基于波束形成的双麦克风噪声抑制算法研究

该资源主要讨论的是基于波束形成法的麦克风阵列语音增强技术，涉及到了计算融合滤波器的增益函数，特别是针对PBF（Phase-error Based Filter）滤波器和OM-LSA算法的增益计算方法。论文由陈浩撰写，指导教师为鲍长春，研究方向为语音与音频信号处理，旨在提高麦克风阵列在噪声环境下的语音清晰度。 正文： 在语音处理领域，麦克风阵列技术是一种有效抑制背景噪声、提高语音质量的方法。这篇论文深入探讨了基于波束形成法的麦克风阵列语音增强技术，特别是利用双麦克风系统进行噪声消除。波束形成法是一种将多个麦克风的信号结合，形成一个定向的“波束”，集中接收特定方向的声音，从而减少非目标方向的噪声干扰。 论文中提到了PBF算法，这是一种利用相位差来计算维纳滤波器增益函数的噪声抑制策略。PBF算法分为波束形成器和相位差滤波器两个部分。波束形成器首先对双麦克风接收的信号进行延迟求和，使来自同一声源的声音在时间上对齐。然后，算法计算两个声道之间的相位差，根据这些相位差估计先验信噪比。接下来，维纳滤波器被用于根据先验信噪比计算滤波器增益，以实现噪声的抑制。 除了PBF，论文还提到了OM-LSA（Optimal Minimum Mean Square Error Log Spectral Amplitude）估计器，这是一种用于计算增益函数的另一种方法，它可能与PBF算法结合使用，以进一步提升噪声消除效果。最终，通过融合不同滤波器的增益函数，可以对一路麦克风的幅度谱进行调整，从而得到增强的语音信号。 论文详细阐述了整个处理流程，包括后验信噪比的计算以及MPBF（Multiple Priori SNR-based Bayesian Fusion）估计器的使用，这些都是为了优化增益函数，提升语音增强的效果。此外，该研究还受到了多项基金项目的资助，显示了这一领域的研究价值和实际应用潜力。 这篇硕士学位论文深入探讨了麦克风阵列技术中的关键算法，尤其是与滤波器增益函数计算相关的部分，对于提升噪声环境下的语音处理性能具有重要的理论和实践意义。