基于麦克风阵列的语音增强算法概述

基于麦克风阵列的语音增强算法概述
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基于麦克风阵列的语音增强算法概述

丁 猛

(海军医学研究所,上海 200433)

【摘 要】麦克风阵列语音增强技术是将阵列信号处理与语音信号处理相结合,利用语音信号的空间相位信息对语音信号进行增强的一种技术。文章介绍了各种基于麦克风阵列的语音增强基本算法,概述了各算法的基本原理,并总结了各算法的特点及其所适用的声学环境特性。

【关键词】麦克风阵列;阵列信号处理;语音增强 【中图分类号】TN911.7 【文献标识码】A 【文章编号】1008-1151(2011)03-0029-02

(一)引言

在日常生活和工作中,语音通信是人与人之间互相传递信息沟通不可缺少的方式。近年来,虽然数据通信得到了迅速发展,但是语音通信仍然是现阶段的主流,并在通信行业中占主导地位。在语音通信中,语音信号不可避免地会受到来自周围环境和传输媒介的外部噪声、通信设备的内部噪声及其他讲话者的干扰。这些干扰共同作用,最终使听者获得的语音不是纯净的原始语音,而是被噪声污染过的带噪声语音,严重影响了双方之间的交流。

应用阵列信号处理技术的麦克风阵列能够充分利用语音信号的空时信息,具有灵活的波束控制、较高的空间分辨率、高的信号增益与较强的抗干扰能力等特点,逐渐成为强噪声环境中语音增强的研究热点。美国、德国、法国、意大利、日本、香港等国家和地区许多科学家都在开展这方面的研究工作,并且已经应用到一些实际的麦克风阵列系统中,这些应用包括视频会议、语音识别、车载声控系统、大型场所的记录会议和助听装置等。

文章将介绍各种麦克风阵列语音增强算法的基本原理,并总结各个算法的特点及存在的局限性。

(二)常见麦克风阵列语音增强方法

1.基于固定波束形成的麦克风阵列语音增强

固定波束形成技术是最简单最成熟的一种波束形成技术。1985年美国学者Flanagan 提出采用延时-相加(Delay-and-Sum)波束形成方法进行麦克风阵列语音增强,该方法通过对各路麦克风接收到的信号添加合适的延时补偿,使得各路输出信号在某一方向上保持同步,并在该方向的入射信号获得最大增益。此方法易于实现,但要想获取较高的噪声抑制能力则需要增加麦克风数目,然而对非相干噪声没有抑制能力,环境适应性差,因此实际中很少单独使用。后来出现的微分麦克风阵列(Differential Microphone Arrays)、超方向麦克风阵列(Superairective Microphone Arrays )和固定频率波束形成(Frequency-Invariant Beamformers) 技术也属于固定波束形成。

2.基于自适应波束形成器的麦克风阵列语音增强

自适应波束形成是现在广泛使用的一类麦克风阵列语音增强方法。最早出现的自适应波束形成算法是1972年由Frost 提出的线性约束最小方差(Linearly Constrained Minimum Variance,LCMV)自适应波束形成器。其基本思想是在某方向有用信号的增益一定的前提下,使阵列输出信号的功率最小。在线性约束最小方差自适应波束形成器的基础上,1982年Griffiths 和Jim 提出了广义旁瓣消除器(Generalized Sidelobe Canceller, GSC),成为了许多算法的基本框架(图1)。

图1 广义旁瓣消除器的基本结构

广义旁瓣消除器是麦克风阵列语音增强应用最广泛的技术,即带噪声的语音信号同时通过自适应通道和非自适应通道,自适应通道中的阻塞矩阵将有用信号滤除后产生仅包含多通道噪声参考信号,自适应滤波器根据这个参考信号得到噪声估计,最后由这个被估计的噪声抵消非自适应通道中的噪声分量,从而得到有用的纯净语音信号。

如果噪声源的数目比麦克风数目少,自适应波束法能得到很好的性能。但是随着干扰数目的增加和混响的增强,自适应滤波器的降噪性能会逐渐降低。

3.基于后置滤波的麦克风阵列语音增强

1988年Zelinski 将维纳滤波器应用在麦克风阵列延时—相加波束形成的输出端,进一步提高了语音信号的降噪效果,提出了基于后置滤波的麦克风阵列语音增强方法(图2)。基于后置滤波的方法在对非相干噪声抑制方面,不仅具有良好的效果,还能够在一定程度上适应时变的声学环境。它的基本原理是:假设各麦克风接收到的目标信号相同,接收到的噪声信号独立同分布,信号和噪声不相关,根据噪声特性,

【收稿日期】2010-12-30

【作者简介】丁猛(1983-),男,海军医学研究所研究实习员。

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依据某一准则实时更新滤波器权系数,对所接收到数据进行

滤波,从而达到语音增强的目的。

图2 结合后置滤波的固定波束形成器

后置滤波方法存在以下不足:首先,算法的性能受到时延误差的影响,使增强后的语音信号有一定失真;其次,该方法对方向性的强干扰抑制效果不佳。后置滤波方法极少单独使用,常与其他方法联合使用。

4.基于近场波束形成的麦克风阵列语音增强

当声源位于麦克风阵列近场(即阵列的入射波是球面波)情况下,声波的波前弯曲率不能被忽略,如果仍然把入射声波作为平面波考虑,采用常规的波束形成方法来拾取语音信号,那么麦克风阵列系统输出效果会很不理想。解决这个问题最直接的方法就是根据声源位置和近场声学的特性,对入射声波进行近场补偿,但是这种方法需要已知声源位置,这在实际应用中难以满足。由于近场声学的复杂性,目前有关近场波束形成麦克风阵列语音增强方法的研究相对较少。

5.基于子空间的麦克风阵列语音增强

子空间方法的基本思想是计算出信号的自相关矩阵或协方差矩阵,然后对其进行奇异值分解,将带噪声语音信号划分为有用信号子空间和噪声子空间,利用有用信号子空间对信号进行重构,从而得到增强后的信号。由Asano 等提出的基于相干子空间的麦克风阵列语音增强方法是一种典型的子空间方法。该方法首先将语音信号划分到不同频带,然后在每个频带再利用空间信息,进行子空间处理。

