本文關(guān)鍵詞： 雙MIC降噪 最小均方誤差 獨立成分分析 二值時頻掩蔽　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】：移動終端如何獲取優(yōu)質(zhì)的音頻信號,具有現(xiàn)實研究意義。利用麥克風(fēng)陣列進行語音增強,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,拾取到的語音信號會有所差異。這相當(dāng)于增加了一個空間域,結(jié)合傳統(tǒng)時域和頻域的分析,為語音信號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,語音增強的效果會越好。但對于移動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。由于目前在移動終端的多麥克風(fēng)降噪技術(shù)均是根據(jù)不同的手機應(yīng)用軟件,打開不同的兩個麥克風(fēng),其本質(zhì)依然為雙MIC降噪,所以本文著重進行雙MIC的理論研究。本文的算法研究分為兩個平行的方案。方案一為基于語音端點檢測和改進的最小均方誤差的算法研究。通過語音端點檢測,檢測出無話語音幀,作為噪聲估計的參考。另外引入Sigmoid函數(shù)對最小均方誤差(Least mean square,LMS)算法的收斂因子進行了改進,更好地平衡了收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差這一矛盾。方案二為基于獨立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)和二值時間頻率掩蔽算法研究。由于移動終端的麥克風(fēng)拾取的語音信號會存在延時、多徑反射等情況,可以利用卷積ICA對信號進行處理。但ICA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立成分分離,對于這種欠定情況,方案二將經(jīng)過卷積ICA處理的信號,再經(jīng)過二值時頻掩蔽做稀疏處理,迭代計算至達到主信號和噪聲的分離。經(jīng)過仿真研究表明,本文所使用的兩個方案取得了比較滿意的輸出波形。方案一所提出的算法時間復(fù)雜度低,有較好的語音降噪效果,并克服了現(xiàn)有移動終端的多MIC降噪算法的輸出信號音量減弱的缺點;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)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN912.3

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10 王s，

本文編號：1461756