鲁棒自适应麦克风阵列算法在语音识别中的应用

"用于语音识别的鲁棒自适应麦克风阵列算法 (2004年) - 清华大学学报(自然科学版)，赵贤宇、王作英" 本文主要探讨了在复杂环境下的语音识别问题，特别是针对混响和非平稳干扰源导致的语音识别算法性能下降的问题。研究中提出了一种鲁棒的旁瓣对消算法，旨在应用于自适应麦克风阵列以提高语音识别的准确性。 自适应麦克风阵列是一种常用的技术，它利用多个麦克风接收声音，通过处理这些信号来增强目标语音并抑制噪声。在本文中，旁瓣对消算法被引入以改善阵列的性能。旁瓣对消算法的主要目的是减少非目标方向的声音能量，即旁瓣，从而提高目标信号的信噪比。 算法的核心在于分帧处理，即将输入的连续语音信号分割成多个短时平稳的片段。这样做是为了应对环境变化和噪声的不稳定性。每帧的信噪比（SNR）被用来决定自适应滤波器的权系数如何更新。权系数的更新策略是根据当前帧的SNR动态调整的，这使得算法能更好地适应环境的变化。 为了进一步提高算法的鲁棒性，采用了范数约束来限制自适应滤波器权系数的调整。这种约束防止了滤波器权重的过度波动，有助于保持系统的稳定性和噪声抑制效果。 实验结果显示，采用这种鲁棒的旁瓣对消算法的麦克风阵列能够在存在混响的环境中有效地抑制平稳噪声源和交叠谈话背景干扰。这一改进显著提升了语音识别器的抗噪性能，对于实际应用中的语音识别系统具有重要意义。 关键词涉及到的技术领域包括：语音识别、麦克风阵列和自适应信号处理。这些关键词揭示了研究的主要关注点，即通过自适应处理技术优化麦克风阵列的性能，以实现更准确的语音识别，尤其是在有挑战性的声学环境下。 这项工作提供了在复杂声学环境下提升语音识别性能的有效方法，对于开发更为鲁棒的语音识别系统有着重要的理论和实践价值。