【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展,對語音信號的處理提出了高要求。無論是語音信號傳輸還是機(jī)器語音識別,都希望語音信號不包含其他噪聲,提高傳輸效率和系統(tǒng)性能。傳統(tǒng)的基于單通道的降噪技術(shù),因為不能采集到信號的空間信息而不能很好的抑制噪聲,特別是存在語音噪聲、房間混響以及其他散射噪聲時。為了提高去除噪聲能力,提出基于麥克風(fēng)陣列的多通道降噪技術(shù)。當(dāng)麥克風(fēng)陣列分別位于聲場的近、遠(yuǎn)場時,語音信號模型不同,因而在聲源近場范圍內(nèi)使用遠(yuǎn)場語音增強(qiáng)算法必然使其性能快速下降,于是針對近場環(huán)境下能具有高性能的語音增強(qiáng)算法將必不可少。本文首先就語音信號的近遠(yuǎn)場模型展開詳細(xì)分析,分析在基于麥克風(fēng)陣列的語音增強(qiáng)算法中需要將聲場的近遠(yuǎn)場信號區(qū)別處理的原因。在此基礎(chǔ)上,進(jìn)一步分析不同麥克風(fēng)陣列拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)在聲場的近遠(yuǎn)場時的陣列流型矩陣和優(yōu)缺點。其次,討論近場波束形成算法設(shè)計原理和求解最佳權(quán)矢量應(yīng)該滿足的條件。接著分析波束形成算法的幾種常見準(zhǔn)則(MSNR準(zhǔn)則、MMSE準(zhǔn)則、LCMV準(zhǔn)則)的角度分辨性能和距離分辨性能,設(shè)計實驗驗證它們的噪聲抑制性能。然后,針對波束形成算法存在的局限性,繼續(xù)分析ST-GSC語音增強(qiáng)算法的原理。針對ST-GSC算法中自適應(yīng)噪聲抵消器不能很好地抵消噪聲這一缺點,提出一種改進(jìn)算法。改進(jìn)之處具體為在求解自適應(yīng)噪聲抵消器系數(shù)時增加約束條件,使之變?yōu)橥箖?yōu)問題。在不同房間和語音噪聲分別位于近遠(yuǎn)場的噪聲環(huán)境下,對改進(jìn)算法進(jìn)行了驗證,實驗結(jié)果表明改進(jìn)算法提高了噪聲抑制性能。最后,將ST-GSC改進(jìn)算法與相位譜補(bǔ)償算法結(jié)合,進(jìn)一步提高噪聲抑制性能。提出基于語音存在概率的噪聲功率估計方法改進(jìn)相位譜補(bǔ)償算法,且調(diào)整阻塞矩陣的自適應(yīng)能力增強(qiáng)算法的魯棒性。
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TN912.35
【圖文】：

b) 聲源距離分辨能力圖 3.2 近場固定波束形成方向圖 a)所示的方位角分辨能力圖，波束形成在方位角為 9方向一致。但是也可發(fā)現(xiàn)其主瓣和旁瓣的寬度較寬，固定波束形成對方位角的分辨能力較弱，這是因為在他方向的噪聲和干擾對波束形成的影響。在近場波束麥克風(fēng)陣列的距離不能忽略，所以對權(quán)矢量的距離分 b)所示為權(quán)矢量對距離的分辨能力，在距離為 0.45m置聲源位置為 0.4m，可見此時的權(quán)矢量對距離分辨有偏距離 0.4m 附近時權(quán)矢量能使波束形成達(dá)到最優(yōu)，隨可以減弱距離相差較大的噪聲和干擾。雖然近場固定方位角和距離分辨能力，但是沒有考慮實際環(huán)境中噪對方位角或者距離相差較小的噪聲的抑制能力較弱。波束形成的空間分辨率就必須增加麥克風(fēng)陣元的個數(shù)

