【摘要】：語(yǔ)音是人與人溝通、人機(jī)交互的重要手段之一。在室內(nèi)環(huán)境中除了噪聲,由四壁和上下表面反射引起的混響是造成語(yǔ)音質(zhì)量和可懂度下降的主要原因。期望信號(hào)與室內(nèi)聲學(xué)脈沖響應(yīng)進(jìn)行卷積,麥克風(fēng)接收的信號(hào)為直達(dá)信號(hào)與混響成分的疊加。混響在時(shí)頻域引起的拖尾,往往導(dǎo)致語(yǔ)音信號(hào)的包絡(luò)和精細(xì)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生失真。同時(shí)噪聲和潛在干擾的存在,以及語(yǔ)音自身的非平穩(wěn)性使得室內(nèi)語(yǔ)音增強(qiáng)問(wèn)題更為復(fù)雜。本文將對(duì)室內(nèi)環(huán)境下,麥克風(fēng)采集的遠(yuǎn)程語(yǔ)音信號(hào)增強(qiáng)方法展開研究�？紤]固定波束形成尤其是差分波束形成在室內(nèi)時(shí)變聲學(xué)環(huán)境中的局限性,在自適應(yīng)波束形成的基礎(chǔ)上,本文提出了基于傳遞函數(shù)廣義旁瓣抵消器(Transfer Function-Generalized Sidelobe Canceller,TF-GSC)和改進(jìn)極小值控制遞歸平均(Improved Minima Controlled Re-cursive Averaging,IMCRA)的遠(yuǎn)程語(yǔ)音增強(qiáng)框架,利用空-時(shí)聯(lián)合處理方法對(duì)混響語(yǔ)音進(jìn)行去混響和消噪,同時(shí)保證去混響方法在噪聲存在下的穩(wěn)健性。不以聲源空間位置和聲學(xué)傳遞函數(shù)信息為先驗(yàn),本文將TF-GSC結(jié)構(gòu)替換為多通道線性預(yù)測(cè)(Multichannel Linear Prediction,MCLP)盲去混響框架,介紹了最小絕對(duì)值和方法、基于組稀疏性假設(shè)的最小絕對(duì)值收縮和選擇(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator,LASSO)方法和基于最大化對(duì)數(shù)似然函數(shù)的歸一化延遲線性預(yù)測(cè)方法。本文將IMCRA作為以上盲去混響方法的后置濾波器,討論了非相干噪聲對(duì)GSC和MCLP語(yǔ)音增強(qiáng)框架的影響。仿真和實(shí)驗(yàn)說(shuō)明在混響占主導(dǎo)的室內(nèi)環(huán)境下,多通道線性預(yù)測(cè)框架的語(yǔ)音增強(qiáng)性能優(yōu)于GSC框架,后置濾波為兩種語(yǔ)音增強(qiáng)框架的必要補(bǔ)充。本文設(shè)計(jì)搭建了一套多通道遠(yuǎn)程語(yǔ)音采集處理系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)語(yǔ)音數(shù)據(jù)的采集、處理和發(fā)送,同時(shí)以實(shí)錄數(shù)據(jù)驗(yàn)證基于GSC和MCLP框架的遠(yuǎn)程語(yǔ)音增強(qiáng)方法的有效性。
【圖文】：