基于子空间的麦克风阵列语音增强方法虽然降噪性受噪声场是否相关影响较小,在相干和非相干噪声场中均有一定的消噪效果,但是由于计算量较大,实现实时处理具有一定困难。

6.基于盲源分离的麦克风阵列语音增强

在很多实际应用中,信号源情况和信道的传递参数都很难获取,盲源分离技术(Blind Source Separation,BSS)就是在这种需求下提出的。盲源分离是根据输入源信号和干扰的统计特性,从传感器阵列接收到的混合信号中提取出各个独立分量的过程。法国学者Herault.J 和Jutten.C 在信源与信道先验条件未知的情况下,利用人工神经网络分离出了有用信号,开创了盲源分离的先河。目前为止,已有许多学者将盲源分离技术应用于麦克风阵列语音增强。

经过二十多年来国内外学者的不断深入研究,盲源分离技术已经取得了巨大的进步和发展,对盲信号分离问题的研究己经从瞬时混迭模型扩展成为线性卷积模型和非线性瞬时混迭模型,然而由于盲源分离仍属一个新兴的研究方向,理论上还不成熟,这类方法一般运算量大,全局收敛性和渐进稳定性有待加强,距离实际应用有一段距离。

7.其他方法

90年代以来,一些学者将各种信号处理算法与麦克风阵列技术相融合,各种语音增强算法不断涌现,诸如倒谱分析、小波变换、神经网络、语音模型等方法已经在语音信号处理领域得到应用。虽然这些方法从不同角度对语音增强系统的

性能进行了不同程度的改善,但大多计算量庞大,不适合时变性较强的声学环境,而且在需要实时处理的场合,对硬件的要求也将大大提高。

近年来国内一些高校,如清华大学、大连理工大学、电子科技大学、西安电子科技大学等也做了一些关于麦克风阵列技术的研究工作,取得了一定的研究成果。张丽艳等提出一种改进的麦克风阵列倒谱域语音去混响方法,改善混响环境下的语音质量。崔玮玮等提出一种基于一阶差分麦克风阵列的实时噪声谱估计和抵消方法,提高输出信噪比的同时降低了计算量。曾庆宁等将阵列交叉串扰信号的自适应噪声抵消方法应用于麦克风阵列语音增强,适用于在多种噪声环境中实时实现。

(三)结论

语音信号增强是诸如智能控制、办公自动化、多媒体消费品等领域的关键技术之一,将麦克风阵列技术应用于语音增强,能够取得传统单麦克风难以达到的增强效果。语音信号作为一种宽带的非平稳信号,在传输过程中不可避免地会受到各种噪声的干扰,所以采用麦克风阵列系统时需满足在一个比较宽的声域范围抑制各种噪声干扰,减少语音的失真,同时也要降低系统成本和计算时间,以达到较好的实时性和实用性。在实际应用中应根据具体的使用环境的噪声特性,设计合适的麦克风阵列结构,选择最佳的算法及其具体的实现形式。

【参考文献】

[1] Flanagan J L, Johnston D J, Zahn R, et al. Computer-steered

microphone arrays for sound transduction in large rooms[J].Journal of Acoustical Society of American, 1985,78(5).

[2] O.L.Frost.An algorithm for linearly-constrained adaptive array

processing[J].Proc.IEEE,1972,60(8).

[3] L. J. Griffiths, C. W. Jim. An alternative approach to linearly

constrained adaptive beamforming[J]. IEEE Trans.On Antennas and Propagation. 1982,30(1).

[4] Khalil F, Jullien J P, Crilloire A. Microphone array for sound

pickup in teleconference systems[J].Audio Engineering Society,1994,42( 9).

[5] 张丽艳,等.一种适用于混响环境的麦克风阵列语音增强方

法[J].信号处理,2009,25(5).

基于麦克风阵列的语音增强方法

基于麦克风阵列的语音增强方法 概述:在日常生活和工作中,语音通信是人与人之间互相传递信息沟通不可缺少的方式。在语音通信中,语音信号不可避免地会受到来自周围环境和传输媒介的外部噪声、通信设备的内部噪声及其他讲话者的干扰。这些干扰共同作用,最终使听者获得的是被噪声污染过的带噪声语音,严重影响了双方之间的交流。应用阵列信号处理技术的麦克风阵列能够充分利用语音信号的空时信息,具有灵活的波束控制、较高的空间分辨率、高的信号增益与较强的抗干扰能力等特点,逐渐成为强噪声环境中语音增强的研究热点。本文将介绍各种麦克风阵列语音增强方法,并总结各个方法的优劣。最终得出更好的、能够去噪的基于麦克风阵列的语音增强方法。 1麦克风阵列 麦克风阵列是将两个麦克风的信号耦合为一个信号。在频率响应中也可以根据时域中波束形成与空间滤波器相仿的应用,分析出接收到语音信号音源的方向以及其变化。采用该技术,能利用两个麦克风接收到声波的相位之间的差异对声波进行过滤,能最大限度将环境背景声音滤掉,只剩下需要的声波。对于在嘈杂的环境下使用采用了这种配置的设备,在嘈杂的环境下能使听者听起来很清晰,没杂音。 2基于麦克风阵列的语音增强方法 2.1基于自适应波束形成器的麦克风阵列语音增强 自适应波束形成是现在广泛使用的一类麦克风阵列语音增强方法。最早出现的自适应波束形成算法,其基本思想是在某方向有用信号的增益一定的前提下,使阵列输出信号的功率最小。在线性约束最小方差自适应波束形成器的基础上,1982 年Griffiths 和Jim 提出了广义旁瓣消除器成为了许多算法的基本框架。 广义旁瓣消除器(GSC)的工作原理是带噪声的语音信号同时通过自适应通道和非自适应通道,自适应通道中的阻塞矩阵将有用信号滤除后产生仅包含多通道噪声参考信号,自适应滤波器根据这个参考信号得到噪声估计,最后由这个被估计的噪声抵消非自适应通道中的噪声分量,从而得到有用的纯净语音信号。 麦克风阵列的自适应算法通过迭代运算获取波束形成的最优权矢量时,噪声模型的估计是一个非常关键的因素。它的好坏直接影响着系统波束形成的性能。系统地分析了最小均方( LMS) 自适应语音增强算法,并针对阻塞矩阵在估计噪声时存在的缺陷,在该算法的基础上提出了一种利用最小值控制递归平均( MCRA) 来估计噪声的方法。将此方法应用于波束形成,MCRA 估计出的噪声使LMS 自适应语音增强的效果更好和抗噪性更强。 2.2基于固定波束形成的麦克风阵列语音增强 固定波束形成技术是最简单最成熟的一种波束形成技术。1985 年美国学者Flanagan 提出采用延时-相加波束形成方法进行麦克风阵列语音增强,该方法通过对各路麦克风接收到的信号添加合适的延时补偿,使得各路输出信号在某一方向上保持同步,并在该方向的入射信号获得最大增益。此方法易于实现,但要想获取较高的噪声抑制能力则需要增加麦克风数目,然而对非相干噪声没有抑制能力,环境适应性差,因此实际中很少单独使用。后来出现的微分麦克风阵列、超方向麦克风阵列和固定频率波束形成技术也属于固定波束形成。 采用可调波束形成器的GSC麦克风阵列语言增强算法,其实质在GSC结构中的固定波束形成器前端引入各通道可调时延补偿,构造可调波束形成器进行声源方位估计,从而在目标声源方位获取阶段即可利用阵列的空间增益来提高方位估计性能。延迟求和波束形成器主要目的是增强主瓣方向目标信号,而抑制其他方向的噪声信号。

