【摘 要】
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随着5G/物联网技术快速的发展,自动语音识别、智能家居等领域对于语音识别设备的要求越来越高。然而,环境和背景噪声的干扰会降低此类设备的性能,因此对于语音增强算法的研究至关重要。单通道麦克风语音增强目前发展得比较成熟,但是仅使用信号中存在的时频信息,无法找到信号到达的方向,也无法提高期望的信号强度。为了克服这些缺点,可采用麦克风阵列,对语音信号进行声源定位,并利用波束形成算法和回波抵消算法,增强语音
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随着5G/物联网技术快速的发展,自动语音识别、智能家居等领域对于语音识别设备的要求越来越高。然而,环境和背景噪声的干扰会降低此类设备的性能,因此对于语音增强算法的研究至关重要。单通道麦克风语音增强目前发展得比较成熟,但是仅使用信号中存在的时频信息,无法找到信号到达的方向,也无法提高期望的信号强度。为了克服这些缺点,可采用麦克风阵列,对语音信号进行声源定位,并利用波束形成算法和回波抵消算法,增强语音信号,以获取优质的语音信号。本论文主要研究了基于圆形麦克风阵列的语音增强算法,包括声源定位算法、波束形成算法以及回波抵消算法。研究了麦克风阵列的语音增强算法的基础,分析了语音信号的性质以及噪声信号的类别,介绍了麦克风阵列的拓扑结构以及它们的优缺点,阐述了两种语音质量评估策略,包括主观评估策略和客观评估策略,介绍了本文所采用的OMAP-L137系统平台。研究了两种经典的声源定位算法,包括单步声源定位算法和双步声源定位算法。在基于相位变换的可控响应功率（SRP-PHAT）声源定位算法的基础上提出了一种改进的声源定位算法,该算法能够解决在低信噪比的场景中,SRP-PHAT声源定位算法准确率下降的问题,并通过随机区域搜索（SRC）算法降低计算量。实验结果表明改进后算法能准确地识别出声源的位置。研究了两种典型的波束形成算法:固定波束形成算法和自适应波束形成算法,基于广义旁瓣对消（GSC）波束形成算法提出了一种改进的波束形成算法,并将其与多源选择（MSS）算法和动态范围压缩（DRC）算法相结合。实验结果表明,该算法增强了消除杂波和背景噪声的能力,提高了语音信号的质量。研究了自适应回波抵消算法,包括最小均方（LMS）算法、最小二乘（RLS）算法以及相关的算法等。提出了一种基于归一化最小均方（NLMS）的回波抵消算法,通过仿真表明该算法能够有效抑制麦克风信号中的回波。在OMAP-L137平台上,运用声源定位、波束成形以及回波抵消算法进行语音信号处理和增强,测试结果表明,信噪比提升了约46%,信号质量得到了明显的改善。
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