基于麦克风阵列的双波束近场定位及语音分离

提出了一种新的基于麦克风阵列的近场声源定位和语音分离算法,它结合双波束二维定位和近场最小方差波束形成技术在阵列近场范围内实现声源定位和语音分离.使用双波束进行二维定位能解决2D-Music运算量过大和实现困难的问题.在双波束二维定位的基础上,使用基于麦克风阵列近场模型的最小方差波束形成技术进行语音分离,它比常规最小方差波束形成技术更适用于近场内的语音分离.最后,仿真结果验证了该算法的正确性和可行性.     

基于二阶锥规划的HRTF波束形成合成方法

利用宽带波束形成器输出合成了HRTF数据.确立了波束形成器结构,建立了HRTF合成的最优问题,采用二阶锥规划最优方法得到了波束形成器的最优权向量,进而利用波束形成器的输出得到HRTF合成数据.同时结合MIT实验室的HRTF测量数据的基本特性,在求解最优问题的过程中利用了HRTF的最小相位表示,进一步降低了滤波器阶次,简化了波束形成器结构.计算机仿真和主观听觉定位实验表明,在一定频段内该方法得到的HRTF合成近似值和测量数据具有较好的一致性,验证了该方法的有效性.     

一种基于矢量传感器阵的盲波束形成方法研究

本文针对水声环境和信号的特点，提出了一种基于矢量传感器阵的盲波束形成算法。首先建立了矢量传感器阵列接收信号模型，然后推导了基于矢量传感器阵列的波束形成最优权矢量的表达式。在此基础上，定义了接收信号的四阶累积量，进而盲估计了矢量传感器阵列的方向向量，实现了盲波束形成。该方法利用高阶累积量可消除高斯噪声干扰这一特性，有效地实现了基于矢量传感器阵列的盲波束形成。仿真实验验证了该方法的有效性和正确性。     

基于波束形成的均匀方阵虚拟基元定位方法

针对传统四基元超短基线定位(USBL)系统接收信号受噪声干扰严重,定位结果可能存在相位模糊,且可靠性低的问题,提出了一种基于平面阵列波束形成的虚拟基元定位方法,将均匀方阵对称分割为4个子阵,通过子阵波束形成分别投影成虚拟基元,构成四基元十字阵;之后进行四基元十字阵波达方向(DOA)估计计算来波方向;得到的结果和之前结果偏差较大舍弃,否则作为下一ping数据到来的参考基准方向,形成反馈环路,提高定位准确度。算法整体复杂度明显小于传统的特征分解定位算法。仿真实验显示,定位性能明显好于传统四基于定位算法。使用海试数据对算法进行了可行性分析,结果表明算法能够通过增加接收信号的信噪比有效地提高定位算法的精度。     

基于Frost与MFCC特征的车型识别方法研究

车辆识别在智能交通系统中占有重要地位,在交通数据统计、自动收费系统等相关领域得到广泛应用。为克服图像识别方法的局限性,提出了一种将麦克风阵列声音增强技术与声音识别技术相结合的新型车辆识别技术。首先利用麦克风阵列的空间滤波特性,将目标信号与干扰信号分离;其次对信号进行MFCC特征提取;最后通过分类器识别声信号类型。实验结果表明,Frost波束形成器能有效增强目标信号,抑制干扰信号,具有良好的指向性,可使卡车识别准确率达到93.1%。该新型车辆识别方法能够有效进行分类识别,对该方向的研究具有实用价值。     

模块化嵌入式波束形成器的实现

介绍了一种嵌入式波束形成器硬件模块的实现方法.以TMS320C6201作为嵌入式波束形成器的硬件实现平台,讨论了时域嵌入式波束形成器的结构、算法并结合TMS320C6201的硬件条件优化数据搬移流程处理等问题,给出波束形成器的TMS320C6201 EVM仿真结果.     

基于二阶锥优化的抗干扰波束图设计

当信干比较低时,强干扰会通过波束图的旁瓣泄露影响弱目标的检测,因此需要对波束图进行优化设计.已有的Dolph-Chebyshev加权方法可以在给定的主瓣宽度下获得最低的旁瓣级,但是对于圆阵或其他非均匀线阵,需要根据阵型进行低旁瓣的波束图设计.本文提出的基于二阶锥优化方法,将波束优化问题转化为标准的凸优化数学问题,进而有范式可循,而且可以达到Dolph-Chebyshev加权的效果,同时解决了目标端射时旁瓣升高的问题.仿真验证了基于二阶锥优化的算法较常规算法能更好的识别弱目标.     