基本语音增强方法

基本语音增强方法概述 摘要:语音增强是当今语音处理的一个非常重要的领域,本文主要介绍当今比较普遍的几种基于人耳掩蔽阈值的语音增强方法:谱减法,维纳滤波法,子空间方法等,并对它们的优缺点作简要论述。 关键词:语音增强、人耳掩蔽、谱减法、维纳滤波、子空间 现今时代的主流步伐将我们带向自动化方向,语音识别在这一背景下显得尤为重要。目前已经开发出好几款语音识别软件,但是如何较为精确地实现人耳的掩蔽效应下的语音增强,仍是大家着重解决的问题。它的首要目标就是在接收端尽可能从带噪语音信号中提取纯净的语音信号,改善其质量。目前已经出现了谱减法等一系列较为普遍的方法。本文将对这几种方法进行简要介绍。 一、语音的特性 语音信号是一种非平稳、时变的随机过程,其产生过程与发声器官的运动紧密相关。而发声器官的状态变化速度比声音振动的速度要缓慢得多,因此语音信号可以认为是短时平稳的。在一段短时间内其特性基本保持不变即相对稳定,从而可以应用平稳随机过程的分析方法来处理语音信号,并可以在语音增强中利用短时频谱的平稳特性。 人耳在嘈杂的环境中,仍然能够清晰地听到自己想听的内容,一个较弱的声音(被掩蔽音)的听觉感受被另一个较强的声音(掩蔽音)影响的现象称为人耳的“掩蔽效应”。被掩蔽音单独存在时的听阈分贝值,或者说在安静环境中能被人耳听到的纯音的最小值称为绝对闻阈。在进行机器语音识别的时候,由于干扰信号和目标信号的强度差别不大,导致机器无法识别。这时语音增强就显得特别重要了。 二、时域方法 此类方法主要依赖于语音生成模型(例如AR模型)的使用,需要提取模型参数(如基音周期、LPC系数等),经常使用迭代方法。这种方法的最大缺点就是如果实际噪声或语音与模型有较大的差别,或者由于某些原因使得提取语音参数较困难,则这方法较容易失败。这类方法常用到一些滤波器,如梳状滤波器、维纳滤波器、卡尔曼滤波器等。 (1)经典的维纳滤波法是根据Winer-Hopf 积分方程求出纯语音和混合音

线性麦克风阵列定向性能的研究

线性麦克风阵列定向性能的研究? 段进伟, 史元春, 陈孝杰 (清华大学计算机科学与技术系,北京市海淀区, 100084) Study on the Directing Performance of the Linear Microphone Array Duan Jin-wei, Shi Yuan-chun, Chen Xiao-jie (Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, 100084, China) + Corresponding author: Phn: +86-010-********-805, E-mail: saundradjw945@https://www.360docs.net/doc/607583817.html, Received 2007-07-31; Accepted 2007-08-31 Abstract: Speech source localization technology, using microphone array, plays an important role in the area of human-computer interaction, especially that in smart space. The information of source position provided by the microphone array can be used in many place, such as dynamically adjust the parameters of the array in order to acquire high-quality speech audio, etc. Therefore, speech source localization has become a hot topic in both research and application areas. The objective of this paper is to analyze the affection on the symmetrical linear microphone array directing performance caused by the changes of microphone numbers, the spacing between microphones, the sampling frequency and so on. In order to accomplish this, we set up two linear microphone arrays with different hardware and designed comparative experiments. After the speech data was captured, an algorithm called SRP-PHAT was used to estimate the speech source direction. We analyzed the possible theoretic errors existed in the experiments carefully, and after the experiments, we analyzed the directing results, and compared the actual directing errors with the possible theoretic errors. At last, we summarized the performance of the two linear microphone arrays, and educed the configuration of the linear microphone array system when its integrative performance achieves the peak. Key words: linear microphone array; speech source directing; theoretic error; directing performance 摘 要: 麦克风阵列在人机交互中有着重要的研究和应用价值。而线性均匀麦克风阵列最简单,其基本功能是声源的定向。本文通过实验分析各种参数变化对线性麦克风阵列定向性能的影响。我们搭建了硬件参数不同的两套线性麦克风阵列并设计了对比实验。使用SRP-PHAT算法定向声源。我们分析了声源定向时各种可能的理论误差,对实验结果进行了误差分析,并与可能的理论误差做了对比。通过理论分析和对比实验,本文提出了线性麦克风阵列系统的性能评价指标,并给出了综合性能最优时的麦克风阵列系统参数配置。 关键词: 线性麦克风阵列; 声源定向; 理论误差; 定向性能 中图法分类号: ****文献标识码: A ?Supported by National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant No. 2006AA01Z198; 作者简介: 段进伟(1985-),男,云南昆明人,大学本科,主要研究领域为人机交互与普适计算;

麦克风阵列模组设计方案

麦克风阵列模组设计方案 一、麦克风阵列基本原理 二、麦克风阵列的应用 三、麦克风阵列模组的设计 一、麦克风阵列基本原理 阵列(Array): 数学定义--有限个相同资料形态之元素组成之集合 麦克风阵列是指按一定距离排列放置的一组麦克风,通过声波抵达阵列中每个麦克风之间的微小时差的相互作用,麦克风阵列可以得到比单个的麦克风更好地指向性。在麦克风阵列的设计中首要的改进是引入了波束成形、阵列指向性与波束宽度的概念。 波束的形成 通过对所有麦克风信号的综合处理,麦克风阵列可以组合成为所要求的强指向性麦克风,形成被称为“波束”的指向特性。麦克风阵列的波束可以经由特殊电路或程序算法软件控制使其指向声源方向而加强音频采集效果。 阵列算法处理后的指向性波束形成技术能精确的形成一个锥状窄波束,只接受说话人的声音同时抑制环境中的噪音与干扰。

