相干滤波与广义旁瓣相消器结合的小阵列语音增强算法

相干滤波器与广义旁瓣相消器(GSC)是常用的阵列语音增强算法,然而,应用于小阵列中却存在消噪能力不足的问题。针对上述问题,本文提出一种相干滤波与广义旁瓣相消器结合的小阵列语音增强算法。首先,利用广义旁瓣相消器对带噪语音进行初步增强。然后,通过改进的最小搜索算法估计出信号里残余噪声的功率谱密度,从而获得相干滤波器的传递函数。最后,利用相干滤波器对带噪语音进行再次增强。仿真实验表明:在多种不同的噪声环境下该算法具有较好的噪声抑制能力。     

结合GSC与相干滤波器的二元麦克风阵列语音增强算法

提出一种相干滤波器与广义旁瓣相消器结合(GSC)的二元麦克风阵列语音增强算法.将基于噪声谱估计的单通道相干滤波器作为广义旁瓣相消器的后置滤波器,充分利用阵元间蕴含的信号进行噪音抑制,克服经典结合算法无法使用基于噪声谱估计的相干滤波器的缺点.计算机仿真实验表明,该算法明显优于小阵列广义旁瓣相消算法和基于相位差的算法.     

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.     

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.     

一种联合广义旁瓣抵消麦克风阵列和MMSE-LSA的语音增强系统

单通道语音增强算法自20世纪60年代以来有了长足的发展,但由于时频域处理的局限性,现有的单通道语音增强算法无法有效抑制背景噪声中的突发噪声成分。突发噪声通常表现为短时、能量强、时频域有纹理特征,在参数上无法和语音进行有效区分。但背景噪声中的突发噪声,在空间上通常具有方向性。因此,提出了一种联合空间和时频域的语音增强系统。即在语音采集的前端使用GSC麦克风阵列形成波束,使主瓣对准期望语音信号、旁瓣对准突发噪声从而从空间上抑制突发噪声,然后对采集到的语音信号进行时频域语音增强处理。选取MMSE-LSA作为时频域的处理算法,因其在保留语音的可懂度、自然度方面有突出的性能。实验表明,该系统可以有效地抑制含有突发噪声的背景噪声。     

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。     

联合波束形成与谱减法的麦克风阵列语音增强算法

考虑到封闭环境的散射噪声场中,传统波束形成方法及单通道谱减法对噪声抑制的局限性,提出一种将波束形成方法与谱减法相结合的麦克风阵列语音增强方法．该方法首先通过波束形成器的空间滤波作用,将波达方向不同的语音信号和噪声信号加以区别,再经过延时补偿单元的相应处理,从而达到衰减噪声的目的,然后采用谱减法对波束形成器输出端的残留噪声进行后置处理．仿真实验结果表明。在小房间混响情况下,与其他方法相比,该方法不仅运算量小。而且具有良好的噪声抑制性能．     

基于等边三角形麦克风阵列的语音增强

针对小体积应用场合下的语音增强,提出了一种基于等边三角形结构的麦克风阵列与Wiener后置滤波相结合,并由VAD作为控制单元的语音增强方法。该方法克服了自适应零限波束形成只能抑制空间相干噪声的缺点,并得到可在二维平面上旋转的波束主瓣。通过仿真和真实环境的实验,证明算法能够显著地提高输入语音信噪比,且适用于多种噪声场。     

基于FDM阵列技术的双通道语音增强方法

为了抑制小型语音通信设备中的方向性噪声干扰问题,提出一种双通道的语音增强算法.该方法基于一阶差分麦克风(first-order differential microphone, FDM)阵列,并结合单通道的谱增强技术,可以同时提取语音和噪声估计,并能够实时地修正噪声谱.与现有的双通道语音增强技术相比,该算法可以获得2~6 dB的输出信噪比增益,且计算量减少了2/3.仿真结果表明: 该方法有效地改善了算法的噪声消除性能,且更适用于实时的语音增强系统.     

基于CTF-GSC和后置滤波的麦克风阵列语音增强

由于语音环境中各种噪声的特殊性、复杂性和不确定性等因素,尤其在带有混响的复杂环境下,一般的广义旁瓣抵消器语音增强算法的性能严重下降,很难取得较为理想的抑制效果。针对这一情况,该文提出了一种基于改进型归一化最小均方的卷积传递函数广义旁瓣抵消器和改进型后置滤波语音增强算法。该算法利用卷积传递函数近似形式代替传递函数广义旁瓣抵消器中的相乘传递函数近似形式,并结合后置维纳滤波进行语音增强。实验测试结果表明,该算法可以有效抑制相干性和非相干性噪声,提高系统信噪比,减少语音失真。在含有混响的复杂环境中,与其他经典算法对比,该算法的鲁棒性更好,效果更明显。     

一种基于自适应模糊滤波的语音增强方法

在语音识别和语者识别中，通常需要先将输入的语音信号进行去噪处理，这样可使识别的正确率大大提高，通常采用基于LMS算法和RLS算法的自适应线性滤波器来进行去噪。提出了一种基于自适应模糊滤波器的语音增强方法，该模糊滤波器是一种非线性滤波器，它在语音信号的特征域空间采用参数映射的方式来滤除噪声，并能够进行自适应结构调整和参数更新。实验结果表明，采用自适应模糊滤波器来滤除噪声比线性滤波器具有更好的效果。     

Small-Space Microphone Array Fractional Delay Algorithm Based on FIR Filter for Cochlear Implant

Directional speech enhancement of signals from microphone arrays is an effective way to improve speech recognition for cochlear implant users.The strict implant size limitation results in a short distance between microphones.The fractional delay problem due to the short distance between microphones is solved by a maximal flat (Maxflat) finite impulse response (FIR) filter,using the Maxflat error criteria at a low frequency containing most of the speech information and energy.The fractional Maxflat FIR filter approximates the ideal digital fractional filter at the magnitude response,phase response,and phase delay characteristics,and is also very low order.The results demonstrate that the Maxflat FIR filter accurately and effectively solves the fractional digital delay and is very suitable for real-time speech processing in practical cochlear implant products.     

基于Gabor滤波器和广义对称变换的指纹增强算法

在传统Gabor滤波器的基础上,引入广义对称度,综合考虑指纹图像中脊线的对称性、方向选择性与频率选择性,提出了一种结合对称性和Gabor滤波器的指纹图像增强新算法.实验表明,该算法能够准确地定位指纹图像的细节点.     

基于小波和先验信噪比维纳滤波的语音增强

描述了先验信噪比估计的维纳滤波算法,分析了小波多分辨率分析在信号频谱划分中的作用,提出一种小波和先验信噪比维纳滤波相结合的改进算法.通过小波变换对带噪语音信号进行多尺度分解,然后对不同尺度的小波系数采用维纳滤波,用滤波后的小波系数重构得到增强语音信号.通过计算机仿真实验,将提出的算法与传统维纳滤波算法进行比较.实验结果表明改进算法在低信噪比情况下有效提高了增强效果,对语音成分的影响较小,提高了语音质量.