發(fā)布時(shí)間：2017-08-23 01:13

  本文關(guān)鍵詞：基于麥克風(fēng)陣列的語(yǔ)音增強(qiáng)與定位研究

  更多相關(guān)文章： 語(yǔ)音增強(qiáng) 麥克風(fēng)陣列 波束形成 延時(shí)估計(jì) 譜減法 抗串?dāng)_

【摘要】：麥克風(fēng)陣列語(yǔ)音增強(qiáng)有著廣泛的應(yīng)用。但是麥克風(fēng)陣列的大小往往限制這應(yīng)用的范圍比如手機(jī)和其他的嵌入式設(shè)備。研究小的麥克風(fēng)陣列語(yǔ)音增強(qiáng)有著重要的意義。在這篇論文中,一些針對(duì)小陣列的算法和理論被提出來(lái)了。然后就是這些算法和常用算法的組合效果的討論。首先被提出來(lái)的就是多通道抗串?dāng)_自適應(yīng)噪聲消除算法。這個(gè)算法采用了兩個(gè)濾波器,它有著較好的穩(wěn)定性和較低的運(yùn)算量。然后就是三種常見(jiàn)的語(yǔ)音增強(qiáng)算法和提出的算法的組合方案的討論。這三種算法包括。第一個(gè)組合的算法是譜減法,第二個(gè)組合的算法是延時(shí)累加算法,第三個(gè)組合的算法是維納后置濾波算法。這些組合算法比單獨(dú)使用被組合的成員的表現(xiàn)要好。然后改變多通道抗串?dāng)_自適應(yīng)噪聲消除算法,將自適應(yīng)消除的對(duì)象編程語(yǔ)音信號(hào),將這個(gè)改變后的算法應(yīng)用在廣義旁瓣相消算法的阻塞矩陣上,能得到更好的效果。組合將抗串?dāng)_算法運(yùn)用到了定位算法上,取得了較好的效果。
【關(guān)鍵詞】：語(yǔ)音增強(qiáng) 麥克風(fēng)陣列 波束形成 延時(shí)估計(jì) 譜減法 抗串?dāng)_
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN912.35
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究背景和歷史10-11
• 1.2 語(yǔ)音增強(qiáng)算法簡(jiǎn)介11-14
• 1.2.1 單通道語(yǔ)音增強(qiáng)算法11-12
• 1.2.2 麥克風(fēng)陣列語(yǔ)音增強(qiáng)算法12-14
• 1.3 語(yǔ)言信號(hào)的評(píng)價(jià)14-15
• 1.4 論文創(chuàng)新點(diǎn)及章節(jié)安排15-16
• 第二章 語(yǔ)音增強(qiáng)的基礎(chǔ)理論和算法16-23
• 2.1 語(yǔ)音信號(hào)理論基礎(chǔ)16-17
• 2.1.1 語(yǔ)音信號(hào)特性16
• 2.1.2 人耳的聽(tīng)覺(jué)特性16-17
• 2.1.3 噪聲信號(hào)的特性17
• 2.2 語(yǔ)音檢測(cè)17-19
• 2.2.1 基本原理17-18
• 2.2.2 短時(shí)能量和短時(shí)平均過(guò)零率VAD18-19
• 2.2.3 基于頻譜方差的VAD檢測(cè)法19
• 2.3 波束形成算法19-23
• 2.3.1 固定波束形成19-20
• 2.3.2 自適應(yīng)波束形成20-23
• 第三章 抗串?dāng)_自適應(yīng)噪聲消除算法23-36
• 3.1 噪聲消除算法23
• 3.2 雙通道自適應(yīng)噪聲消除模型23-25
• 3.3 多通道自適應(yīng)噪聲消除模型25-26
• 3.4 雙通道抗串?dāng)_自適應(yīng)噪聲消除模型26-29
• 3.5 多通道抗串?dāng)_自適應(yīng)噪聲消除算法29-34
• 3.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果34-36
• 第四章 組合算法36-62
• 4.1 譜減法36-40
• 4.1.1 組合算法36-37
• 4.1.2 譜減法簡(jiǎn)介37-38
• 4.1.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果38-40
• 4.2 延時(shí)累加40-51
• 4.2.1 延時(shí)累加波束形成算法40-41
• 4.2.2 延時(shí)估計(jì)41-42
• 4.2.3 延時(shí)估計(jì)的性能分析42-43
• 4.2.4 組合算法43
• 4.2.5 多通道抗串?dāng)_噪聲消除的系統(tǒng)的子系統(tǒng)43-49
• 4.2.6 算法復(fù)雜度分析49
• 4.2.7 實(shí)驗(yàn)結(jié)果49-50
• 4.2.8 小結(jié)50-51
• 4.3 維納后置濾波51-53
• 4.3.1 維納后置濾波51-52
• 4.3.2 組合算法與實(shí)驗(yàn)結(jié)果52-53
• 4.4 抗串?dāng)_算法和GSC算法53-62
• 4.4.1 GSC算法簡(jiǎn)介53-55
• 4.4.2 GSC和抗串?dāng)_算法的組合55-56
• 4.4.3 改進(jìn)后的阻塞矩陣56-57
• 4.4.4 簡(jiǎn)化的組合算法57-59
• 4.4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果59-62
• 第五章 定位算法62-75
• 5.1 定位算法簡(jiǎn)介62-64
• 5.2 問(wèn)題描述和單聲源的定位模型64-65
• 5.2.1 單聲源自由場(chǎng)模型64
• 5.2.2 多聲源自由場(chǎng)模型64-65
• 5.3 互相關(guān)算法65-66
• 5.4 廣義互相關(guān)算法66-68
• 5.4.1 經(jīng)典的CC算法66-67
• 5.4.2 平滑相干算法67
• 5.4.3 PATH-GCC算法67-68
• 5.5 空間線性預(yù)測(cè)理論68-70
• 5.6 多通道互相關(guān)系數(shù)算法70-75
• 第六章 總結(jié)與展望75-76
• 6.1 總結(jié)75
• 6.2 展望75-76
• 致謝76-77
• 參考文獻(xiàn)77-81
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果81-82

【相似文獻(xiàn)】

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