图一使用单麦克风与采用波束形成技术麦克风阵列接收讲话者声音效果的对比

阵列指向性 由于麦克风阵列的输出信号中包含比单只麦克风更低的噪声和回声成份, 。麦克风阵列在1000Hz的典型指所以其固有噪声抑制能力要远高于单只麦克风。 所以其固有噪声抑制能力要远高于单只麦克风 向性波束图型如图二所示。其指向性图形要远好于任一款价格昂贵的高性能超心形麦克风。 图二麦克风阵列在1000Hz的典型指向性波束图型

指向性指数 另一个表证波束的参数是指向性指数。 波束轴线))检测到指向性指数D表征的是麦克风阵列主响应轴(波束轴线 的声源信号与需要屏蔽的各种噪声与回声信号的比值

二麦克风阵列的应用 正确的麦克风阵列几何排列(数量,类型及麦克风的位置)关系到最后的声学效果。为了保证成功的设计和用户满意度,双元件麦克风阵列适用于在较安静的办公场所及室内的条件使用。这种阵列形成的是水平方向压缩后的较窄波束,使用时应将两个麦克风连线中点指向讲话者。其几何排布如图三、图四所示 图三小型双麦克风阵列图四大型双麦克风阵列 四元件麦克风阵列适用于在一般的办公场或较嘈杂的环境使用,当讲话者到麦克风的距离达到3-5M距离时,仍有很好的录音效果,见图五、图六 图五4麦克风阵列图六L-形状的4麦克风阵列

多通道语音增强方法简介

多通道语音增强方法简介 【摘要】由于多麦克风越来越多地部署到同一个设备上,基于双麦克风和麦克风阵列的多通道语音增强研究有了较大的应用价值。介绍了自适应噪声对消法、FDM等双通道语音增强方法和波束形成、独立分量分析等麦克风阵列语音增强方法,对各个方法的原理、发展和优缺点进行了详细分析和总结,对多通道语音增强深入研究有一定帮助。 【关键词】语音增强;双通道;麦克风阵列;波束形成 1.引言 语音是人们通讯交流的主要方式之一。我们生活的环境中不可避免地存在着噪声,混入噪声的语音会使人的听觉感受变得糟糕,甚至影响人对语音的理解。在语音编码、语音识别、说话人识别等系统中,噪声也会严重影响应用的效果。语音增强成为研究的一个问题,其模型如图1所示。 图1 语音增强模型 按照采集信号的麦克风数量分类,语音增强方法可被分为单通道(single channel)、双通道(dual-channel)、麦克风阵列(microphone array)三种类型。一般来说,麦克风越多,去噪的效果越好。早期,大部分通信/录音终端都只配有一个麦克风,因此单通道语音增强吸引了大量研究者的目光,方法较为成熟。但单通道方法的缺点是缺少参考信号,噪声估计难度大,增强效果受到限制。近年来随着麦克风设备的小型化和成本的降低,双麦克风和麦克风阵列越来越多地被部署。研究者的注意力也在从单通道语音增强向双通道和麦克风阵列语音增强转移,这里对已有的多通道语音增强算法作以简单介绍。 2.双通道语音增强方法 在语音增强中,一个关键的问题就是获得噪声。在单通道语音增强中,噪声是通过从带噪语音信号中估计得到的,估计算法较为复杂且估计噪声总是与真实噪声存在差异,这就限制了增强效果的提高。为了获得真实噪声,简单的做法就是增加一个麦克风来采集噪声。从带噪语音信号中减去采集噪声来得到语音信号,这种方法叫做自适应噪声对消法(ANC,adaptive noise canceling),是最原始的最简单的双通道语音增强算法。针对双麦克风开发的算法不多,主要有噪声对消法、一阶差分麦克风(FDM,first-order differential microphone)及基于FDM 改进得到的自适应零陷波束形成法(ANF,adaptive null-forming)。 2.1 自适应噪声对消法 噪声对消法采用两个麦克风,一个麦克风采集带噪语音,另一个采集噪声信号,用带噪信号减去噪声信号,得到语音信号。减操作一般在频域进行,如果采

语音增强算法的研究与实现

语音增强算法的研究与实现 目录 目 录 ..................................................................... ............................................................ I 河西学院本科生毕业论文(设计)诚信声 明 ................................... 错误~未定义书签。I 河西学院本科生毕业论文(设计)任务 书 ...................................... 错误~未定义书签。II 河西学院本科毕业论文(设计)开题报 告 ..................................... 错误~未定义书签。IV 摘 要 ..................................................................... .................................................................. I Abstract ........................................................... ....................................................................... I 1 引 言 ..................................................................... .. (1) 2 语音增强算法概 述 ..................................................................... (1)

