本文關(guān)鍵詞：基于麥克風(fēng)小陣列的語音增強算法的研究

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【摘要】：語音,是人類進行信息交流的主要方式。隨著社會科技的發(fā)展,人類對語音的研究逐漸深入,這種信息交流的方式也逐漸引入到各種電子設(shè)備中。而語音信號在通訊過程中,不可避免的會受到外界噪聲以及設(shè)備內(nèi)部噪聲等各種噪聲的干擾。由于噪聲的干擾會影響到人們的聽覺質(zhì)量,因而需要使用語音增強的方法來減少噪聲的干擾。語音增強的目的就是從被污染的語音信號中,盡可能去除噪聲信號分量,保留目標語音信號,提高語音的可懂度與語音的聽覺質(zhì)量。相較于單麥克風(fēng)語音增強中,聲源與麥克風(fēng)之間距離、位置相對固定這一局限性而言。麥克風(fēng)陣列語音增強不僅能夠很好的克服上述局限,而且還能在復(fù)雜的聲學(xué)環(huán)境下,獲取語音信號更多的時域以及空域的信息以此來對噪聲進行抑制,得到更高質(zhì)量的目標語音。但是受限于成本以及空間等因素,傳統(tǒng)的麥克風(fēng)陣列語音增強技術(shù)無法很好的應(yīng)用于小型化的設(shè)備中。基于此背景,本論文著重研究了基于麥克風(fēng)小陣列的語音增強算法,其主要工作如下:首先,本文詳細闡述了固定波束形成、廣義旁瓣抵消器以及相干濾波器在麥克風(fēng)小陣列模型上的原理和消噪性能分析。并在特定的噪聲環(huán)境下,通過仿真驗證其消噪性能。相對于其他兩種算法,相干濾波器不僅能夠在多個噪聲源的條件下表現(xiàn)出很好的噪聲抑制特性,而且在不同的噪聲環(huán)境下也能夠很好的消除噪聲,提高語音的可懂度。其次,針對相干濾波器的純語音信號功率譜估計不準確的問題,本文引用Jeannes提出的相干濾波器模型。將純語音信號功率譜估計問題轉(zhuǎn)換到噪聲功率譜估計,并與Martin提出的基于最小統(tǒng)計的噪聲譜估計算法相結(jié)合,得到一種基于最小統(tǒng)計的噪聲譜估計的相干濾波器算法,使語音增強系統(tǒng)的消噪能力大力提升。最后,針對最小統(tǒng)計的噪聲譜估計算法的譜估計誤差的問題,這個誤差是由噪聲譜跟蹤延遲所產(chǎn)生的,會影響到結(jié)合算法的消噪性能。提出一種基于加權(quán)譜平均的最小統(tǒng)計噪聲譜估計算法。該算法不以時間窗去跟蹤噪聲譜,而是引入閥值去判斷噪聲譜是否需要更新,并利用平滑推移參數(shù)去更新噪聲譜,避免跟蹤延遲,使噪聲譜估計更精準。將上述的改進的噪聲譜估計算法與相干濾波器算法相結(jié)合,并應(yīng)用到麥克風(fēng)小陣列,得到一種基于加權(quán)譜平均的噪聲譜估計與相干濾波器相結(jié)合的麥克風(fēng)小陣列語音增強算法。仿真結(jié)果表明,相較于對比算法,本文提出的算法可以更好的提升語音的可懂度及語音的質(zhì)量。
【學(xué)位授予單位】：湖北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN912.35

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