一种基于麦克风阵列的宽带语音增强算法研究

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1、2008年第12期大众科技No.12,2008(总第112期)DAZHONGKEJI(CumulativelyNo.112)一种基于麦克风阵列的宽带语音增强算法研究樊伟,曾庆宁(桂林电子科技大学,广西桂林541004)【摘要】文章介绍了一种常见的固定波束形成技术——DS波束形成器,针对语音信号特点,结合多通道自适应滤波技术,利用归一化最小均方(NLMS)自适应算法,构造一个麦克风阵列宽带语音信号自适应降噪模型。通过采集真实环境下含噪语音,经过软件仿真验证了算法。试验表明,新模型的算法实现只在时域中进行,计算复

2、杂度小,自适应部分收敛速度快,消噪效果显著。【关键词】麦克风阵;延迟求和波束形成器;宽带波束形成;NLMS算法;MATLAB仿真【中图分类号】TN912【文献标识码】A【文章编号】1008-1151(2008)12-0038-02(一)引言人们在语音通信过程中不可避免地会受到来自周围环境、传输媒介引入的噪声、通信设备内部电噪声、乃至其他讲话者的干扰。这些干扰最终使接收到的语声已非纯净的原始语音信号,而是受噪声污染的带噪语音信号。语音增强的一个主要目标是从带噪语音信号中提取尽可能纯净的原始语音。图1DS波束形成

3、器麦克风阵列技术用于语音信号处理的研究源于二十世纪八十年代,美国、日本及欧洲的许多国家都相继开展了这方x(n),x(n),Lx(n)为各个通道延迟补偿后的输入信号12M面的研究。近三十年来基于麦克风的语音处理成为关注的焦序列,有:点。该技术在生源定位、语音识别以及语音增强中取得了良M1好的效果。最近几年,基于麦克风语音增强算法也成为一个s(n)=∑x(n)iMi1=研究热点并取得了很多研究成果。DS波束形成器,结构简单,计算量小,易于实现,可以和单个孤立麦克风相比,麦克风阵列在时频域的基础上同时削减环境中的相

4、关噪声和不相关噪声。它不需要知道信增加了一个空间域,对来自空间不同方位的信号进行空时频号的模型及统计特性,也不会在语音信号中引入非线性失真。联合处理。因此,它可以弥补单个孤立的麦克风在噪声处理、(三)多通道自适应滤波器声源定位跟踪、语音提取分离等方面存在的不足,能够广泛与单通道自适应滤波器相比,多通道自适应滤波器就是应用于各种具有嘈杂背景的语音通信环境(如会场、多媒体教一个由多个单通道自适应滤波器组成的线性组合器,在滤波室、助听器,车载免提电话、战场等),以提高语音通信质量。器中,由于FIR滤波器具有最小相位

5、、输出稳定性及易于实而自适应波束形成是现在广泛使用的一类麦克风阵列语音增现等特点,得到了广泛的应用。这里只讨论FIR滤波器情况。强方法,对声学环境中的噪声具有较强的抑制能力。参见图2,x(n),x(n),Lx(n)为各通道麦克风延迟对齐(二)DS波束形成器12M延迟求和波束形成器(DSBF,DelayandSum后在时刻n的信号序列。wnwn(),(1),−−LLwn(L1)+i=1,2,M为ii12iL,Beamforming),是一种典型的固定波束形成方法,其原理就是在时域中,对各麦克风所接收到的信号进行

6、时间延迟对齐,第i个通道在时刻n横向滤波器的权值序列,为进入M个y(n)使各通道的语音信号达到同步,即实现同相位相加。然后对通道的信号经过自适应运算后输出值,d(n)为参考输入信号,各个通道信号相加平均,从而实现语音增强。基本结构如图1所示。e(n)为误差信号,也是系统的输出信号。如图(1)所示,麦克风阵列阵元数目为M,编号为假设系统期望信号为x(n),有:d(n)=xˆ(n)P,PPL,d是相邻麦克风之间的距离,θ是波前与阵列所12MM在直线所称的夹角,c是声速(室温时c=340m/s)。则延迟e(n)=d

7、(n)−y(n)=xˆ(n)−∑x(n)w(n−k+1)jjk时间τ=−(i1)dcos/cθ,i1,2,=LM。j=1i根据最小均方误差(MMSE)准则,当e(n)有最小值e(n)min时【收稿日期】2008-09-23【作者简介】樊伟(1984-),男,河南周口人,硕士,桂林电子科技大学信息与通信学院硕士研究生,研究方向为语音信号处理、阵列信号处理;曾庆宁(1963-),男,桂林电子科技大学信息与通信学院教授,博士,硕士研究生导师,研究方向为语音信号处理、阵列信号处理、图像信号处理。-38-万方数据T候,

8、这时M,也即自适应输出y(n)=X(n)W(n)∑xj(n)wjk(n−k+1)≈xˆ(n)j=1y(n)为系统通过自适应得到的增强语音信号。y(n)≈d(n)≈xˆ(n),此时系统权矢量为最佳:((wnk−+1)),i=1,2,MLL;,1jk=,2,L。令:ijoptX()[(),nx=−nxnxnx(),LL(),(nxn1),(−1),Lxn(−1)12M12MLLxn(L1),(L1)−+

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