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。     

低信噪比环境下的麦克风阵列语音识别算法研究

针对在低信噪比环境下语音增强对语音识别率的提升不明显的问题,提出一种用在识别系统前端的麦克风阵列增强算法。该阵列增强算法基于相干滤波和频率带宽波束形成后置改进维纳滤波器。首先将采集到的阵列信号,求相邻通道间的相关函数,利用阵元间信号的相关性进行初始噪声抑制,然后利用频域宽带最小方差无畸变响应(MVDR)通过对目标声源信息的获取,保留目标声源方向的信号并抑制其他方向的信号干扰,再通过改进的维纳滤波器去除噪声残留提升语音可懂度,最后用梅尔频率倒谱系数(MFCC)和隐马尔科夫模型(HMM)对增强后的语音信号做特征提取并识别。仿真过程模仿双耳采集数据,结果表明该语音增强方法在低信噪比环境下获得较好的增强效果,能有效的提高低信噪比环境下的语音识别率。     

一种适用于双微阵列的语音增强算法研究

考虑到传统单通道语音增强算法对噪声抑制的局限性,本文采用由两个微型麦克风阵列组成的双微阵列,利用该阵列空间结构的时空域特性对含噪语音进行处理,提出了一种适用于双微阵列的语音增强算法。该增强算法是将各通道采集到的带噪语音信号先使用对数最小均方误差(Logarithmic Minimunm Mean Square Error,LogMMSE)提升其信噪比,然后利用频域宽带最小方差无畸变响应(MVDR)通过对目标声源信号的获取,保留目标声源方向的信号并抑制其他方向的信号干扰,最后通过一个改进可懂度结合改进最小控制递归平均(Improved Minimum Controlled Recursive Average Algorithm,IMCRA)噪声估计的维纳滤波器来去除噪声残留提升语音质量。仿真实验结果表明,相比传统的单通道语音增强算法,该算法具有良好的噪声抑制性能。     

一种适用于双微阵列的语音增强算法

考虑到传统单通道语音增强算法对噪声抑制的局限性,采用由两个微型麦克风阵列组成的双微阵列;利用该阵列空间结构的时空域特性对含噪语音进行处理,提出了一种适用于双微阵列的语音增强算法;该增强算法是将各通道采集到的带噪语音信号先使用对数最小均方误差(logarithmic minimum mean square error,Log MMSE)提升其信噪比;然后利用频域宽带最小方差无畸变响应(MVDR)通过对目标声源信号的获取,保留目标声源方向的信号并抑制其他方向的信号干扰;最后通过一个改进可懂度结合改进最小控制递归平均(improved minimum controlled recursive average algorithm,IMCRA)噪声估计的维纳滤波器来去除噪声残留提升语音质量。仿真实验结果表明,相比传统的单通道语音增强算法,该算法具有良好的噪声抑制性能。     

基于相关矩阵行列式分析的GSC二元麦克风阵列语音增强算法

为了提高广义旁瓣相消器语音增强算法在二元麦克风阵列中的噪声抑制能力,提出了一种基于相关矩阵行列式分析的GSC二元麦克风阵列语音增强算法,该方法首先对二元阵列的输入进行相关矩阵行列式分析,利用基于语音活动检测和信噪比估计确定系数的维纳滤波器改进GSC结构的固定波束成形支路的输出,再利用基于相关矩阵行列式分析的语音活动检测更新自适应噪声抵消器系数,提高GSC结构中自适应支路噪声估计的准确性.实验结果表明,相较于近些年来其他二元麦克风阵列的语音增强方法,该方法在多个噪声源和复杂类型噪声条件下的语音质量更高,信号失真更小,处理后的语音更接近目标语音.     

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.     

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.     

基于EEMD和ICA的语音去噪方法

语音去噪技术是语音识别系统走向实用化的一个关键性难题.针对语音信号为非平稳信号的特点,提出了一种基于EEMD和ICA相结合的语音去噪方法,首先利用集合经验模态分解(EEMD)算法将含噪语音信号分解为若干个独立的固有模态函数(IMF),消除了经验模态分解(EMD)算法处理语音信号时产生的模态混迭现象;然后将固有模态函数通过改进的独立分量分析(ICA)算法分离出若干个有效的语音信号分量;最后对其进行语音重构,从而达到消除噪声干扰的目的.实验结果表明,该方法在输入信噪比为-10dB的汽车噪声条件下,可以将语音信号的信噪比提高到2.741 2 dB.     

希尔伯特黄改进算法在语音增强中的应用

语音信号在传输过程中常常受到传输系统或周围环境的噪声影响而无法识别说话者的内容。为了尽可能消除语音中的噪声,提高语音的信噪比及清晰度,提出了一种基于奇异值分解的希尔伯特黄消噪算法。该算法对带噪语音信号进行经验模态分解,得到各阶固有模态函数,在对各阶固有模态函数分量分析的基础上,利用软阈值和奇异值算法相结合的方法来达到语音消噪的目的。这种分阶消噪算法可以尽可能的除去噪声,提取出纯净的语音信号。通过大量的仿真结果可以证明:该算法在语音消噪应用具有可行性,而且优于传统语音消噪方法。     

改进的最小方差无畸变响应波束形成方法

提出一种改进的最小方差无畸变响应(MVDR)波束形成方法,通过调节波束形成的权向量设计中的增强因子来改善其方位分辨力,并且不以牺牲信号与干扰+噪声比增益为代价.仿真结果表明,所提出的方法可以有效改善MVDR波束形成的方位分辨力,且不损失MVDR波束形成的信号与干扰+噪声比增益.