改进经验模态分解的麦克风阵列语音增强方法

提出一种将改进经验模态分解与麦克风阵列最小方差无失真响应的自适应波束形成相结合的语音增强方法.该方法首先利用互相关系数阈值法去除经验模态分解得到的虚假固有模态函数,并结合其各阶自相关函数特性准确获取信号主导与噪声主导的固有模态函数的分界点;对噪声主导的固有模态函数进行小波阈值去噪,并将所有同阶固有模态函数进行最小方差无失真响应波束形成,求和得到增强语音信号.改进经验模态分解算法避免了在高信噪比条件下的信号失真,同时满足了最小方差无失真响应波束形成算法窄带特性的要求,进而增强了麦克风阵列抗干扰能力.实验结果证明了方法的有效性.     

基于改进EMD的麦克风阵列语音增强研究

提出一种将改进EMD与麦克风阵列MVDR自适应波束形成相结合的语音增强方法。该方法利用互相关系数阈值法去除将EMD算法分解后的的虚假IMF分量,结合各阶IMF分量的自相关函数特性准确获取信号与噪声的主导IMF分量分界点,然后对所有噪声主导的IMF分量进行小波阈值去噪,接着将所有剩余IMF分量进行MVDR波束形成获得增强语音信号。改进EMD算法避免了在高信噪比条件下的信号失真,与MVDR波束形成相结合,满足了MVDR窄带特性要求,增强了麦克风阵列抗干扰能力。实验结果证明了方法的有效性。     

一种采用旁瓣增强的麦克风阵列抗混响算法

在音频/视频会议、人机交互、语音识别等领域,严重的混响干扰导致麦克风阵列语音处理性能急剧下降.针对现有逆滤波等抗混响方法需要获得准确的房间传输响应,而波束形成方法抗混响性能有限的问题,基于广义旁瓣抵消器(generalized sidelobe canceller,GSC)结构提出一种采用旁瓣增强的麦克风阵列抗混响算法(Sidelobeenhanceing reverberation mitigation algorithm for microphone array,SERM).该算法首先进行波束形成,初步获得增强的直达语音信号,并对旁瓣获取的混响分量进行自适应迭代增强,再将旁瓣迭代增强的误差信号作为参考噪声进行自适应噪声抵消,最终输出抗混响语音.实验结果表明,在混响环境下该方法能有效改善麦克风阵列的语音信号质量.     

采用可调波束形成器的GSC麦克风阵列语音增强方法

基于广义旁瓣抵消器(generalized sidelobe canceller,GSC)算法的麦克风阵列语音增强技术已得到广泛研究,但由于其通常需传统的声源定位方法提供声源方位,语音信号信噪比(SNR)低时声源定位精度将明显下降并影响到语音增强效果.提出了一种新的麦克风阵列语音增强方法,该方法在GSC中引入可调波束形成器估计声源方位以抑制背景噪声影响.不同类型背景噪声下的实验室语音增强结果表明了该方法的有效性.     

基于信号子空间逼近的多麦克风语音信号增强方法

对现有的基于自动波束形成的麦克风阵列语音信号增强算法提出了改进.将各个麦克风采集到的信号利用ABF(自适应波束形成)进行延时补偿并求和,消除信号中弱相干和不相干噪声;再利用信号子空间逼近的方法进一步去除残留噪声.仿真试验结果表明:把自适应波束形成技术和信号子空间逼近的方法结合起来,能够得到良好的去噪效果.     

基于小波变换的传声器阵列语音增强方法

针对现有的基于传声器阵列语音增强算法的局限性，并考虑到入耳听觉感知模型，提出一种将延迟-求和波束形成技术和小波变换技术相结合进行语音增强的方法，该方法首先利用延迟-求和波束形成技术将阵列中各个传声器接收到的信号进行时间延迟补偿，并对各通道信号相加-平均，消除一部分不相干或弱相干噪声；然后再利用小波变换技术进一步去除噪声，计算机模拟结果表明，该方法具有良好的消噪能力。     

基于双通道神经网络时频掩蔽的语音增强算法

为提高语音增强算法消除方向性噪声和抑制混响的能力,结合单、多通道处理信号的优势,提出了双通道神经网络时频掩蔽语音增强算法.首先,利用改进的多分辨率耳蜗动静态特征,结合依据信噪比优化的自适应掩模,对双麦克风信号分别进行单通道神经网络初步语音增强,达到全面利用语音非线性特征改善感知度的目的;其次,提出一种基于自适应掩模方向矢量定位法,精确计算语音、噪声的空间协方差矩阵和方向矢量,在带噪和混响的环境下精确定位目标声源;最后,输入信号到卷积波束形成器中,进一步去噪和抑制混响.实验结果表明:与其他单、多通道语音增强算法相比,重构语音具有更好的语音质量和可懂度.     

基于声透镜粒子群算法的自适应噪声对消算法

在复杂的语音获取应用环境中,麦克风阵列接收的信号难免会产生方向、幅度和相位的模糊问题。提出了一种基于声透镜粒子群算法的自适应噪声对消算法。通过声透镜波束形成技术采集语音信号,将粒子群算法应用于自适应噪声对消中解决获取信息模糊问题。Matlab计算机仿真结果表明本算法与传统自适应噪声抵消算法相比具有更好的噪声抵消能力和性能,信噪比大大提高,且可以有效解决语音数据的模糊问题。     

基于短时谱估计的语音增强改进算法

语音在传输过程中受到来自周围环境、传输媒介等的干扰是不可避免的,这些干扰会严重影响语音接收时的质量,导致收到的语音信号不再是原始的纯净语音信号,而是带有各种干扰噪声的语音信号,这不仅影响语音的收听质量,也给后续的语音处理带来了一定的影响.因此对语音进行增强不可或缺.大部分传统的语音增强算法仅仅只通过改变语音的幅度,再叠加上原始的语音相位或者仅调整语音的相位再和未改变的幅度叠加来实现语音信号重建从而增强语音.本文提出了一个通过既改变语音信号的幅度又改变其相位的语音增强算法.通过使用客观语音质量测评(PESQ)和语谱图对用不同方法增强后的语音进行比较,验证了用本文方法得到的增强语音质量更佳.     

基于收缩方法的稳健自适应波束形成算法

针对有限采样数据样本中含有期望信号时自适应波束形成器性能下降的问题,提出了一种不需要任何参数设定的稳健自适应波束形成算法.该算法利用收缩方法得到一个增强的协方差矩阵估计值,替代传统的采样协方差矩阵,提高了算法的性能.为了克服信号导向矢量存在误差时对波束形成器性能的影响,对算法进行进一步的扩充,使其既能改善小快拍时协方差矩阵的估计值又能克服期望信号导向矢量的失配.仿真结果表明:该方法不仅能够改善小快拍情况下波束形成器的性能,而且还能克服期望信号导向矢量失配带来的不利影响.