麦克风阵列语音增强：延迟-求和算法的研究

"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，尤其是在信息高速公路、多媒体技术和现代通信系统中，语音信号往往受到噪声、混响以及其他语音干扰的影响。这不仅降低了语音的清晰度，还可能严重影响语音处理系统的性能。因此，语音增强技术显得尤为重要，它能够有效地抑制这些干扰，提升语音质量。 本篇论文详细探讨并比较了几种经典的单通道和多通道语音增强算法，其中包括基于延迟-求和的麦克风阵列语音增强方法。延迟-求和波束形成算法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能力有限。为了克服这一局限，论文提出了一个改进算法，它包括三个核心模块：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）估计和后置滤波。 首先，延迟-求和波束形成通过调整不同麦克风之间的信号相位差，形成一个指向性的波束，以增强目标信号，抑制来自特定方向的噪声。然而，这种方法对于非相干噪声的处理效果不理想。于是，引入了LSA-MMSE算法，该算法能够在已知或未知噪声环境下，估计并减小噪声影响，提高语音信号的质量。尽管如此，仍然可能存在少量非相干噪声。为了解决这个问题，论文引入了后置维纳滤波，通过这一滤波器，可以进一步减少残余的非相干噪声，提升语音的信噪比。 论文作者通过MATLAB编程进行了仿真，验证了改进算法的稳定性和出色的消噪性能。对比传统的延迟-求和波束形成方法，改进的算法在处理语音时表现出更强的鲁棒性，能提供更高的输出信噪比，从而显著改善了语音的可理解性和听觉体验。 关键词：语音增强、麦克风阵列、延迟-求和、LSA-MMSE、后置滤波 这篇论文详细介绍了语音增强技术，特别是基于延迟-求和的麦克风阵列方法，以及如何通过结合其他算法如LSA-MMSE和后置滤波来提高噪声抑制效果。这一研究对理解语音处理中的关键问题，以及设计更高效的语音增强系统具有重要参考价值。