改进的自适应特征值分解声源定位算法研究

麦克风阵列室内声源定位,常用声达时间差定位技术.本文针对估计时延的自适应特征值分解算法收敛速度慢,时延估计精度较差,麦克风较多等问题,提出一种改进的自适应特征值分解时延估计算法,采用单源多元混响模型,将混响效应描述为室内冲激响应滤波器对信号的滤波过程,估计不同阵元的冲激响应抑制混响,根据冲激响应峰值计算时延.通过引入最小均方牛顿算法,加快了AED算法的收敛速度.给出了对声源进行三维定位的三麦克风阵列结构,实际测试结果表明,改进算法与三麦克风阵列的定位方法对声源的定位更加准确.     

一种新的车载系统语音增强算法

本文提出了一种基于麦克风阵列的广义旁瓣抵消语音增强算法,并将其应用于车载系统中.该算法是将固定波束语音增强算法与自适应语音增强算法相结合.仿真结果表明,该算法对加性相干和非相关噪声都有明显的消噪效果,有一定的实际应用价值.     

自适应波束形成在超声平面波造影的应用

目前,超声平面波造影图像空间分辨率和信噪比的提升主要依赖于相干角度复合技术。然而,角度复合次数的增加,势必导致造影成像帧率的下降以及微泡击碎率的提升。为了克服该技术瓶颈,本文将具有更窄主瓣宽度和更强干扰/背景噪声抑制能力的自适应波束形成应用于超声平面波造影成像,力求以较少的角度复合次数达到与常规波束形成方法相当甚至更优的空间分辨率和信噪比。其中,采用前后向空域平滑方法对阵列协方差矩阵进行解相干处理,以抑制多次反射回波和相干杂波,最后引入对角加载技术以提升自适应方法的稳健性。本文使用迈瑞公司的Resona7平台配以L11-3U线阵探头,采集平面波造影通道数据进行MATLAB仿真,验证了所提出方法的有效性和性能优势。基于体模数据的仿真结果显示,在同为17次相干角度复合的条件下,本文方法的横向分辨率优于常规波束形成方法;基于犬肝脏活体数据(注射Sono Vue造影,剂量为0.05m L/kg)的仿真结果则表明,本文方法只需9次复合即可达到与常规方法13次复合相当的造影信噪比。     

结点阈值小波包变换语音增强新算法

人耳频率分辨率是非线性的,而小波包算法有灵活的时频分析能力,可较好的模拟人耳基底膜的频率分析特性。本文提出了一种新的基于结点阈值的小波包变换语音增强算法。采用Bark尺度小波包对含噪语音进行分解,在语音信号的子带层次上进行阈值操作,并采用软阈值方法进行阈值处理。采用谱熵法估计结点噪声。实验表明,该算法在多种噪声,尤其是有色噪声和非平稳噪声条件下均有较好的语音增强效果。     

基于感知条件网络的可控语音增强模型

为了给不同听者在不同场景下提供更好的语音增强主观听觉感受,提出了一种基于感知条件网络的可控语音增强模型。首先设计分位数损失函数来对语音的高估和低估进行权衡,并以此来指导网络的训练,通过调节网络输出中的语音损失和噪声残留水平,来控制模型的输出特性。然后为了让单个网络具有可变的输出特性,引入条件网络,利用分位数损失函数中与听者感知相关的分位值产生条件信息来对含噪语音特征进行调制,建立了可控的语音增强模型。实验结果表明,设计的分位数损失函数能够有效调节增强语音中的语音损失和噪声残留水平;基于感知条件网络建立的可控语音增强模型,能够提供可由听者主动控制的增强语音输出特性,使听者获得更好的语音增强体验。     

远距离语音的激光相干获取及增强

基于激光相干探测理论建立了全光纤激光相干测振系统,并结合维纳语音增强技术实现了远距离、高质量语音信号的获取。首先,介绍了该系统的检测原理及光纤器件特性,搭建了全光纤激光相干测振实验系统检测发音者咽喉振动,从而实现远距离语音信号的获取。由于直接获取的语音信号受到严重的噪声干扰,采用基于最小控制递归平均算法估计噪声的维纳滤波来抑制噪声,提高语音质量。实验结果显示:激光相干测振系统可有效获取70m内的语音信号(检测喉咙振动还原语音);语音增强技术可有效抑制噪声,将信噪比提高5dB,并增强语音的清晰度。由此表明,该系统具备获取远距离、高质量语音信号的能力。     

