基于延迟-求和的麦克风阵列语音增强算法研究

"西安电子科技大学硕士学位论文《基于延迟-求和的麦克风阵列语音增强算法研究》" 在语音处理领域，麦克风阵列技术是一种有效的语音增强手段，特别是在噪声环境中。本文主要探讨了麦克风阵列语音增强方法的优缺点，并以延迟-求和算法作为研究基础。 首先，固定波束形成法因其简单的结构而被广泛采用，能够有效地消除相干噪声，适用于时变声学环境。然而，它的局限性在于对非相干噪声的消除效果有限，且不具备自适应性，无法根据环境变化调整。 其次，自适应波束形成法对相干噪声有很好的消除性能，尤其适用于非相干噪声环境。但这种方法对目标方向（DOA）的准确估计非常敏感，如果DOA估计不准确，可能会影响语音增强效果。 后置维纳滤波法作为另一种增强策略，虽然可以有效消除非相干噪声，但可能导致增强后的语音信号出现一定的失真，这可能是由于其复杂的算法导致实时实现困难。 盲信号分离技术利用高阶累积量来分离信号，分离效果通常较好，不过其算法复杂度较高，实现实时处理是一项挑战。 延迟-求和算法作为基础的麦克风阵列语音增强方法，对于相干噪声的消除效果理想，但在非相干噪声和音乐噪声的环境下效果有限。论文作者武素芳在此基础上提出了改进算法，包括延迟-求和波束形成、基于有/无语音检测的短时对数谱最小均方误差（LSA-MMSE）估计以及后置滤波。通过LSA-MMSE算法可以提升消噪性能，但仍有少量非相干噪声未被完全消除。为了进一步优化，后置维纳滤波器被引入，通过MATLAB仿真，验证了该改进算法的稳定性和高效消噪性能。与传统延迟-求和波束形成相比，改进算法增强了系统的稳健性，提高了输出信噪比。 麦克风阵列语音增强算法的选择需根据实际应用环境和需求进行，每种方法都有其独特的优势和局限性。通过对各种经典算法的比较和改进，可以设计出更适应复杂环境的语音处理方案。