【摘 要】
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自适应波束形成技术可以有效地拾取高质量的语音信号。近期提出的最大似然无失真(Maximum Likelihood Distortionless Response,MLDR)波束形成器不需要盲估计噪声协方差矩阵,具有很好的应用前景。本文提出了一种基于约束型卡尔曼滤波的MLDR波束形成器并给出了其低复杂度实现算法。将MLDR波束形成器设为卡尔曼滤波器的内部状态变量,采用一阶马尔科夫过程对其建模,而卡尔
【基金项目】
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国家自然科学基金(62171438,11804368); 中国科学院青年创新促进会基金(2018027);中国科学院声学研究所自由探索项目(QYTS202111);
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自适应波束形成技术可以有效地拾取高质量的语音信号。近期提出的最大似然无失真(Maximum Likelihood Distortionless Response,MLDR)波束形成器不需要盲估计噪声协方差矩阵,具有很好的应用前景。本文提出了一种基于约束型卡尔曼滤波的MLDR波束形成器并给出了其低复杂度实现算法。将MLDR波束形成器设为卡尔曼滤波器的内部状态变量,采用一阶马尔科夫过程对其建模,而卡尔曼滤波器的观测方程则由MLDR波束形成器的代价函数构成。此外,通过对角化近似,进一步地降低了波束形成器的计算复杂度。在CHiME-3数据集上的测试结果表明,所提的对角化近似的波束形成器在计算复杂度更低的情况下取得了和已有在线实现的MLDR波束形成器相近的性能。
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