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差分麦克风阵列自适应波束形成及后置滤波技术研究

武鹏飞  
【摘要】:近年来,人工智能成为科技领域炙手可热的话题。以语音为接口的人机交互技术成为人工智能发展的必由之路。麦克风阵列技术作为一种高效抑制噪声的语音增强技术,能够在复杂噪声场景下提升语音的质量和可懂度。麦克风阵列主要可分为加性麦克风阵列和差分麦克风阵列(Differential Microphone Arrays,DMA),两种类型的麦克风阵列都有各自的优点和缺点。其中,DMA由于其尺寸较小并且可最大化空间指向性的特点吸引了广泛的关注,但是其对系统误差的鲁棒性较差严重阻碍了其应用。本文主要研究了四阶DMA自适应波束形成及后置滤波技术,并针对传统方法所存在的缺陷做出了改进,主要的工作内容如下。首先,针对传统DMA波束形成鲁棒性较差并在低频段白噪声被严重放大的缺陷,本文对传统DMA波束形成算法做出了改进。通过综合两种现有的DMA固定波束形成器,开发了一种新的DMA波束形成器作为广义旁瓣消除算法(Generalized Sidelobe Cancellation,GSC)的固定波束形成器(Fixed Beamformer,FBF)模块。改进的DMA波束形成算法在保持其高指向性的同时,提高了其在低频段的白噪声增益(White Noise Gain,WNG),增强了算法在干扰噪声下的鲁棒性。其次,针对传统GSC中阻塞矩阵(Blocking Matrix,BM)模块由于期望信号的泄露导致在降噪过程中损伤期望信号的缺陷,本文提出了基于双BM模块的GSC算法。改进的GSC结构中含有两个新型的BM模块,其中改进的多通道BM通过均衡滤波器补偿传统多通道BM低频部分的能量衰减,从而提升自适应噪声相消器(Adaptive Noise Canceller,ANC)的消噪效果。另一个单通道BM则利用改进的DMA波束形成算法来实现更加精准的噪声估计,进而通过估计先验信干比(Signal-to-Interference Ratio,SIR)来控制ANC中自适应滤波系数的更新。仿真结果表明,所提出的方法能够在更高效抑制噪声的同时减少期望信号的失真。最后,针对GSC算法抑制非相干性噪声能力较弱的缺陷,本文提出了基于改进BM模块噪声功率谱估计的多通道后置滤波器。本文利用改进BM模块来准确估计噪声功率谱,从而计算多通道维纳滤波器的增益函数来达到抑制残留噪声的目的。仿真结果表明改进的后置滤波器相比于传统的后置滤波器能取得更好的降噪与识别效果。


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