幅度谱相减法：麦克风阵列语音增强的关键策略

本篇教程深入讲解了幅度谱相减估计器在PLC编程中的应用，特别是在语音增强领域的经典方法。在第四个章节中，作者探讨了单通道语音增强的一种策略，即幅度谱相减估计器。该方法假设语音信号y(n)可以表示为纯净语音s(n)与噪声d(n)的叠加，通过傅立叶变换将问题转换到频域。关键步骤包括噪声频谱的估计、带噪语音幅度谱的获取以及利用人耳对语音相位的不敏感性进行幅度谱相减。公式(4-3)展示了这一过程，其中带噪语音谱和噪声谱的差值作为估计的语音幅度谱，带噪语音的相位用于近似语音相位。 在实际操作中，噪声谱通常通过非语音段的数学期望来估计，这样简化了公式，如(4-4)所示，可以进一步转化为增益形式(4-5)。该方法的核心原理是通过相位不变性来抵消噪声，但可能无法完全消除非相干噪声。为了提升效果，教程提到了麦克风阵列技术，特别是延迟-求和波束形成算法，它在消除相干噪声方面表现出色，但对非相干噪声和音乐噪声的处理能力有限。 论文作者武素芳针对这种局限，设计了一种改进的算法，它结合了延迟-求和波束形成、短时对数谱最小均方误差估计（LSA-MMSE）和后置滤波等模块。延迟-求和方法的优势在于其良好的相干噪声抑制能力，但LSA-MMSE算法在此基础上通过更精确的噪声估计进一步提升消噪性能。然而，仍存在小部分非相干噪声。为此，论文引入了后置维纳滤波，以进一步优化处理，提高整体的稳定性与信噪比。 通过对MATLAB的编程仿真，验证了这种改进算法在语音增强方面的优越性，它在处理复杂环境中的语音信号时，相较于传统延迟-求和方法，具有更好的鲁棒性和更高的输出信噪比。这为PLC编程中的语音增强提供了实用的技术参考，特别是在处理多通道语音信号时，麦克风阵列和适当的后处理技术显得尤为重要。