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《復雜環(huán)境下語音增強算法研究與實現(xiàn)》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在學術論文-天天文庫。
1、學校代號10532學號S150900756分類號TN912.3密級公開碩士學位論文復雜環(huán)境下語音增強算法研究與實現(xiàn)學位申請人姓名：余旭培養(yǎng)單位：電氣與信息工程學院導師姓名及職稱：馬子驥高級工程師學科專業(yè)：電子科學與技術研究方向：語音、圖像信息處理技術論文提交日期：2018年4月15日學校代號：10532學號：S150900756密級：公開湖南大學碩士學位論文復雜環(huán)境下語音增強算法研究與實現(xiàn)學位申請人姓名：余旭導師姓名及職稱：馬子驥高級工程師培養(yǎng)單位：電氣與信息工程學院專業(yè)名稱：電子科學與技術論文提交日期：2018年4月15日論文答辯日期：2018
2、年5月21日答辯委員會主席：黎福海教授TheresearchandimplementationofspeechenhancementalgorithmsundercomplexconditionsbyYUXuB.E.(HunanUniversityofArtsandScience)2015AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofScienceinElectronicScienceandTechnologyintheGraduateSch
3、oolofHunanUniversitySupervisorSeniorengineerMAZijiApril,2018湖南大學學位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的論文是本人在導師的指導下獨立進行研究所取得的研究成果。除了文中特別加以標注引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫的成果作品。對本文的研究做出重要貢獻的個人和集體，均已在文中以明確方式標明。本人完全意識到本聲明的法律后果由本人承擔。作者簽名：日期：年月日學位論文版權使用授權書本學位論文作者完全了解學校有關保留、使用學位論文的規(guī)定，同意學校保留并向國家有關部門或機構
4、送交論文的復印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權湖南大學可以將本學位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關數(shù)據(jù)庫進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復制手段保存和匯編本學位論文。本學位論文屬于1．保密□，在年解密后適用本授權書。2．不保密□。(請在以上相應方框內(nèi)打”√”)作者簽名：日期：年月日導師簽名：日期：年月日I碩士學位論文摘要隨著科技的發(fā)展，語音增強在車載系統(tǒng)、電話視頻會議、助聽器、智能家電及人工智能等領域中具有重要的應用前景。在現(xiàn)實生活中，由于噪聲的存在，語音信號會被不同的噪聲干擾和污染，使得語音質量較差。所以，需要可以對含噪語音信號進行相
5、應降噪處理。語音增強技術，能夠抑制噪聲的影響，改進語音質量，提高語音可懂度與清晰度。在含有多樣性噪聲源和環(huán)境混響的復雜環(huán)境下，采用麥克風陣列和語音增強相結合的技術，能夠更好地降低噪聲影響。本文基于復雜環(huán)境下，對語音增強算法進行了分析和研究，主要工作如下：（1）對廣義旁瓣相消器（GeneralizedSidelobeCanceller,GSC）語音增強算法進行了分析和研究。GSC語音增強算法是經(jīng)典的波束形成算法，GSC結構簡單，便于實現(xiàn)。（2）對傳遞函數(shù)廣義旁瓣相消器（TransferFunctionGeneralizedSidelobeCance
6、ller,TF-GSC）語音增強算法進行了分析和研究。TF-GSC語音增強算法在GSC語音增強算法的基礎上，利用傳遞函數(shù)系數(shù)比重新構建阻塞矩陣和固定波束形成器，與GSC語音增強算法相比，TF-GSC語音增強算法提高了系統(tǒng)對聲學環(huán)境的適應性。（3）對卷積傳遞函數(shù)廣義旁瓣相消器（ConvolutiveTransferFunctionGeneralizedSidelobeCanceller,CTF-GSC）語音增強算法進行了研究和改進。CTF-GSC語音增強算法是以傳統(tǒng)GSC語音增強算法為基礎，用CTF近似形式代替TF-GSC語音增強算法中相乘傳遞函數(shù)
7、（MultiplicativeTransferFunction,MTF）近似形式，考慮不同頻率之間的相互干擾，使用各個麥克風之間的相對傳遞函數(shù)的比例系數(shù)對阻塞矩陣和固定波束形成器進行新的構造，利用在頻域的CTF形式建立了新的陣列信號傳遞函數(shù)模型。CTF近似形式比MTF近似形式估算更加的準確和更少的限制要求，進一步提高了降噪能力。CTF-GSC語音增強算法的自適應抵消器模塊采用了固定步長歸一化最小均方（NormalizedLeastMeanSquare,NLMS）算法。改進的CTF-GSC語音增強算法則采用（VariableStep-size-NL
8、MS,VSS-NLMS）算法來構建自適應抵消器模塊。改進的VSS-NLMS算法可以進一步抑制輸入語音對噪聲的影響，使自適應抵消器模塊具有