应用谱减法处理带噪语音信号的研究

语音信号经常会受到环境噪声的干扰,而噪声会影响语音通信的质量甚至是语音处理系统地运行。对于带噪语音信号的处理,主要目的是提取出尽可能纯净的原始语音。文章研究了基于功率谱的语音处理方法,主要包括功率谱相减算法和改进算法两种;给出了谱减法算法及其改进形式的基本原理、实现方法,并且运用MATLAB软件仿真得出了两种算法的语音处理效果。实验表明,在加性平稳噪声条件下,与常用谱减法算法相比,改进算法能更好地抑制噪声,从而提高了语音质量和信噪比。     

小波分析在语音除噪中的应用

小波分析具有时间平移和多尺度分辨率的特点,是目前信号处理领域中十分活跃的理论。含噪语音信号经过小波变 换后,语音信息主要集中在小波变换尺度较大的低频部分,白噪声主要集中在小波变换尺度较小的高频部分。根据这一特 点,我们可以利用小波变换对含噪语音信号进行除噪处理。     

Speech enhancement via Mel-scale Wiener filtering with a frequency-wise voice activity detector

This paper presents a speech enhancement system that enables a comfortable communication inside an automobile. A couple of novel concepts are proposed in an effort to improve two major building blocks in the existing speech enhancement systems: a voice activity detector (VAD) and a noise filtering algorithm. The proposed VAD classifies a given data frame as speech or noise at each frequency, enabling the frequency-wise updates of noise statistics and thereby improving the effectiveness of the noise filtering algorithms by providing more up-to-date noise statistics. The celebrated Wiener filter is adopted in this paper as the accompanying noise filtering algorithm, which results in significant noise suppression. Yet, the musical noise present in most Wiener filter-based systems prompts the idea of applying the Wiener filter in the Mel-scale in which the human auditory system responds to the external stimulation. It turns out that the Mel-scale Wiener filter creates some masking effects and thereby reduces musical noise significantly, leading to smooth transition between data frames.     

噪声鲁棒性说话人识别语音高频加权MFCC提取

本文提出了一种可提高噪声环境下的说话人确认识别率的语音MFCC参数高频加权方法.由于Mel频率与线性频率成对数关系,频谱能量在高频部分分辨率逐减,而语音经过基音同步可变窗长加窗后的语音会在一定程度上避免语音信号的谐波泄露,从而保留更多高次谐波信息.将语音频谱能量高频部分进行加权,则可使语音增强,提高语音鲁棒性.该方法被用于基音同步预处理MFCC参数提取中,并进行了说话人确认实验.实验结果表明,即使在信噪比较低的情况下,该方法都会在一定程度上提高多种噪声环境下的说话人确认识别率.     

干涉型光纤语音传感器及语音降噪方法研究

近年来,光纤语音传感器已经引起科研界的广泛关注,如何提高语音探测质量是所有类型光纤语音传感器都面临一个关键问题。提出了一种新型小波包语音提取方法,用来提高光纤语音传感器语音探测质量。基于光纤干涉仪原理,搭建了光纤语音传感实验系统。实验结果表明,无论是与硬阈值处理方法还是与软阈值处理方法相比,新阈值处理方法都提高了信噪比。并且保证了语音信号的连续性,改善了语音质量。本方法可广泛应用于语音探测领域,特别是实时语音探测。     

OFDM水声通信系统语音信号的小波包消噪方法

在阐述和构造了正交频分复用（OFDM）水声通信系统的基础上,利用小波包分解与重构对OFDM水声通信系统进行语音信号消噪处理。小波包分解方法依据信号与噪声小波变换系数分布特性不同来进行,首先将语音信号分层,确定最佳小波包分解树,再进行阈值量化,完成小波包分解,并对所得阈值进行消噪处理,最后利用小波包逆变换重构传输信号。计算机仿真结果表明在OFDM水声通信系统中利用小波包分解方法对语音信号进行处理,可有效消噪,并可较为完整地保存有效信号。     

语音增强技术的对比研究

语音增强技术一直是语音信号处理中的重要课题之一,语音增强的目的是从有噪声的信号中尽可能完好地恢复原始声音。目前常用的增强算法很多,本文对传统的基于短时谱估计的增强算法和近年来发展起来的基于小波变换的增强算法进行仿真实验比较研究。