基于延迟-求和的麦克风阵列语音增强算法研究

"基于延迟-求和的麦克风阵列语音增强算法研究" 本文详细探讨了在多种应用场景中，如信息高速公路、多媒体技术和智能系统等，语音信号常常受到噪声、混响和其他语音干扰的问题。这些干扰使得接收的语音质量下降，同时影响语音处理系统的性能。为了改善这种情况，语音增强技术作为一种前处理手段显得至关重要。文章对比分析了几种经典的单通道和多通道语音增强算法，并着重研究了麦克风阵列语音增强技术。 麦克风阵列是一种有效的噪声抑制工具，特别是在消除相干噪声方面表现出色。文章中提到的延迟-求和波束形成算法便是此类技术的一种，它可以有效抑制来自特定方向的噪声。然而，对于非相干噪声和音乐噪声，这种算法的效果有限。因此，作者提出了一个改进的算法，该算法包含三个核心模块： 1. 延迟-求和波束形成：这是基础的噪声消除步骤，通过计算不同麦克风接收到信号的时间差，形成定向波束，从而减少来自特定方向的噪声。 2. 基于有/无语音检测的短时对数谱最小均方误差估计（LSA-MMSE）：这一模块用于进一步提升噪声抑制效果。通过检测语音的存在与否，动态调整噪声估计，从而更准确地估计和消除噪声。 3. 后置滤波：为了解决延迟-求和方法对非相干噪声去除不彻底的问题，文章引入了后置维纳滤波器。这一滤波器能够在保持语音质量的同时，有效地减少剩余的非相干噪声。 通过MATLAB编程进行仿真实验，结果显示，改进后的算法相比传统的延迟-求和波束形成方法，对语音处理具有更高的鲁棒性，并且提高了输出信号的信噪比。这表明，结合延迟-求和、LSA-MMSE和后置滤波的综合策略，可以显著提升麦克风阵列在复杂环境中的语音增强性能。 关键词：语音增强、麦克风阵列、延迟-求和、LSA-MMSE、后置滤波 这篇硕士论文是由武素芳在西安电子科技大学通信与信息系统专业，由导师陈健指导下完成的。研究工作不仅深化了对麦克风阵列语音增强技术的理解，还提出了一种新的、更高效的增强策略，对于实际应用具有重要价值。