發(fā)布時(shí)間：2018-01-25 02:39

  本文關(guān)鍵詞： 雙MIC降噪 最小均方誤差 獨(dú)立成分分析 二值時(shí)頻掩蔽　出處：《哈爾濱理工大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：移動(dòng)終端如何獲取優(yōu)質(zhì)的音頻信號(hào),具有現(xiàn)實(shí)研究意義。利用麥克風(fēng)陣列進(jìn)行語音增強(qiáng),相比于傳統(tǒng)單麥克風(fēng)降噪方法有明顯的優(yōu)越性。麥克風(fēng)陣列中麥克風(fēng)放置的位置不同,拾取到的語音信號(hào)會(huì)有所差異。這相當(dāng)于增加了一個(gè)空間域,結(jié)合傳統(tǒng)時(shí)域和頻域的分析,為語音信號(hào)的處理提供更多研究角度。理論上講,麥克風(fēng)陣列的結(jié)構(gòu)越龐大,麥克風(fēng)數(shù)量越多,語音增強(qiáng)的效果會(huì)越好。但對(duì)于移動(dòng)終端這樣的小型且功能多樣的設(shè)備,由于尺寸、功耗、成本等原因,陣列中麥克風(fēng)的數(shù)量必須有所限制,這為麥克風(fēng)陣列語音降噪的研究增加了難度。本文基于移動(dòng)終端的小型麥克風(fēng)陣列研究降噪算法,麥克風(fēng)數(shù)量限制在2至4個(gè)。由于目前在移動(dòng)終端的多麥克風(fēng)降噪技術(shù)均是根據(jù)不同的手機(jī)應(yīng)用軟件,打開不同的兩個(gè)麥克風(fēng),其本質(zhì)依然為雙MIC降噪,所以本文著重進(jìn)行雙MIC的理論研究。本文的算法研究分為兩個(gè)平行的方案。方案一為基于語音端點(diǎn)檢測(cè)和改進(jìn)的最小均方誤差的算法研究。通過語音端點(diǎn)檢測(cè),檢測(cè)出無話語音幀,作為噪聲估計(jì)的參考。另外引入Sigmoid函數(shù)對(duì)最小均方誤差(Least mean square,LMS)算法的收斂因子進(jìn)行了改進(jìn),更好地平衡了收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差這一矛盾。方案二為基于獨(dú)立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)和二值時(shí)間頻率掩蔽算法研究。由于移動(dòng)終端的麥克風(fēng)拾取的語音信號(hào)會(huì)存在延時(shí)、多徑反射等情況,可以利用卷積ICA對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理。但I(xiàn)CA在聲源數(shù)量大于麥克風(fēng)數(shù)量的情況下很難通過混合矩陣將獨(dú)立成分分離,對(duì)于這種欠定情況,方案二將經(jīng)過卷積ICA處理的信號(hào),再經(jīng)過二值時(shí)頻掩蔽做稀疏處理,迭代計(jì)算至達(dá)到主信號(hào)和噪聲的分離。經(jīng)過仿真研究表明,本文所使用的兩個(gè)方案取得了比較滿意的輸出波形。方案一所提出的算法時(shí)間復(fù)雜度低,有較好的語音降噪效果,并克服了現(xiàn)有移動(dòng)終端的多MIC降噪算法的輸出信號(hào)音量減弱的缺點(diǎn);方案二所提出的算法更適合背景噪聲有明顯的非高斯信號(hào)的其他人說話聲的情況。
[Abstract]:This paper focuses on the theory research of microphone array based on independent component analysis ( ICA ) and two - valued time frequency masking algorithm .

【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TN912.3

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10 王s，

本文編號(hào)：1461756