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麦克风阵列语音增强方法的研究

梁丽丽  
【摘要】:在获得语音信号的同时,不可避免地会受到噪声干扰,语音增强是抑制干扰的一 种有效途径。采用单麦克风技术,虽然可以对噪声进行一定的抑制,但由于仅可利用时 /频信息,因此,在强混响环境以及非平稳噪声场情况下,其干扰抑制效果并不理想。 利用多个麦克风提供的空域和时/频信息,则有可能较好地解决这一问题。因此,本文 主要研究基于麦克风阵列的语音增强方法。 时延估计和语音活动检测(Voice Activity Detection,简称VAD)技术是阵列增强的 重要组成部分,其准确性直接影响到语音增强效果。独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)能够仅由观测信号恢复出各个统计独立的源信号,利用 它可以一定程度上将语音与噪声分离,将其与现有算法相结合则有可能达到更好的增强 效果,因此本文重点做了以下几方面工作: (1) 研究了互功率谱相位(Crosspower Spectrum Phase,简称CSP)时延估计方法的性 能,针对该方法在低信噪比和强混响情况下性能下降的问题,给出了两种改进方法。实 验结果证明了两种改进方法的有效性和可靠性。 (2) 给出一种对麦克风阵列各通道信号同时进行VAD的算法。经ICA分离出的相对 纯净的语音信号作为参考信号,其VAD结果用于指导阵列信号的语音检测,实验结果 表明该方法在恶劣的噪声环境下仍可以获得准确的检测结果。 (3) 针对实际环境下噪声和混响对语音增强系统性能的影响,在广义旁瓣抵消器 (Generalized Sidelobe Canceller,简称GSC)基础上,将带参考信号的ICA(ICA with reference,简称rICA)算法与鲁棒性广义旁瓣抵消结构(Robust GSC,简称RGSC)相结 合,给出了一种改进的GSC算法。通过实验表明,该算法综合了rICA的抗混响性能和 RGSC方法对噪声的鲁棒性,更适用于实际环境下的语音增强系统。


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