麥克風(fēng)陣列作為語音信號處理中最常用的工具之一,廣泛應(yīng)用于視頻會議、聲控系統(tǒng)以及智能語音等領(lǐng)域。麥克風(fēng)陣列利用聲源的空間信息,可以有效地抑制噪聲(本文噪聲如無特別說明均指空間方向性噪聲或干擾),增強(qiáng)期望語音信號。但是傳統(tǒng)的麥克風(fēng)陣列語音增強(qiáng)方法只能輸出較為純凈的語音信號,無法在感興趣的空間中實現(xiàn)噪聲控制,噪聲仍然會嚴(yán)重影響我們的生活和工作質(zhì)量。本文針對噪聲嚴(yán)重污染語音信號、影響我們生活和工作質(zhì)量的問題,利用自適應(yīng)主動噪聲控制的原理對傳統(tǒng)麥克風(fēng)陣列語音增強(qiáng)系統(tǒng)進(jìn)行了改進(jìn),設(shè)計了一種基于自適應(yīng)噪聲相消的語音增強(qiáng)系統(tǒng)。本文系統(tǒng)的目標(biāo)是:對噪聲進(jìn)行主動噪聲控制,同時提高麥克風(fēng)陣列輸出信干噪比實現(xiàn)語音增強(qiáng)。本文主要研究內(nèi)容有:基于主動噪聲控制的語音增強(qiáng)方法研究:利用主動噪聲控制的原理改進(jìn)了傳統(tǒng)麥克風(fēng)陣列語音增強(qiáng)系統(tǒng),通過主動噪聲控制的方式抑制噪聲,實現(xiàn)語音增強(qiáng)。仿真實驗表明,在混合聲源情況下,當(dāng)噪聲與聲源不相關(guān)時,本文系統(tǒng)可以輸出純凈語音信號,同時在空間中形成不含噪聲的局部區(qū)域�；谙辔患訖�(quán)的可控響應(yīng)功率(The Steered Response Power-Phase Transform,SRP...

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
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第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外相關(guān)技術(shù)及領(lǐng)域發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.1 語音增強(qiáng)技術(shù)的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 ANC主動噪聲控制的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 麥克風(fēng)陣列聲源波達(dá)方向估計技術(shù)的研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要工作及安排
第二章 麥克風(fēng)陣列語音增強(qiáng)理論基礎(chǔ)
    2.1 聲源特性
    2.2 麥克風(fēng)陣列信號模型
        2.2.1 窄帶信號模型
        2.2.2 寬帶信號模型
    2.3 麥克風(fēng)陣列拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
        2.3.1 均勻線陣
        2.3.2 均勻圓陣
    2.4 經(jīng)典麥克風(fēng)陣列語音增強(qiáng)算法
        2.4.1 線性約束最小方差寬帶波束形成算法
        2.4.2 算法仿真分析
    2.5 本章小結(jié)
第三章 主動噪聲控制算法
    3.1 ANC系統(tǒng)基本原理
        3.1.1 ANC原理
        3.1.2 ANC系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
    3.2 自適應(yīng)濾波器理論
        3.2.1 自適應(yīng)濾波器基本原理
        3.2.2 LMS自適應(yīng)濾波算法
        3.2.3 NLMS自適應(yīng)濾波算法
        3.2.4 算法仿真分析
    3.3 歸一化的FXLMS算法
        3.3.1 次級路徑的估計
        3.3.2 算法仿真分析
    3.4 基于自適應(yīng)噪聲相消的語音增強(qiáng)系統(tǒng)設(shè)計
        3.4.1 基于自適應(yīng)噪聲相消的語音增強(qiáng)系統(tǒng)設(shè)計
        3.4.2 系統(tǒng)性能仿真分析
        3.4.3 系統(tǒng)的優(yōu)缺點分析
    3.5 ANC系統(tǒng)設(shè)計
        3.5.1 ANC系統(tǒng)硬件設(shè)計
        3.5.2 ANC系統(tǒng)軟件設(shè)計
        3.5.3 集成開發(fā)環(huán)境介紹
        3.5.4 關(guān)鍵調(diào)試環(huán)節(jié)
    3.6 本章小結(jié)
第四章 SRP-PHAT聲源方向估計算法
    4.1 混響
        4.1.1 混響時間
        4.1.2 鏡像Image模型
    4.2 語音信號的預(yù)處理
        4.2.1 預(yù)濾波
        4.2.2 分幀加窗
        4.2.3 語音端點檢測
    4.3 時延估計算法
        4.3.1 廣義互相關(guān)(GCC)算法
        4.3.2 算法仿真分析
    4.4 SRP-PHAT算法
        4.4.1 SRP-PHAT聲源方向估計算法
        4.4.2 基于角度預(yù)估計的SRP-PHAT算法
        4.4.3 算法仿真分析
    4.5 改進(jìn)的SRP-PHAT算法
        4.5.1 分頻段搜索
        4.5.2 算法仿真分析
    4.6 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 工作總結(jié)
    5.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡介



本文編號：3798883