基于麥克風(fēng)陣列的近場環(huán)境下語音增強(qiáng)算法研究方差矩陣 Rdd又可以寫成導(dǎo)向矢量形式，所以最大信量的表達(dá)式為：1( , , )opt vv d d r W R a 對權(quán)矢量的特性無影響。節(jié)所示的實驗條件，得圖 3.3 所示的 MSNR 準(zhǔn)則下波 a)，與常規(guī)波束形成時最佳權(quán)矢量 W 相比，采用 MSN角分辨能力明顯優(yōu)于常規(guī)波束形成算法。無論是主瓣縮小許多，且旁瓣的衰減量更大。這是因為在計算權(quán)影響，所以基于 MSNR 準(zhǔn)則的最佳權(quán)矢量對干擾噪聲圖 3.3 b)，雖然與常規(guī)波束形成一樣存在距離分辨誤差

b) 聲源距離分辨能力圖 3.4 近場 MMSE 準(zhǔn)則波束形成方向圖，主瓣最高點出現(xiàn)在 90°位置和距離聲源 0.4m 位置。性能和 MSNR 準(zhǔn)則性能相仿，同樣相比于常規(guī)波束形性能。SNR 準(zhǔn)則估計測量干擾噪聲信號協(xié)方差矩陣較困難一在已知純凈期望信號情況下推導(dǎo)最佳權(quán)矢量。然而，號肯定是事先不清楚的，所以需要對其估計，但是估，所以使 MMSE 準(zhǔn)則波束形成的性能大打折扣。束最小方差準(zhǔn)則節(jié)中討論那樣，波束形成最佳權(quán)矢量應(yīng)該在保證目標(biāo)方向圖還具備在干擾噪聲來波方向出現(xiàn)零陷，即有效約束最小方差準(zhǔn)則的設(shè)計思想就是在滿足式(3.9)所示

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

1 鄧俊杰;孫超;;一種基于子帶GSC的語音增強(qiáng)算法[J];電子設(shè)計工程;2013年05期

2 王冬霞;殷福亮;金乃高;;基于盲波束形成的麥克風(fēng)陣列語音增強(qiáng)方法[J];電子與信息學(xué)報;2007年10期

3 王冬霞;殷福亮;;基于近場波束形成的麥克風(fēng)陣列語音增強(qiáng)方法[J];電子與信息學(xué)報;2007年01期

4 巴燕燕,張曉燕;聲波頻率對人的聽覺系統(tǒng)的影響[J];內(nèi)蒙古民族大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2002年05期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

1 林靜然;基于麥克風(fēng)陣列的語音增強(qiáng)算法研究[D];電子科技大學(xué);2007年

2 王冬霞;麥克風(fēng)陣列語音增強(qiáng)的若干方法研究[D];大連理工大學(xué);2007年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 潘甲;多通道語音增強(qiáng)算法研究[D];湖北工業(yè)大學(xué);2017年

2 張蒙;室內(nèi)環(huán)境下基于麥克風(fēng)陣列的語音增強(qiáng)算法研究[D];深圳大學(xué);2016年

3 韋高梧;基于單信道的語音增強(qiáng)算法的研究與改進(jìn)[D];廣東工業(yè)大學(xué);2016年

4 王兆陽;基于波束形成算法的麥克風(fēng)陣列語音處理研究與實現(xiàn)[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

5 余劉昌;基于手機(jī)麥克風(fēng)陣列的語音增強(qiáng)方法研究[D];電子科技大學(xué);2015年

6 王永杰;基于麥克風(fēng)陣列的語音增強(qiáng)算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

7 李文東;人機(jī)交互中的聲源定位與增強(qiáng)方法研究[D];華南理工大學(xué);2014年

8 張金虎;基于麥克風(fēng)陣列的語音增強(qiáng)算法研究[D];蘭州交通大學(xué);2014年

9 朱泰鵬;基于近場模型的麥克風(fēng)陣列語音增強(qiáng)算法研究[D];華南理工大學(xué);2013年

10 尉玉青;嘈雜環(huán)境下的麥克風(fēng)陣列語音增強(qiáng)技術(shù)研究[D];南京理工大學(xué);2012年

本文編號：2749221