【摘 要】
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语音增强的主要目的是从带噪语音中提取尽可能纯净的语音,在消除背景噪声的同时改善语音质量,提高语音的可懂度。麦克风阵列技术用于语音增强方法的研究始于上世纪八十年代,
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语音增强的主要目的是从带噪语音中提取尽可能纯净的语音,在消除背景噪声的同时改善语音质量,提高语音的可懂度。麦克风阵列技术用于语音增强方法的研究始于上世纪八十年代,作为新兴的一种语音增强的手段,该方法拥有灵活的波束方向控制、独特的空域滤波等单个麦克风无法比拟的优势。近年来,基于麦克风阵列的语音增强方法已经逐渐称为语音增强技术的研究焦点。 本文从麦克风阵最基本的阵列信号处理的方法-延迟求和波束形成算法入手,在此基础上重点研究了基于线性约束的最小方差自适应算法,并对多抽头约束下的线性最小方差自适应算法进行了分析。在基于两通道噪声抵消器的基础上,本文重点研究了多通道噪声抵消器,并针对传统的噪声抵消器在关于参考噪声难于获得的问题上,提出了一种基于多通道噪声抵消器的方法,该方法实现了参考噪声的提取。 在经典的广义旁瓣抵消器算法中,针对目标信号被抵消的问题,重点研究了一种带约束的自适应滤波算法,该方法采用了一个新的带系数约束的阻塞滤波器和带范数约束的自适应滤波器,前者可以使目标信号泄漏达到最小,而后者可以在目标信号泄露的情况下阻止目标信号发生抵消,最后通过实验证明了该方法的有效性。 此外,本文还利用了希尔伯特-黄变换这一新的非线性、非平稳信号的分析方法,借助其经验模态分解和小波变换,结合修正的互功率谱相位时延估计算法建立了一个基于希尔伯特-黄变换方法的阵列语音增强模型,并通过实验进行了验证。
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