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1、隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,人類進(jìn)入了信息化時(shí)代,需要更加先進(jìn)的語(yǔ)音處理技術(shù)促進(jìn)人類社會(huì)的發(fā)展。而基于麥克風(fēng)陣列技術(shù)的語(yǔ)音研究隨之出現(xiàn),其研究領(lǐng)域有噪聲抑制、回音抑制、混響消除,聲源定位,聲源目標(biāo)跟蹤等。比如車載藍(lán)牙通訊系統(tǒng)中,為了保證駕駛安全和語(yǔ)音通話質(zhì)量,基于麥克風(fēng)陣列對(duì)說(shuō)話人進(jìn)行聲源定位,然后再進(jìn)行語(yǔ)音增強(qiáng)。
以單通道語(yǔ)音信號(hào)為處理對(duì)象的語(yǔ)音處理,雖然算法簡(jiǎn)單,但是在低信噪比環(huán)境中易受噪聲等干擾的影響,導(dǎo)致算法處理性能的下降
2、。而麥克風(fēng)陣列技術(shù)可以將語(yǔ)音原來(lái)的時(shí)/頻域擴(kuò)充為時(shí)/頻/空域,獲得豐富的空域信息。麥克風(fēng)陣列中太多的麥克風(fēng)會(huì)導(dǎo)致成本增加、占據(jù)空間大且算法復(fù)雜度顯著加大。在實(shí)際應(yīng)用中,經(jīng)常采用雙麥克風(fēng)陣列獲得語(yǔ)音信號(hào),并基于雙通道語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行相關(guān)處理。
本論文基于雙通道語(yǔ)音信號(hào),就時(shí)延估計(jì)、語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)和語(yǔ)音增強(qiáng)三個(gè)方面進(jìn)行相關(guān)研究。本論文的主要工作如下:
(1)基于雙通道語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)間延遲估計(jì)的研究。研究?jī)?nèi)容主要為基于相關(guān)函數(shù)的時(shí)
3、延估計(jì),并且提出了一種基于雙通道語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)延估計(jì)的改進(jìn)方法,該算法對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行二次互相關(guān)運(yùn)算,并結(jié)合Hilbert變換,對(duì)二次互相關(guān)峰值進(jìn)行進(jìn)一步的銳化處理,使得反映時(shí)延的峰值點(diǎn)檢測(cè)更為準(zhǔn)確。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)的時(shí)延估計(jì)方法在非平穩(wěn)的語(yǔ)音信號(hào)中能夠有效地抑制噪聲干擾,且在不同混響條件下時(shí)延估計(jì)具有更好的性能。
(2)基于雙通道語(yǔ)音信號(hào)的語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)的研究。研究?jī)?nèi)容主要為基于雙通道語(yǔ)音信號(hào)的空域方法進(jìn)行語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè),提取了能
4、量差和改進(jìn)時(shí)延估計(jì)值的這兩個(gè)空域特征信息,再利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)雙通道語(yǔ)音信號(hào)的能量差和時(shí)延估計(jì)值進(jìn)行訓(xùn)練生成網(wǎng)絡(luò),最終利用訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)結(jié)果對(duì)目標(biāo)語(yǔ)音進(jìn)行語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文采用的語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)方法在不同的噪聲環(huán)境中能夠更好的降低語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)的漏檢率,保留語(yǔ)音信息。
(3)基于雙通道語(yǔ)音信號(hào)的語(yǔ)音增強(qiáng)的研究。研究?jī)?nèi)容主要為基于相干法的雙通道語(yǔ)音信號(hào)的語(yǔ)音增強(qiáng),提出將雙通道功率差作為閾值對(duì)噪聲功率譜進(jìn)行估計(jì)和根據(jù)先驗(yàn)信噪比
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