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。     

多噪声环境的麦克风小阵语音增强

针对在非平稳和多种噪声并存的语音增强算法抑制噪声能力有限的问题,提出基于最小跟踪噪声功率谱估计的相干滤波与广义旁瓣抵消的麦克风小阵语音增强算法。该方法先利用最小跟踪噪声功率谱估计的相干滤波抑制弱相关噪声,再结合广义旁瓣抵消与端点检测抑制强相关噪声。实验结果表明,方法更加有效地抑制噪声的影响;并提高了语音的可懂度。     

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。     

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GSC结构的多通道语音补偿算法研究

广义旁瓣抵消器自适应波束形成算法对受固定干扰源影响的目标语音有良好的消噪效果,但在自适应抵消模块不可避免地存在语音泄漏,使目标语音受到一定损失,且残留部分背景噪声.文中先对传统的GSC结构自适应波束形成算法进行研究,分析语音泄漏的原因,并提出一种多通道语音补偿方法对GSC结构消噪后的语音进行补偿.对不同频段的噪声帧和语音帧做针对性处理,同时在对语音进行分割时保护共振峰,防止其发生偏移和变形,仿真实验与测试结果表明,该方法可以有效地补偿语音泄漏,消除残留噪声,提高语音可懂度.     

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。     

一种基于形态学的语音增强方法

依据数字语音信号的特点，提出了一种用于语音处理的形态学滤波算法．实验结果表明，该方法有效地抑制了噪声的干扰，对混噪语音质量的增强效果显著．由于形态滤波器的性能与结构元素有关，因此考查了结构元素是寸的变化对增强语音信噪比的改善情况．研究表明，结构元素的宽度变化对增强后语音的输出信噪比的影响较大．