本文研究了一種在背景噪聲和干擾噪聲存在的情況下基于麥克風(fēng)陣列的噪聲消除方法,其具有準(zhǔn)確的指向性。波束形成可以更好地獲取指定方向的增強(qiáng)語(yǔ)音及抑制其他方向的噪聲的效果。而現(xiàn)已存在的波束形成的方法處理后,增強(qiáng)之后的語(yǔ)音仍然會(huì)存在部分的干擾噪聲。針對(duì)這樣的問(wèn)題,本文提出了一種利用信號(hào)功率譜密度比值的廣義旁瓣消除波束形成方法來(lái)進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)對(duì)背景噪聲和干擾噪聲的抑制。此外,本文還進(jìn)一步利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,通過(guò)訓(xùn)練多目標(biāo)函數(shù)下的掩蔽值結(jié)合最優(yōu)改進(jìn)對(duì)數(shù)譜幅度,再利用后置濾波從而更高效地對(duì)殘留干擾噪聲進(jìn)行消除。最后,本文通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn),比較了不同的基線方法,更好地驗(yàn)證了所提出算法的有效性。

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【文章目錄】：
1 引言
2 麥克風(fēng)陣列語(yǔ)音增強(qiáng)原理
3 利用信號(hào)功率譜密度的波束形成及后置濾波噪聲消除方法
    3.1 算法的框架
    3.2 基于功率譜密度比值的廣義旁瓣消除算法
    3.3 基于DNN與最優(yōu)對(duì)數(shù)幅度譜結(jié)合的后置濾波
4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果仿真和分析
    4.1 PESQ評(píng)價(jià)法
    4.2 FsegSNR評(píng)價(jià)法
    4.3 頻譜圖
5 結(jié)論



本文編號(hào)：3852123