【摘 要】
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用于人形机器人的实时多通道降噪方法使机器人能够在实际应用中精确地进行后续的音频分类或语音识别。引入人形机器人具有类似人体的头相关传输函数的性质，避免一般方法中在估
【机 构】
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复旦大学计算机科学与工程系肢体化智能实验室
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用于人形机器人的实时多通道降噪方法使机器人能够在实际应用中精确地进行后续的音频分类或语音识别。引入人形机器人具有类似人体的头相关传输函数的性质，避免一般方法中在估计声传播信道模型时只考虑声达时廷，而忽略声散射和共振影响的局限性。该方法通过利用麦克风阵列阵元之间的声音传输信道的差异性，削弱参考噪声和目标信号之间的相关性，从而提升对消噪声后输出信号的信噪比。仿真表明，对目标信号的信噪比提升达到15dB。
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