理14-15
• 2.1.4 語音活動性檢測15-16
• 2.2 麥克風(fēng)陣列語音增強16-20
• 2.2.1 麥克風(fēng)陣列拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)16-17
• 2.2.2 麥克風(fēng)陣列信號產(chǎn)生模型17
• 2.2.3 麥克風(fēng)陣列語音增強算法簡介17-20
• 2.3 語音增強性能評價20-22
• 3 分布式無線聲學(xué)傳感器網(wǎng)絡(luò)與分布式波束形成算法22-34
• 3.1 無線聲學(xué)傳感器網(wǎng)絡(luò)概述22-26
• 3.1.1 無線聲學(xué)傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)22-24
• 3.1.2 無線聲學(xué)傳感器特點24
• 3.1.3 無線聲學(xué)傳感器中節(jié)點喚醒方式24-25
• 3.1.4 無線聲學(xué)傳感器中節(jié)點連接方式25
• 3.1.5 無線聲學(xué)傳感器中數(shù)據(jù)融合方式25-26
• 3.2 分布式一致性算法26-32
• 3.2.1 節(jié)點圖論表示26-27
• 3.2.2 線性迭代分布式一致性算法27-30
• 3.2.3 平均Metropolis權(quán)一致性算法30-32
• 3.3 分布式波束形成算法32-34
• 4 基于分布式一致性和MVDR的分布式語音增強34-47
• 4.1 問題描述34-36
• 4.2 基于平均Metropolis權(quán)一致性和MVDR的分布式語音增強36-47
• 4.2.1 算法推導(dǎo)36-38
• 4.2.2 算法實現(xiàn)38-41
• 4.2.3 算法仿真41-47
• 5 基于一致性LMS的分布式語音增強47-58
• 5.1 問題描述47-48
• 5.2 算法推導(dǎo)48-52
• 5.2.1 最速梯度下降法48-49
• 5.2.2 自適應(yīng)一致性LMS法49-50
• 5.2.3 基于信噪比的權(quán)系數(shù)的選擇50-51
• 5.2.4 算法實現(xiàn)51-52
• 5.3 算法仿真52-58
• 結(jié)論58-59
• 參考文獻(xiàn)59-64
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況64-65
• 致謝65-66

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 顏振亞,鄭寶玉;無線傳感器網(wǎng)絡(luò)[J];計算機工程與應(yīng)用;2005年15期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 王冬霞;麥克風(fēng)陣列語音增強的若干方法研究[D];大連理工大學(xué);2007年

  本文關(guān)鍵詞：無線聲學(xué)傳感器網(wǎng)絡(luò)中分布式語音增強方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：337929