麦克风阵列语音增强技术的研究

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时间:2019-05-12

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1、分类号TN912.35密级重庆邮电大学硕士学位论文英文题目卫堕墅量墨鱼墼尘Q£丛i鱼煦旦hQ盟△堡红墨p鱼曼堂EnhancementTechnique.....—.硕士研究生朱霖指导教师空篁趱学科专业i醴鱼焦垒丕缠论文提交日期2Q量2:5:25论文答辩日期2Q曼2:5。2五论文评阅人答辩委员会主席雒江涛教授重庆邮电大学2012年5月25日独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得重麽邮电太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同

2、工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名:球冢签字日期:俐2,年瑚谚日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解重迭邮电太堂有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权重麽邮电太堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名:导师签名:砖钣签字日期:叼胁年}月谚日签字日期:仞P年箩月万日摘要语音增强的主要目的是从带噪声的语音信号中提取出有用的语音信息,以

3、获得高质量的语音信号。传统的语音增强技术采用单个麦克风,它仅利用了时/频信息,在空间强混响环境下干扰抑制的效果并不理想。针对这种情况,基于麦克风阵列的语音增强技术得到广泛的重视,麦克风阵列与单麦克风相比具有空间选择性,较高的空间分辨率与较强的抗干扰能力等优点。已经成为当前语音信号处理领域的研究热点。近年来,很多国际知名的公司和研究机构,都致力于麦克风阵列相关研究和产品开发,并已经推出多种多麦克风产品进入市场。但是,到目前为止,在国内还没有具有自主知识产权的阵列麦克风产品,这与国内巨大的市场需求不协调。因此,研究基于麦克风阵列的语音处理算法和技术有着重要的意义。本文主要阐述并比较了几种常

4、用的麦克风阵列语音增强算法。针对自适应法和后置滤波法在相干噪声场与非相干噪声场不能同时具有较好消噪性能的问题,将这两种方法结合,给出了一种混合波束形成语音增强方法及其系统模型,并给出了整个系统的性能分析。然后针对自适应波束形成算法的目标信号方向估计准确性对其性能影响较大的问题,本文又将多重信号分类(MultipleSignalClassification,MUSIC)算法模块应用在混合波束形成方法中。并给出了整个系统的性能分析。本文的主要工作包括以下几部分:研究麦克风阵列语音增强技术的概况,掌握语音信号处理基础、麦克风阵列语音增强理论知识及该领域的重要算法,为后续研究提供理论基础。重点

5、研究三种波束形成方法基本原理,仿真分析了各种方法的消噪性能,并针对自适应波束形成方法和后置滤波方法在相干噪声场与非相干噪声场不能同时有较好的消噪性能的问题,将这两种方法进行结合,给出了一种混合波束形成语音增强方法及其系统模型。并通过仿真验证该方法的有效性。将MUSIC算法应用于麦克风阵列中。通过对麦克风阵列接收信号样本的自相关矩阵和理想自相关矩阵的推导,详细分析了样本的自相关矩阵和理想自相关矩阵的差别,以及采样数、信号相关性、信号与噪声的正交性等因素对相对误差的影响,并对各种影响因素进行了仿真分析评价。结合前面提出的混合波束形成方法,为降低目标DOA估计的准确性对混合波束形成方法性能的

6、影响,将MUSIC算法模块运用于混合波束形成方法中。并通过仿真验证该方法的有效性。关键词:语音增强,麦克风阵列,波束形成,MUSIC算法AbstractAbs仃actTogetusefulspeechinformationfromthenoisyspeechsignalisthemainpurposeofspeechenhancement,inordertoget11igll-qualityvoicesignal.Traditionalspeechenhancementtechnologyusingasinglemicrophone,itjustusethetime/frequency

7、information,stronginterferencesuppressioneffectofreverberationenvironmentinspaceisnotsatisfactory.Inviewofthiskindofsituation,Greatattentionhasbeenpaidtospeechenhancementtechniquebasedonmicrophonearray,comparedwiththesinglem

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