基于延迟-求和的麦克风阵列语音增强算法研究

"这篇硕士学位论文来自西安电子科技大学，作者武素芳，导师陈健，专业为通信与信息系统，发表于2010年1月。论文主要探讨了基于延迟-求和的麦克风阵列语音增强算法的研究和改进，旨在从噪声环境中提取清晰的语音信号。 在语音通信、多媒体技术和智能系统等应用中，语音信号常常受到噪声、回声和其他语音干扰的影响，这降低了接收质量和语音处理系统的性能。语音增强技术作为一个有效的预处理手段，对于抑制这些干扰至关重要。论文详细对比了几种传统的单通道和多通道语音增强算法，并深入研究了麦克风阵列技术在语音增强中的应用。 延迟-求和波束形成算法是论文研究的重点，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抑制效果有限。因此，论文提出了一个改进算法，该算法由三部分组成：延迟-求和波束形成、基于有/无语音概率检测的短时对数谱最小均方误差（LSA-MMSE）估计以及后置滤波器。通过LSA-MMSE算法改进，能更有效地去除背景噪声，不过仍存在少量非相干噪声。为解决这个问题，论文引入了后置维纳滤波器。通过MATLAB编程仿真，证明了该改进算法具有良好的稳定性和更高的噪声消除性能。 相较于传统的延迟-求和波束形成方法，使用改进算法的麦克风阵列语音增强系统在处理语音时具有更高的鲁棒性和输出信噪比。关键词包括：语音增强、麦克风阵列、延迟-求和、LSA-MMSE和后置滤波。" 这篇论文的核心知识点包括： 1. 延迟-求和波束形成：一种用于麦克风阵列的信号处理技术，通过计算信号到达不同麦克风的时间差，合成一个增强的信号，以减少相干噪声。 2. LSA-MMSE算法：一种基于高斯分布模型的语音谱估计方法，用于减少“音乐噪声”，在有语音和无语音条件下进行加权处理。 3. 基于有/无语音概率检测：通过判断语音帧是否包含语音来优化处理，提高语音识别准确性。 4. 后置滤波：在信号处理链的末端应用，进一步提升噪声消除效果，如文中提到的维纳滤波器。 5. 语音增强：通过技术手段提升语音质量，消除噪声和回声，改善通信效果。 6. 麦克风阵列：多麦克风配置，用于捕捉和处理空间内的声音信号，增强特定方向的声音。 7. 信噪比（SNR）：衡量信号强度与噪声强度的比例，是评估语音质量的重要指标。 这篇论文的研究对于理解和改进麦克风阵列在噪声环境中的语音处理技术具有重要意义，特别是对于提高语音通信和相关应用的性能。