基于二次相关的声学测量方法研究

针对传统语音信号时延估计易受噪声和混响环境影响，导致声学测量方法的测量精度降低的问题，提出一种基于改进二次互相关的时延估计方法。首先，采用滤波器对接收的音频信号进行滤波处理；然后通过二次相关算法抑制噪声对信号的干扰，并结合Hilbert变换方法对二次互相关峰值进行锐化处理，从而提升语音信号时延的峰值点检测精度；最后将改进的算法应用到声学测量中进行仿真验证。实验结果表明，在低信噪比SNR=-5 dB和SNR=-10 dB的环境下，对比于广义互相关算法和二次相关算法，提出的改进二次互相关算法的峰值明显度更高，时延估计精确度更高。而在高信噪比和混响环境下，改进二次相关算法的时延估计结果均优于另外两种算法。由此可知，改进的二次互相关算法的抗噪性能更强，时延估计效果更佳，可提升声学测量精度。