麦克风阵列混响环境下的校正和去混响方法研究

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1、摘要摘要麦克风阵列不同于单只麦克风，它的接收信号中包含有声源的方位信息，通过处理，可以实现声源定位、方向性干扰抑制、语音增强、分离等功能。可以比传统单只麦克风进一步拓展声音处理性能和功能。因此，它有着广泛的应用背景和较好的市场前景。例如，可以应用于助听器、车载电话、视频会议、战场侦听等。目前，麦克风阵列的研究方向主要集中在语音定位和语音增强，各种处理算法层出不穷。计算机仿真结果证明，这些算法具有一定的有效性。然而，它们在实际应用中效果并不理想，面向市场的麦克风阵列产品较少，性能与理想值差距较远。麦克风阵列理论上的优越性与

2、实际应用中性能的反差，成为麦克风阵列现阶段研究的热点。本文首先对各种麦克风阵列的算法进行分析和性能比较，重点介绍了语音定位和增强方向上的经典算法，即MUSIC和MVDR算法，并将其作为本文的算法理论分析基础。通过分析得出，造成实际应用中性能不理想的主要原因是：算法采用的理想模型没有考虑实际环境中的其他因素影响，例如阵列幅度、相位误差、环境中的混响等。本文分析了阵列误差对上述两种典型算法的影响，给出了仿真结果。接着提出了一种麦克风阵列的有源校正方法。在此基础上，研究了混响对麦克风阵列语音处理以及校正的影响，阐述了去混方法，

3、提出了一种有混响情况下的校正方法。最后，详细介绍了所在项目组自行研制的麦克风阵列通用语音处理平台，它是整个算法的实现基础。本文的主要工作体现在：(1)阐释了麦克风阵列的工作原理和数学基础，分析了麦克风阵列误差对MUSIC算法以及MVDR算法的影响，并给出了仿真结果。(2)分析了麦克风阵列误差模型，提出了一种有源校正方法。该方法需要测试声源的精确方位，可对阵列的幅度、相位误差进行校正。仿真结果证明该方法具有较好的校正性能。(3)分析了混响对麦克风阵列以及校正方法的影响，提出了一种混响情况下的有源校正方法，初步解决了幅度误差

4、估计性能下降的问题。关键词：麦克风阵列，模型误差，混响，有源校正IIIABSTRACT——————————————————————————————————————————————————————————————一一_lMicrophonearraysaredifferentfromtraditionalsinglemicrophonesystems，Thereceivedsignalsfrommicrophonearrayscontainspaceinformationofsoundsources．Byprocessed

5、，theycanrealizesoundsourcelocalization，restraintofdirectionalinterference，speechenhancement，andspeechseparation．Comparedwithconventionalsinglemicrophonesystems，microphonearraysextendtheperformancesandfunctionalitiesofsoundprocessing．Thus，theyhavecomprehensiveappl

6、icationfieldsandgoodmarketprospective．Forexample，theyCanapplytohearingaid，vehicletelephone，andvideoconference．Thecurrentresearchdirectionsofmicrophonearravsarespeechlocalizationandspeechenhancement．Therelatedalgorithmsarevarious．Inpractice，however,performancesoft

7、hesealgorithmsaredissatisfied．Theproductsofmicrophonearrayssystemsarelessandtheirperformancesdegradeheavilycomparedwithidealvalues．ThecontrastsbetweentheadvantagesinthetheoryandtheperformancesinpracticalapplicationsarethecurrentmainproblemsinmicrophoDearrays．They

8、alealsotheresearchhotspots．Inthispaper,thespeechsourcelocalizationandenhancementalgorithmsbasedonmicrophonearraysarefirstlyanalyzedandcompared．TheMUSICandMVDRa