基于GSC结构的麦克风阵列语音增强算法研究

论文摘要

语音识别、语音合成、语音控制等语音信号处理技术的发展要求能从含噪语音中得到干净语音信号进行处理。噪声严重影响着这些应用技术的性能,甚至导致系统失效。因此,如何从含噪语音中得到尽可能的纯净语音,进行语音增强,是一个亟待解决的课题。本文采用基于广义旁瓣抵消器结构的波束形成的麦克风阵列语音增强的算法。在此基础上,研究改进了一种自适应的波束形成语音增强算法。借鉴子带结构,利用部分自适应技术,保证了算法的去噪性能,有效地抑制非相干噪声和相干噪声,加快了算法的收敛速度,降低了运算复杂度。用MATLAB语言实现了本文提出的方法,进行了算法的仿真试验。仿真测试结果表明,相对于传统的广义旁瓣相消器的麦克风阵列语音增强系统,采用改进的广义旁瓣相消器结构的语音增强系统具有更高的输出信噪比。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 语音增强的目的及意义
• 1.2 语音增强的理论依据
• 1.2.1 语音信号特点
• 1.2.2 人耳的感知特性
• 1.2.3 噪声特性
• 1.3 语音增强算法的研究现状
• 1.4 本论文的工作和章节安排
• 第二章 麦克风阵列语音增强预备知识及算法简介
• 2.1 阵列信号系统模型
• 2.1.1 声源模型
• 2.1.2 麦克风阵列信号模型
• 2.1.3 麦克阵列的几何尺寸
• 2.1.4 房间的噪声特性
• 2.2 经典麦克风阵列的语音增强算法
• 2.2.1 延迟—累加波束法
• 2.2.2 自适应波束法
• 2.2.3 后置自适应滤波法
• 2.2.4 几类语音增强方法的优缺点比较
• 2.3 小结
• 第三章 子带自适应滤波理论
• 3.1 子带滤波器组概述
• 3.2 构成子带滤波器组的基本结构
• 3.2.1 下采样器
• 3.2.2 上采样器
• 3.2.3 Noble 等效
• 3.3 子带滤波器组的设计
• 3.3.1 原型滤波器的设计
• 3.3.2 分析和综合滤波器的设计
• 3.4 小结
• 第四章 基于GSC 结构的自适应波束形成理论
• 4.1 波束形成理论基础
• 4.1.1 波束形成的概念
• 4.1.2 波束形成的应用
• 4.1.3 波束形成器的分类
• 4.2 广义旁瓣抵消器的波束法
• 4.3 小结
• 第五章 改进的广义旁瓣抵消器（GSC）语音增强算法
• 5.1 改进GSC 麦克风阵列语音增强算法设计
• 5.1.1 麦克阵列系统中的时间延迟估计
• 5.1.2 基于传递函数广义旁瓣抵消器结构
• 5.1.3 阻塞矩阵
• 5.1.4 子带分解自适应滤波算法
• 5.2 实验结果及分析
• 5.2.1 实验仿真结果
• 5.2.2 实验结果分析
• 5.3 小结
• 第六章 结论
• 致谢
• 参考文献
• 作者在读期间的研究成果