基于麦克风阵列的语音增强算法概述

- 29 - 基于麦克风阵列的语音增强算法概述 丁 猛 (海军医学研究所,上海 200433) 【摘 要】麦克风阵列语音增强技术是将阵列信号处理与语音信号处理相结合,利用语音信号的空间相位信息对语音信号进行增强的一种技术。文章介绍了各种基于麦克风阵列的语音增强基本算法,概述了各算法的基本原理,并总结了各算法的特点及其所适用的声学环境特性。 【关键词】麦克风阵列;阵列信号处理;语音增强 【中图分类号】TN911.7 【文献标识码】A 【文章编号】1008-1151(2011)03-0029-02 (一)引言 在日常生活和工作中,语音通信是人与人之间互相传递信息沟通不可缺少的方式。近年来,虽然数据通信得到了迅速发展,但是语音通信仍然是现阶段的主流,并在通信行业中占主导地位。在语音通信中,语音信号不可避免地会受到来自周围环境和传输媒介的外部噪声、通信设备的内部噪声及其他讲话者的干扰。这些干扰共同作用,最终使听者获得的语音不是纯净的原始语音,而是被噪声污染过的带噪声语音,严重影响了双方之间的交流。 应用阵列信号处理技术的麦克风阵列能够充分利用语音信号的空时信息,具有灵活的波束控制、较高的空间分辨率、高的信号增益与较强的抗干扰能力等特点,逐渐成为强噪声环境中语音增强的研究热点。美国、德国、法国、意大利、日本、香港等国家和地区许多科学家都在开展这方面的研究工作,并且已经应用到一些实际的麦克风阵列系统中,这些应用包括视频会议、语音识别、车载声控系统、大型场所的记录会议和助听装置等。 文章将介绍各种麦克风阵列语音增强算法的基本原理,并总结各个算法的特点及存在的局限性。 (二)常见麦克风阵列语音增强方法 1.基于固定波束形成的麦克风阵列语音增强 固定波束形成技术是最简单最成熟的一种波束形成技术。1985年美国学者Flanagan 提出采用延时-相加(Delay-and-Sum)波束形成方法进行麦克风阵列语音增强,该方法通过对各路麦克风接收到的信号添加合适的延时补偿,使得各路输出信号在某一方向上保持同步,并在该方向的入射信号获得最大增益。此方法易于实现,但要想获取较高的噪声抑制能力则需要增加麦克风数目,然而对非相干噪声没有抑制能力,环境适应性差,因此实际中很少单独使用。后来出现的微分麦克风阵列(Differential Microphone Arrays)、超方向麦克风阵列(Superairective Microphone Arrays )和固定频率波束形成(Frequency-Invariant Beamformers) 技术也属于固定波束形成。 2.基于自适应波束形成器的麦克风阵列语音增强 自适应波束形成是现在广泛使用的一类麦克风阵列语音增强方法。最早出现的自适应波束形成算法是1972年由Frost 提出的线性约束最小方差(Linearly Constrained Minimum Variance,LCMV)自适应波束形成器。其基本思想是在某方向有用信号的增益一定的前提下,使阵列输出信号的功率最小。在线性约束最小方差自适应波束形成器的基础上,1982年Griffiths 和Jim 提出了广义旁瓣消除器(Generalized Sidelobe Canceller, GSC),成为了许多算法的基本框架(图1)。 图1 广义旁瓣消除器的基本结构 广义旁瓣消除器是麦克风阵列语音增强应用最广泛的技术,即带噪声的语音信号同时通过自适应通道和非自适应通道,自适应通道中的阻塞矩阵将有用信号滤除后产生仅包含多通道噪声参考信号,自适应滤波器根据这个参考信号得到噪声估计,最后由这个被估计的噪声抵消非自适应通道中的噪声分量,从而得到有用的纯净语音信号。 如果噪声源的数目比麦克风数目少,自适应波束法能得到很好的性能。但是随着干扰数目的增加和混响的增强,自适应滤波器的降噪性能会逐渐降低。 3.基于后置滤波的麦克风阵列语音增强 1988年Zelinski 将维纳滤波器应用在麦克风阵列延时—相加波束形成的输出端,进一步提高了语音信号的降噪效果,提出了基于后置滤波的麦克风阵列语音增强方法(图2)。基于后置滤波的方法在对非相干噪声抑制方面,不仅具有良好的效果,还能够在一定程度上适应时变的声学环境。它的基本原理是:假设各麦克风接收到的目标信号相同,接收到的噪声信号独立同分布,信号和噪声不相关,根据噪声特性, 【收稿日期】2010-12-30 【作者简介】丁猛(1983-),男,海军医学研究所研究实习员。

语音增强算法的分类

语音增强算法的分类 现实环境中的噪声多种多样,特性各异,很难找到一种通用的语音增强算法适用于各种噪声的消除;同时语音增强算法与语音信号数字处理理论、人的听觉系统和语音学等学科紧密相关,这也促使人们必须根据不同的噪声源来选择不同的对策。以上原因使语音增强技术研究呈现百花齐放的局面。几十年来,许许多多的学者在这方面进行了不懈的努力,总结出了许多有效的方法。 根据信号输入的通道数,可将这些方法分为单通道的语音增强算法与多通道的语音增强算法。单通道的语音系统在现实生活中较常见,手机、耳麦等都属于单通道语音系统。这种情况下,语音与噪声同时存在于一个通道中,语音信号与噪声信号必须从同一个带噪语音中获得。这种系统一般要求信号中的噪声比较平稳,以便在无声段对噪声进行估计,再依据估计得到的噪声参数对有声段进行处理,得到增强语音。而多通道的语音系统中语音增强的一种算法是,利用各个通道的语音信号之间存在的某些相关性,对带噪语音信号进行处理,得到增强的语音。比如,在自适应噪声抵消法中采用了两个话筒作为输入,其中一个采集带噪的语音信号,另外一个采集噪声,从噪声通道所采集的噪声直接当作带噪语音中的噪声,并将它从带噪语音中减去即可。另一种多通道的语音增强算法是采用阵列信号,这种方法采用多个以一定方式排列的采集设备接收信号。由于不同的独立信号源与各个采集设备之间的距离不同,最后在各个接收设备中的合成信号也不同,再根据这些信号将各个独立信号分离出来。 按照所依据原理的不同,我们可以将语音增强分为以下几类: (1)参数方法 此类方法主要依赖于语音生成模型(例如AR模型)的使用,需要提取模型参数(如基音周期、LPC系数等),经常使用迭代方法。这种方法的最大缺点就是如果实际噪声或语音与模型有较大的差别,或者由于某些原因使得提取语音参数较困难,则这方法较容易失败。这类方法常用到一些滤波器,如梳状滤波器、维纳滤波器、卡尔曼滤波器等。 (2)非参数方法 非参数方法不需要从带噪语音信号中估计语音模型参数,这就使得此类方法相对于参数方法而言应用较广。但由于没有利用可能的语言统计信息,故结果一般不是最优的。同时,我们知道,语音信号是非平稳的随机过程,但语音信号特性的缓慢变化使得在较短的时间(比如10~30ms)内,可以视其为平稳的,如果能从带噪语音的短时谱中估计出“纯净”语音的短时谱,即可达到语音增强的目的。由于人耳对语音的感知主要是通过语音信号中各频谱分量的幅度来获得的,而对各分量的相位并不敏感,因此,这类方法的重点是将估计的对象放在语音信号的短时谱幅度上。非参数方法主要包括谱减法、自适应滤波法等。 (3)统计方法 统计方法比较充分地利用了语音和噪声的统计特性,如语音信号可视不同情况和需要采用高斯模型、拉普拉斯模型以及伽玛模型等。此类方法一般是在建立了模型库后,经历一个训练过程来获得初始统计参数,并且在后续的工作过程中要根据实际的数据实时的更新这些统计参数,以使模型能更好的符合实际情况,它与语音系统的联系非常密切。这类方法里面主要包括最小均方误差估计(MMSE,Minimum Mean Square Error)、对数谱估计的最小均方误差(MMSE-LSA,Minimum Mean-Square Error Log-SpectralAmplitude)、听觉掩蔽效应(Masking Effect)等。 (4)多通道方法 多通道方法利用了更多的信息,包括空间信息,可以更好地滤除噪声、分离语音,但对硬件设备要求高,算法一般较复杂。噪声抵消法、延迟一相加波束形成器(delay-sum beamformer)、

