麥克風陣列語音增強技術的研究.pdf

1、語音增強的主要目的是從帶噪聲的語音信號中提取出有用的語音信息，以獲得高質(zhì)量的語音信號。傳統(tǒng)的語音增強技術采用單個麥克風，它僅利用了時/頻信息，在空間強混響環(huán)境下干擾抑制的效果并不理想。針對這種情況，基于麥克風陣列的語音增強技術得到廣泛的重視，麥克風陣列與單麥克風相比具有空間選擇性，較高的空間分辨率與較強的抗干擾能力等優(yōu)點。已經(jīng)成為當前語音信號處理領域的研究熱點。近年來，很多國際知名的公司和研究機構，都致力于麥克風陣列相關研究和產(chǎn)品開發(fā)，

2、并已經(jīng)推出多種多麥克風產(chǎn)品進入市場。但是，到目前為止，在國內(nèi)還沒有具有自主知識產(chǎn)權的陣列麥克風產(chǎn)品，這與國內(nèi)巨大的市場需求不協(xié)調(diào)。因此，研究基于麥克風陣列的語音處理算法和技術有著重要的意義。
　　 本文主要闡述并比較了幾種常用的麥克風陣列語音增強算法。針對自適應法和后置濾波法在相干噪聲場與非相干噪聲場不能同時具有較好消噪性能的問題，將這兩種方法結(jié)合，給出了一種混合波束形成語音增強方法及其系統(tǒng)模型，并給出了整個系統(tǒng)的性能分析。然后

3、針對自適應波束形成算法的目標信號方向估計準確性對其性能影響較大的問題，本文又將多重信號分類(Multiple SignalClassification，MUSIC)算法模塊應用在混合波束形成方法中。并給出了整個系統(tǒng)的性能分析。本文的主要工作包括以下幾部分:
　　 研究麥克風陣列語音增強技術的概況，掌握語音信號處理基礎、麥克風陣列語音增強理論知識及該領域的重要算法，為后續(xù)研究提供理論基礎。
　　 重點研究三種波束形成方法基

4、本原理，仿真分析了各種方法的消噪性能，并針對自適應波束形成方法和后置濾波方法在相干噪聲場與非相干噪聲場不能同時有較好的消噪性能的問題，將這兩種方法進行結(jié)合，給出了一種混合波束形成語音增強方法及其系統(tǒng)模型。并通過仿真驗證該方法的有效性。
　　 將MUSIC算法應用于麥克風陣列中。通過對麥克風陣列接收信號樣本的自相關矩陣和理想自相關矩陣的推導，詳細分析了樣本的自相關矩陣和理想自相關矩陣的差別，以及采樣數(shù)、信號相關性、信號與噪聲的正交