近年來,隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,語音聲源定位在人機交互,語音增強及語音識別等領(lǐng)域越來越受到重視。其中,利用到達時間差的聲源定位算法原理簡單并且計算量小,在聲源實時定位中被廣泛的應(yīng)用。時延估計算法作為基于到達時間差的聲源定位算法中的關(guān)鍵技術(shù),其對時間差估計的精度直接影響最終聲源定位的精度。尤其在室內(nèi)環(huán)境下,環(huán)境噪聲及混響的存在都會不利于得到準(zhǔn)確的聲源定位。因此,在具有混響及噪聲的環(huán)境下,對時延估計算法進行深入研究,提高時延估計精度具有重要的理論與實踐意義。本文的具體研究內(nèi)容如下:首先,本論文簡單介紹了語音聲源定位算法的基本理論基礎(chǔ),并闡述了基于到達時間差的聲源定位算法原理。其次,本論文研究了室內(nèi)聲源信號的模型,基于反向濾波器和譜減法的去混響方法以及介紹了幾種常用的時延估計算法的相關(guān)理論。由于室內(nèi)混響對語音信號不同頻率成分的影響不同,對不同的頻率分量做相同的信號處理不能有效地提高時延估計算法精度,因此本文著重提出了一種基于分頻和Wigner-Ville分布的時延估計方法。這種方法首先利用Gammatone濾波器對傳感器接收到的兩段信號進行分頻處理,進而對每一個子帶信號運用反向濾波器和譜減法以達到去混響的目的,最后計算不同子帶信號基于Wigner-Ville分布的相關(guān)函數(shù),求和后得到原來兩段信號的相關(guān)值并搜索最大值對應(yīng)的離散時間,即可獲得時延的估計值。仿真實驗證明了該算法可以有效地減弱室內(nèi)混響的影響,提高了時延估計的精度。最后,本文通過構(gòu)建一個簡單的二維聲源定位系統(tǒng),對所改進的時延估計算法進行了實際測試與分析。實驗結(jié)果顯示了與仿真實驗相同的性能趨勢,即本文所提出的改進后時延估計算法優(yōu)于本文中介紹的其它時延估計算法。
【學(xué)位單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TN912.3;TP18
【部分圖文】：

慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文 第 2 章 基于到達時間差的語音聲源定位算法理論基礎(chǔ)研究第 2 章 基于到達時間差的語音聲源定位算法理論基礎(chǔ)研究.1 語音信號預(yù)處理在對語音信號進行時域和頻域分析前，對信號進行一定的預(yù)處理是非常有必要，其中包括提前濾波、分幀加窗、端點檢測等。時域上對語音信號的截斷將會產(chǎn)語音信息的泄漏和波動等，通過對語音信號進行加窗處理可以有效的抑制這些不影響。其預(yù)處理流程如圖 2.1 所示

2.2 不同窗函數(shù)的時域圖及其幅值響應(yīng)曲克風(fēng)采集到的語音信號包含兩部分信為直達波，另一部分信號是經(jīng)過從諸部分的信號同時還受到環(huán)境噪聲的干想模型和實際模型。混響所造成的影響可以不考慮在內(nèi)，與環(huán)境噪聲，圖 2.3 展示了單聲源雙

型號在封閉的室內(nèi)環(huán)境中是向多個方向傳播的，經(jīng)麥會有混響的存在，因此在實際環(huán)境中由麥克風(fēng)采集2.4 所示，到達麥克風(fēng)的信號包括兩類：直達信號和： 0()()()iiiy n snDen純凈的語音聲源信號； e (n)表示背景噪聲；i 是第第 i , (i 0,1,2....)次反射后的語音聲源信號延時單位數(shù)的語音聲源信號； y (n)為混響聲波之和。
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本文編號：2858141