麦克风阵列结构设计建议和方案参考

麦克风阵列结构设计建议和方案参考 1. 目的 本文档主要用于指导麦克风阵列的在产品应用中的麦克结构设计参考和建议。 2. 麦克风结构总体设计要求 1) 麦克风阵列需要减震密封处理,为保证麦克风的声音采集效果,能够满足语音识别和算法要求,通常采用将麦克风固定于硅胶套内(硅胶软硬度可根据实际结构形式进行匹配验证),且麦克风和硅胶之间有腔体存在; 2) 麦克风阵列的数量、间距及安装位置要满足算法要求; 3) 根据产品结构型式和产品需求,通常麦克风阵列的结构设计有两种型式:面壳安装方式和非面壳安装方式,两种方式的结构设计要求和建议参照下述方案说明。 3. 不同结构型式麦克风阵列结构设计方案介绍和说明 3.1 面壳安装方式方案 该结构方案麦克风阵列和硅胶套装配后固定于面壳上,通过面壳上的拾音孔进行录音采集。 a) 3D 截面效果图 b) 设计说明 (1) 麦克风阵列的数量、间距和安装位置满足算法要求; (2) 麦克风固定于硅胶套内,且注意麦克风和硅胶套及硅胶套上端和面壳内表面一定不能 有空腔存在(避免腔体反射对麦克风录音效果影响); (3) 麦克风拾音端面和面壳拾音孔外表面之间距离越短越好,最长不要超过3mm ; (4) 根据应用场景情况,可在麦克风表面增加防风棉(类似车载空调风直吹场景) 和防尘

棉等零件。 3.2 非面壳安装方式: 该结构形式通常麦克风阵列固定于密封减震硅胶套内,然后整个麦克风单元固定于PCB 上。 a) 3D 效果图 b) 设计说明 (1) 设计说明麦克风阵列的数量、间距和安装位置满足算法要求 (2) 麦克风阵列之间应保证通透性,麦克风相互之间不能有隔板等障碍物阻挡 (3) 麦克风单元上部(例如图1中的上方主板外壳B )和麦克风拾音端面至少留5mm 的通透空间,如果是指向性麦克风,注意麦克风器件下方要留麦克风器件背面拾 音孔空间和距离。

讯飞麦克风阵列声学测试方法

讯飞麦克风阵列声学测试 方法 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020

讯飞麦克风阵列声学测试方法 测试准备 环境: 混响环境(模拟家庭客厅环境) 器材: 两个高保真音箱:1个用于播放语音,1个用于播放噪声; 音响支架2个:1个用于放置语音播放设备,1个用于放置噪音播放设备; 笔记本电脑2个:1个用于播放语音信号和噪声信号,1个用于抓取日志或录音; 分贝仪1个:用于噪声、语音信号强度测试,计算信噪比等; 卷尺1个:用于测试与设备的距离; 语料: 唤醒语料:用于测试唤醒率; 命令词语料:用于语音识别,测试识别率; 本机功放播放音频:回声消除测试使用; 家庭环境噪声音频:可播放中央台新闻节目,约30分钟; 硬件:

讯飞demo板1个 裸板1个 整机1个 软件: IPTV主板软件: 可抓日志,准备至少两个串口线。 可录音,可录15分钟以上。准备两个U盘。 可手动打开/关闭唤醒模式。可手动设置波束。 核心板固件:准备烧录工具。 唤醒词:跟唤醒词音频一致。 测试环境搭建 麦克风阵列测试示意图如下:

在安静环境下,放置阵列位于待测区域中间位置,唤醒源位于距阵列1m 处,噪声源位于距阵列处,唤醒源和阵列在一条直线上。 通过高保真音箱播放语料,通过分贝仪在阵列处测试信噪比,要求噪声源、唤醒源在阵列处的响度均为55dB 。安静环境下和噪声环境下分别测试唤醒率和识别率。 调整唤醒源的位置,距阵列的距离分别为3m 和5m 。要求唤醒源在阵列处的响度仍为55dB 。安静环境下和噪声环境下分别进行唤醒率和识别率测试。 测试说明: 测试环境因素影响非常大,唤醒源的位置角度调一调,响度校正时测试值的波动也很大。每次测试都要有对比物,只有同一时间同一环境对比测试的结果才有意义。 一、声学效果测试 1 分别对音箱6麦克整机与音箱裸麦、音箱裸麦与评估板裸麦进行唤醒、声源定位测试 测试步骤: 唤醒源 待测区域 麦克风阵

麦克风波束成形的基本原理

启拓专业手拉手会议,矩阵切换厂商-全球抗干扰专家 麦克风波束成形的基本原理 麦克风波束成形是一个丰富而复杂的课题。所有MEMS麦克风都具有全向拾音响应,也就是能够均等地响应来自四面八方的声音。多个麦克风可以配置成阵列,形成定向响应或波束场型。经过设计,波束成形麦克风阵列可以对来自一个或多个特定方向的声音更敏感。本应用笔记仅讨论基本概念和阵列配置,包括宽边求和阵列和差分端射阵列,内容涵盖设计考虑、空间和频率响应以及差分阵列配置的优缺点。 阵列和差分端射阵列,内容涵盖设计考虑、空间和频率响应以及差分阵列配置的优缺点。 空气中声波的频率与波长的关系 方向性和极坐标图 方向性描述麦克风或阵列的输出电平随消声空间中声源位置的改变而变化的模式。ADI 公司的所有MEMS麦克风都是全向麦克风,即它们对来自所有方向的声音都同样敏感,与麦克风所处的方位无关。图2所示为全向麦克风响应的2轴极坐标图。无论麦克风的收音孔位于

x-y平面、x-z平面还是y-z平面,此图看起来都相同。 全向麦克风响应图 本应用笔记中,阵列的“前方”称为轴上方向,指拾取目标音频的方向,在极坐标图上标为0°;“后方”为180°方向;“侧边”指前后方之间的空间,中心方向分别位于90°和270°。本应用笔记中的所有极坐标图均归一化到0°响应水平。 涉及声音频率和波长的所有公式都使用以下关系式:c = f ×λ,其中c为343 m/s,即声音在20℃的空气中的传播速度。图1显示了这些条件下声波的频率与波长的关系。本应用笔记末尾的“设计参数计算公式”列出了本文所用阵列设计参数的计算公式。 宽边阵列 宽边麦克风阵列是指一系列麦克风的排列方向与要拾取的声波方向垂直(见图3)。图中,d是阵列中两个麦克风元件的间距。来自阵列宽边的声音通常就是要拾取的声音。