時(shí)保證算法穩(wěn)健性。Ｋｉｎｏｓｈｉｔａ等人［８］從提交至ＲＥＶＥＲＢ邋Ｃｈａｌｌｅｎｇｅ的近三十篇文獻(xiàn)中，，遴選逡逑出各類針對(duì)混響環(huán)境的語(yǔ)音增強(qiáng)識(shí)別算法，給出了由這些方法子集組成的混響語(yǔ)音處理流逡逑程，如圖１邋－１所示。其中語(yǔ)音增強(qiáng)部分（Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ邋Ｐａｒｔ）作為識(shí)別部分（Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ邋Ｐａｒｔ）逡逑的必要前級(jí)模塊，包含多通道的語(yǔ)音增強(qiáng)和單通道語(yǔ)音增強(qiáng)／特征提取的子模塊。ＲＥＶＥＲＢ逡逑Ｃｈａｌｌｅｎｇｅ提供純凈語(yǔ)音集和仿真數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練集，同時(shí)給出仿真和實(shí)錄數(shù)據(jù)集作為各類逡逑語(yǔ)音增強(qiáng)算法的驗(yàn)證集。從圖１－１中可以看到，語(yǔ)音增強(qiáng)部分的輸出作為識(shí)別模塊的前級(jí)，逡逑Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ邋ｐａｒｔ邐Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ邋ｐａｒｔ逡逑邐Ａ邐邋邐Ａ邐逡逑（邋＼（邋＼逡逑＾邐Ｉ邋ｉ邐Ｉ邋ｉ邐Ｉ邋ｉ邐Ｉ邋邐逡逑ｒ邋Ｍｕｌｔｉ－ｃｈａｎｎｅｌ邋ｌｃｈＳＥ／ＦＥ．＾邋Ｒｏｂｕｓｔ邋ｆｅａｔｕｒｅ邋＾邐＾邋ｃ0ｍｂｉｎａｔ，0ｎ邋ｆ逡逑ＳＥ邐ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ邐３邐／逡逑＾＾邋＾，逡逑ＡＭ邋ＬＭ邐／逡逑Ｓ邋／逡逑Ａｄａｐｔ邐Ｉ逡逑ＬＺ邐／逡逑圖１－１邋ＲＥＶＥＲＢ邋Ｃｈａｌｌｅｎｇｅ去混響語(yǔ)音處理流程逡逑其性能的優(yōu)劣直接影響后級(jí)中的穩(wěn)健語(yǔ)音特征提取、譯碼模塊以及最終的識(shí)別結(jié)果。因此，逡逑２逡逑

．１邋愿邐（２－１７）逡逑由于室內(nèi)混響的復(fù)雜本質(zhì)，對(duì)室內(nèi)b8學(xué)的分析和合成需要不同的模型。圖２－１給出了建模逡逑和仿真室內(nèi)聲學(xué)的常見方法，圖內(nèi)所示的建模方法可以劃分為：波動(dòng)（Ｗａｖｅ－ｂａｓｅｄ）模型、逡逑射線（Ｒａｙ－ｂａｓｅｄ）模型和統(tǒng)計(jì)模型，聯(lián)合以上模型能夠?qū)θJ譜（Ａｕｄｉｏ邋Ｓｐｅｃｔｒｕｍ）進(jìn)行分逡逑析。然而對(duì)于語(yǔ)音信號(hào)的有限帶寬性，準(zhǔn)確而又簡(jiǎn)單的模型更為適用。逡逑２．３統(tǒng)計(jì)混響棋型逡逑在室內(nèi)環(huán)境中對(duì)聲學(xué)過(guò)程建模是一ａ極其復(fù)雜的過(guò)程，常用的方法為統(tǒng)計(jì)室內(nèi)聲學(xué)逡逑（ＳＲＡ）。ＳＲＡ利用房間體積！／、混響時(shí)間ｒ６ｎ、臨界距離Ｄｃ、聲源－麥克風(fēng)距離等一系列參數(shù)逡逑紿出對(duì)聲學(xué)系統(tǒng)傳遞函數(shù)的統(tǒng)計(jì)描述。為了描述單夂平面波的福度和相位分布，ＳＲＡ基于逡逑的重要假設(shè)可以歸結(jié)為：在室內(nèi)任意一點(diǎn)產(chǎn)生的聲壓近似隨機(jī)，因此聲場(chǎng)均勻分布在整ａ逡逑１２逡逑
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TN912.35

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本文編號(hào)：2628325