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《麥克風(fēng)陣列混響環(huán)境下的校正和去混響方法研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、摘要摘要麥克風(fēng)陣列不同于單只麥克風(fēng)，它的接收信號(hào)中包含有聲源的方位信息，通過處理，可以實(shí)現(xiàn)聲源定位、方向性干擾抑制、語音增強(qiáng)、分離等功能?？梢员葌鹘y(tǒng)單只麥克風(fēng)進(jìn)一步拓展聲音處理性能和功能。因此，它有著廣泛的應(yīng)用背景和較好的市場(chǎng)前景。例如，可以應(yīng)用于助聽器、車載電話、視頻會(huì)議、戰(zhàn)場(chǎng)偵聽等。目前，麥克風(fēng)陣列的研究方向主要集中在語音定位和語音增強(qiáng)，各種處理算法層出不窮。計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果證明，這些算法具有一定的有效性。然而，它們?cè)趯?shí)際應(yīng)用中效果并不理想，面向市場(chǎng)的麥克風(fēng)陣列產(chǎn)品較少，性能與理想值差距較遠(yuǎn)。麥克風(fēng)陣列理論上的優(yōu)越性與
2、實(shí)際應(yīng)用中性能的反差，成為麥克風(fēng)陣列現(xiàn)階段研究的熱點(diǎn)。本文首先對(duì)各種麥克風(fēng)陣列的算法進(jìn)行分析和性能比較，重點(diǎn)介紹了語音定位和增強(qiáng)方向上的經(jīng)典算法，即MUSIC和MVDR算法，并將其作為本文的算法理論分析基礎(chǔ)。通過分析得出，造成實(shí)際應(yīng)用中性能不理想的主要原因是：算法采用的理想模型沒有考慮實(shí)際環(huán)境中的其他因素影響，例如陣列幅度、相位誤差、環(huán)境中的混響等。本文分析了陣列誤差對(duì)上述兩種典型算法的影響，給出了仿真結(jié)果。接著提出了一種麥克風(fēng)陣列的有源校正方法。在此基礎(chǔ)上，研究了混響對(duì)麥克風(fēng)陣列語音處理以及校正的影響，闡述了去混方法，
3、提出了一種有混響情況下的校正方法。最后，詳細(xì)介紹了所在項(xiàng)目組自行研制的麥克風(fēng)陣列通用語音處理平臺(tái)，它是整個(gè)算法的實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)。本文的主要工作體現(xiàn)在：(1)闡釋了麥克風(fēng)陣列的工作原理和數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，分析了麥克風(fēng)陣列誤差對(duì)MUSIC算法以及MVDR算法的影響，并給出了仿真結(jié)果。(2)分析了麥克風(fēng)陣列誤差模型，提出了一種有源校正方法。該方法需要測(cè)試聲源的精確方位，可對(duì)陣列的幅度、相位誤差進(jìn)行校正。仿真結(jié)果證明該方法具有較好的校正性能。(3)分析了混響對(duì)麥克風(fēng)陣列以及校正方法的影響，提出了一種混響情況下的有源校正方法，初步解決了幅度誤差
4、估計(jì)性能下降的問題。關(guān)鍵詞：麥克風(fēng)陣列，模型誤差，混響，有源校正IIIABSTRACT——————————————————————————————————————————————————————————————一一_lMicrophonearraysaredifferentfromtraditionalsinglemicrophonesystems，Thereceivedsignalsfrommicrophonearrayscontainspaceinformationofsoundsources．Byprocessed
5、，theycanrealizesoundsourcelocalization，restraintofdirectionalinterference，speechenhancement，andspeechseparation．Comparedwithconventionalsinglemicrophonesystems，microphonearraysextendtheperformancesandfunctionalitiesofsoundprocessing．Thus，theyhavecomprehensiveappl
6、icationfieldsandgoodmarketprospective．Forexample，theyCanapplytohearingaid，vehicletelephone，andvideoconference．Thecurrentresearchdirectionsofmicrophonearravsarespeechlocalizationandspeechenhancement．Therelatedalgorithmsarevarious．Inpractice，however,performancesoft
7、hesealgorithmsaredissatisfied．Theproductsofmicrophonearrayssystemsarelessandtheirperformancesdegradeheavilycomparedwithidealvalues．ThecontrastsbetweentheadvantagesinthetheoryandtheperformancesinpracticalapplicationsarethecurrentmainproblemsinmicrophoDearrays．They
8、alealsotheresearchhotspots．Inthispaper,thespeechsourcelocalizationandenhancementalgorithmsbasedonmicrophonearraysarefirstlyanalyzedandcompared．TheMUSICandMVDRa