几种单通道的语音增强算法研究

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/607583817.html, 几种单通道的语音增强算法研究 作者:杨龙 来源:《科技视界》2015年第26期 【摘要】对目前常用的几种单通道语音增强算法,即谱减法、最小均方误差估计以及子 空间算法进行研究,通过仿真实验对三种单通道语音增强算法的去噪效果和去噪后语音失真程度以及信噪比进行比较分析,由此论证三种方法的使用条件和在该条件下的增强效果。 【关键词】语音增强;去噪;信噪比 The Search of Single Channel Speech Enhancement Algorithms YANG Long (Department of Information Engineer, Academy of Armored Forces Engineering, Beijing 100072,China) 【Abstract】The paper compares the commonly used several kinds of single channel speech enhancement algorithms, such as spectral subtraction, minimum mean square error estimation and subspace algorithm. Through the experiments, the paper aims at arguing the performance of the three kinds of single channel speech enhancement algorithms and gains the condition and environment of using the algorithms.. 【Key words】Speech enhancement;De-noise;SNR 语音通信是最直接有效的传递信息的手段,随时代的发展,语音通信质量不断被提出更高的要求,因而语音增强技术一直是研究的热点,语音增强算法层出不穷。 语音增强算法可根据麦克风的通道数分为单通道和多通道。由于模型简单和成本较低,单通道语音增强算法一直被广泛的应用并不断研究推广。常见的单通道语音增强算法有谱减法,基于统计的方法,子空间,维纳滤波等。 1 三种单通道语音增强算法 1.1 谱减法 谱减法基本思想是假设加性噪声的情况下,从带噪语音的频谱估值中减去噪声频谱估值,从而得到纯净语音的频谱估值。谱相减法的一般形式如图1所示,Y(ω)是带噪语音频域形式,(ω)为噪声频谱估计。 1.2 最小均方误差估计(MMSE)

麦克风波束成形的基本原理

麦克风波束成形的基本原理 2012/04/06 简介 所有MEMS麦克风都具有全向拾音响应,也就是能够均等地响应来自四面八方的声音。多个麦克风可以配置成阵列,形成定向响应或波束场型。经过设计,波束成形麦克风阵列可以对来自一个或多个特定方向的声音更敏感。 麦克风波束成形是一个丰富而复杂的课题。本应用笔记仅讨论基本概念和阵列配置,包括宽边求和阵列和差分端射阵列,内容涵盖设计考虑、空间和频率响应以及差分阵列配置的优缺点。 图1:空气中声波的频率与波长的关系 方向性和极坐标图 方向性描述麦克风或阵列的输出电平随消声空间中声源位置的改变而变化的模式。ADI公司的所有MEMS麦克风都是全向麦克风,即它们对来自所有方向的声音都同样敏感,与麦克风所处的方位无关。图2所示为全向麦克风响应的2轴极坐标图。无论麦克风的收音孔位于x-y平面、x-z平面还是y-z平面,此图看起来都相同。 图2:全向麦克风响应图本应用笔记中,阵列的"前方"称为轴上方向,指拾取目标音频的方向,在极坐标图上标为0°;"后方"为180°方向;"侧边"指前后方之间的空间,中心方向分别位于90°和270°。本应用笔记中的所有极坐标图均归一化到0°响应水平。 涉及声音频率和波长的所有公式都使用以下关系式:c = f × λ,其中c为343 m/s,即声音在20℃的空气中的传播速度。图1显示了这些条件下声波的频率与波长的关系。本应用笔记末尾的"设计参数计算公式"列出了本文所用阵列设计参数的计算公式。 宽边阵列 宽边麦克风阵列是指一系列麦克风的排列方向与要拾取的声波方向垂直(见图3)。图中,d是阵列中两个麦克风元件的间距。来自阵列宽边的声音通常就是要拾取的声音。

一文带你全面熟悉智能语音之麦克风阵列技术的原理

一文带你全面熟悉智能语音之麦克风阵列技术的原理 麦克风阵列(Microphone Array),从字面上,指的是麦克风的排列。也就是说由一定数目的声学传感器(一般是麦克风)组成,用来对声场的空间特性进行采样并处理的系统。 早在20世纪70、80年代,麦克风阵列已经被应用于语音信号处理的研究中,进入90年代以来,基于麦克风阵列的语音信号处理算法逐渐成为一个新的研究热点。而到了“声控时代”,这项技术的重要性显得尤为突出。 麦克风阵列能干什么? 任何一项技术的发生发展都伴随着问题的提出及解决,麦克风阵列也是如此。那么它主要应用在哪些场景下呢?又有着怎样的功能! ◆【噪声环境怎么破?】——语音增强(Speech Enhancement) 语音增强是指当语音信号被各种各样的噪声(包括语音)干扰甚至淹没后,从含噪声的语音信号中提取出纯净语音的过程。所以DingDong在嘈杂环境下,也能准确识别语音指令。通过麦克风阵列波束形成进行语音增强示意图 从20世纪60年代开始,Boll等研究者先后提出了针对使用一个麦克风的语音增强技术,称为单通道语音增强。因为它使用的麦克风个数最少,并且充分考虑到了语音谱和噪声谱的特性,使得这些方法在某些场景下也具有较好的噪声抑制效果,并因其方法简单、易于实现的特点广泛应用于现有语音通信系统与消费电子系统中。 但是,在复杂的声学环境下,噪声总是来自于四面八方,且其与语音信号在时间和频谱上常常是相互交叠的,再加上回波和混响的影响,利用单麦克风捕捉相对纯净的语音是非常困难的。而麦克风阵列融合了语音信号的空时信息,可以同时提取声源并抑制噪声。 目前科大讯飞已经实现了基于线性阵列、平面阵列以及空间立体阵列的波束形成和降噪技术,效果均达到业界一流水平。 2013年科大讯飞车载降噪产品和国际竞争对手效果对比 ◆【说话人老是变幻位置怎么破?】——声源定位(Source Localization)

麦克风阵列模块XFM10211数据手册V0.3

科大讯飞麦克风阵列模块XFM10211 数据手册 科大讯飞股份有限公司 安徽省合肥市望江西路666号国家科技创新型试点市示范区科大讯飞语音产业基地

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目录 1产品概述 (1) 2订货信息 (1) 3功能描述 (1) 4系统连接方式参考 (2) 5模块尺寸图 (2) 6硬件接口定义 (2) 7电路设计参考 (3) 7.1音频输出信号与上位机连接方法 (3) 7.2参考信号接入方法 (4) 8参数列表 (4) 8.1电气特性参数 (4) 8.2极限值 (5) 8.3音频输出特性 (5) 9麦克风设计和型号参考 (5) 9.1设计方案参考 (5) 9.2麦克风选型参考 (6)

