基于FDM阵列技术的双通道语音增强方法.docx

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基于FDM阵列技术的双通道语音增强方法

—ISSN10—00-0054清华大学学报(自然科学版)2008年第48卷第7期18/41CN11—2223/NJTsinghuaUniv(SciTeeh),2008,V01.48,No.71135—1139基于FDM阵列技术的双通道语音增强方法崔玮玮1,曹志刚1,苏泳涛2(1.清华大学电子工程系,北京100084,2.清华大学自动化系,北京100084)摘要:为了抑制小型语音通信设备中的方向性噪声干扰根据采用麦克风数目的不同,语音增强可以分问题,提出一种双通道的语音增强算法。该方法基于一阶差为单通道的语音增强和多通道的语音增强。谱减分麦克风(first—orderdifferentialmicrophone,FDM)阵列,法口3及其改进方法[2-47是普遍采用的单通道语音增并结合单通道的谱增强技术,可以同时提取语音和噪声估强技术。这些方法中噪声的估计是在观测信号的静计,并能够实时地修正噪声谱。与现有的双通道语音增强技音段进行的,因而都有一个基本假设,即噪声是平稳术相比,该算法可以获得2~6dB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。然而,实际环境中既包含平稳噪声也包含非平稳的噪声消除性能,且更适用于实时的语音增强系统。噪声(方向性噪声、混响等等),这时单通道语音增强关键词:语音增强l一阶差分麦克风阵列}谱减系统就显得无能为力。麦克风阵列语音增强方法是为解决这一问题提出的,其方法包括了延迟和波束中图分类号:TN912.35文献标识码:A形成(delayandsumbeamforming,DSB)哺o、广义文章编号:l000—0054(2008)07—1135—05旁瓣抵消(generalizedsidelobecanceller,GSC)¨1、一阶差分麦克风(first—orderdifferentialFDMarray—baseddualchannelspeechmicrophone,FDM)阵列¨1以及在FDM基础上改enhancementmethod进的自适应零陷波束形成(adaptivenull—forming,CUIWeiwoil,CAOZhigan91,SUYongta02ANF)技术¨]。前两种方法通常需要大数量的麦克(1.DepartmentofElectronicEngineering,TslnghuaUniversity.风才能达到较好的消噪效果∽],因而不适用于设备Beijing100084,China;小型化的需要(如PDA、手机、助听器等)。而FDM2.DepartmentofAutomation,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China)和ANF技术在实现过程中仅需2个麦克风,阵列lsuppressspeech结构简单小巧、易于携带,比大数量麦克风组成的大AbstractTothedirectionalnoiseinminiaturizedcommtmicationdevices.adual—channelspeechenhancementmethod尺度阵列具有更广泛的应用领域,因而本文的研究wasdeveloped.Afirst—orderdifferentialmicrophone(FDM)array是针对双麦克风的语音增强技术。需要指出的是,目wasused,togetherwith.single—channelspectralenhancementtechniquestosimultaneouslyobtainestimatesofthespeechandthe前普遍采用的双通道语音增强方法(FDM和ANF)noisesimultaneously,andcorrectthenoisespectruminreal—time.都是利用自适应的方法来实现噪声抵消的。由于在Thismethodachievesa2—6dBoutputsignal-to—noiseratiogaincomparedwithexistingdual—channelspeechenhancement算法初始阶段或者噪声方向发生变化时,自适应滤techniques,with2/3computationalcomplexitysaved.Simulations波系数要经历一段时间才能收敛,因而此时输出的showthatthetechniqueseffectivelyimprovesthenoisereduction语音会含有大量的噪声,影响语音增强的效果。performanceofthealgorithmandismoresuitableforreal—timespeechenhancementsystems.针对这一问题,本文提出了一种基于双麦克风

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