基于波束形成法的麦克风阵列语音增强技术

"全极点模型及临界带谱-head first design pattern非扫描版 原生版" 本文探讨了全极点模型及其在语音处理中的应用，特别是在噪声抑制领域的实践。全极点模型是线性预测编码（LPC）的一种形式，通过计算LPC系数来分析信号的频谱特性。在语音处理中，这些系数用于计算Bark域的幅度谱Ybark(b)，其中b代表临界带的索引。临界带是一种在听觉系统中模拟人类感知声音频率的频带划分方式，有助于更准确地模拟人耳对不同频率声音敏感度的差异。 在基于感知线性预测（PLP）特征的噪声抑制算法中，如图3-2所示，双麦克风阵列被用来接收信号，首先通过IPBF（可能是指交互式多模态过滤器）滤波器进行预处理，以增强频域内的语音信号。接着，计算出预处理信号的PLP特征谱，这是一种考虑了人耳感知的语音特征参数。然后，使用小值统计法估计噪声水平，这有助于区分语音和背景噪声。进一步，根据PLP特征谱和噪声估计，可以计算出每个帧的后验信噪比（PSNR）以及语音存在的概率。这些概率值被用于更新IPBF滤波器的增益函数，从而更精确地抑制噪声并保留语音信号。 论文还提及了波束形成法在麦克风阵列语音增强技术中的应用。波束形成是一种利用多个麦克风阵列来定向增强特定方向声音的技术，它可以有效地抑制来自其他方向的噪声。在陈浩的硕士学位论文中，详细阐述了基于波束形成法的麦克风阵列技术如何提升语音清晰度，尤其是在嘈杂环境中，如babble噪声（多人说话的混杂声）的抑制。论文指出，双麦克风系统因其成本效益和易于实施，成为波束形成研究的焦点。 这篇论文属于信息与通信工程领域，具体方向为语音与音频信号处理。作者陈浩在导师鲍长春的指导下，进行了深入的研究，得到了北京市多项科研项目的资助。论文中，作者声明所有工作为原创，并同意学校保留和使用论文的权利。这项工作不仅对学术研究有贡献，也为实际的语音处理应用提供了理论和技术支持。