1产品概述 科大讯飞麦克风阵列模块XFM10211是一款基于2麦克风阵列的语音硬件方案。采用2麦克风录音,再经过麦克风阵列模块进行语音降噪、回声消除、语音唤醒后,输出数字音频信号、模拟音频信号、唤醒触发信号等。 产品特点主要表现在: ●2麦克风阵列 ●语音唤醒 ●回声消除 2订货信息 表格 1 订货信息 3 功能描述 ●2麦克风阵列 支持远场录音、去混响、降噪。 ●语音唤醒 模块预定的语音唤醒词是“打开语音助手”,唤醒后通过模块的W AKEUP接口输出高电平给用户上位机。 ●回声消除 模块可利用参考信号进行回声消除。回声是设备扬声器播放的声音又被麦克风拾取,形成对设备操控信号的干扰,一般在手机、音箱、电视机等产品中回声比较严重。

MIC电路

数字麦克风和阵列拾音技术的应用 随着数字信号处理技术的发展,使用数字音频技术的电子产品越来越多。数字音频接口成为发展的潮流,采用脉冲密度调制(PDM)接口的ECM和MEMS数字麦克风也孕育而生。目前,ECM和MEMS数字麦克风已经成为便携式笔记本电脑拾音设备的主流。 数字ECM或MEMS麦克风和传统的ECM麦克风相比,有着不可取代的优势。首先,移动设备向小型化数字化发展,急需数字拾音器件和技术;第二,设备包含的功能单元越来越多,如笔记本电脑,集成了蓝牙和WiFi无线功能,麦克风距离这些干扰源很近,设备对抗扰要求越来越高;第三,三网合一的发展,需要上网,视频和语音通信可以同时进行,这在移动设备中通常会遇到环境噪声和回声的影响;第四,从提高生产效率角度,希望对麦克风采用SMT焊接。数字麦克风适合SMT焊接,可以解决系统各种射频干扰对语音通信产生的噪声,富迪科技的数字阵列麦克风拾音技术可以抑制和消除通话时的回声和环境噪声,数字接口方便同数字系统的连接。 模拟麦克风和数字麦克风 麦克风结构:ECM模拟麦克风通常是由振膜,背极板,结型场效应管(JFET)和屏蔽外壳组成。振膜是涂有金属的薄膜。背极板由驻极体材料做成,经过高压极化以后带有电荷,两者形成平板电容。当声音引起振膜振动,使两者距离产生变化,从而引起电压的变化,完成声电转换。利用结型场效应管用来阻抗变换和放大信号,有些高灵敏度麦克风采用运放来提高麦克风灵敏度(见图1a)。ECM数字麦克风通常是由振膜,背极板,数字麦克风芯片和屏蔽外壳组成,数字麦克风芯片主要由缓冲级,放大级,低通滤波器,抗模数转换组成。缓冲级完成阻抗变换,放大级放大信号,低通滤波滤除高频信号,防止模数转换时产生混叠,模数转换将放大的模拟信号转换成脉冲密度调制(PDM)信号,通常采用过采样的1位Δ-Σ模数转换(见图1b)。MEMS模拟麦克风主要由MEMS传感器,充电泵,缓冲放大器,屏蔽外壳组成。参照图1c,MEMS传感器由半导体工艺制成的振膜,背极板和支架构成,通过充电泵给背极板加上适当的极化偏压。缓冲放大器完成阻抗变换,放大信号。MEMS数字麦克风主要由MEMS传感器,充电泵,数字麦克风芯片和屏蔽外壳组成,参照图1d。为了提高麦克风抗干扰能力,麦克风内部电源和地之间都增加了小的滤波电容,通常是10pF和33pF并联。

基于麦克风阵列的声源定位技术毕业设计

毕业设计说明书基于麦克风阵列的声源定位技术 学生姓名:学号: 学院: 专业: 指导教师: 2012年 6 月

基于麦克风阵列的声源定位技术 摘要 声源定位技术是利用麦克风拾取语音信号,并用数字信号处理技术对其进行分析和处理,继而确定和跟踪声源的空间位置。声源定位技术在视频会议、语音识别和说话人识别、目标定位和助听装置等领域有着重要的应用。传统的单个麦克风的拾音范围很有限,拾取信号的质量不高,继而提出了用麦克风阵列进行语音处理的方法,它可以以电子瞄准的方式对准声源而不需要人为的移动麦克风,弥补单个麦克风在噪声处理和声源定位等方面的不足,麦克风阵列还具有去噪、声源定位和跟踪等功能,从而大大提高语音信号处理质量。 本文主要对基于多麦克风阵列的声源定位技术领域中的基于时延的定位理论进行了研究,在此基础上研究了四元阵列、五元阵列以及多元阵列的定位算法,并且分别对其定位精度进行了分析,推导出了影响四元、五元阵列目标方位角、俯仰角及目标距离的定位精度的一些因素及相关定位方程,并通过matlab仿真软件对其定位精度进行了仿真;最后在四元、五元阵列的基础上,采用最小二乘法对多元阵列定位进行了计算;通过目标计算值和设定值对比,对多元阵列的定位精度进行了分析,并得出了多元阵列的目标定位的均方根误差。 关键词:麦克风阵列,声源定位,时延,定位精度,均方根误差

Based on Microphone Array for Sound Source Localization Research Abstract Sound source positioning technology is to use the microphone to pick up voice signals, and digital signal processing technology used for their analysis and processing , Then identify and track the spatial location of sound source. Acoustic source localization techniques have a variety of important uses in videoconferencing, speech recognition and speaker identification, targets’ direction finding, and biomedical devices for the hearing impaired. The pick up range of traditional single microphone is limited, the signal quality picked up is not high, then a voice processing methods with the microphone array has been proposed . It may be electronically aimed to provide a high-quality signal from desired source localization and doe s not require physical movement to alter these microphones’ direction of reception. Microphone array has the functions of de-noising, sound source localization and tracking functions, which greatly improved the quality of voice signal processing. The article discusses some issues of sound source localization based on microphone array, On the basis ,it studies a four element array,five element array and an multiple array positioning algorithm, then the positioning precision is analyzed. Derived some factors of the azimuth and elevation angle targets the target range of the estimation precision affected and positioning equation. And through MATLAB simulation software for its positioning accuracy of simulation. finally ,based on four yuan, five yuan of array, using the least square method ,the multiple array localization were calculated. Through the contrast of the target value and set value, multiple array positioning accuracy is analyzed, and the of diverse array target positioning. Keywords: Microphone Array, Sound Source Localization, Time Delay, Positioning precision, root mean square error

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