一種提高麥克風陣列語音增強性能的方法
【專利摘要】本發(fā)明提出了一種提高麥克風陣列語音增強算法性能的方法。本發(fā)明的方案為：通過語音檢測器檢測主通道當前是語音時期HSP還是無語音時期NSP；在NSP時，第一濾波器基于輸入信號，通過自適應調(diào)整第一濾波器的系數(shù)，使得第一濾波器的輸出信號的能量最??；在HSP時，將第一濾波器的系數(shù)鎖定，不作調(diào)整，直接基于NSP時設置的濾波器系數(shù)對輸入信號進行濾波處理；將第一濾波器的當前輸出信號作為第二濾波器的輸入，對主通道信號進行自適應性濾波處理，通過調(diào)整自適應第二濾波器的系數(shù)，使得第二濾波器的輸出信號的能量最小，得到抗串擾且噪聲消除的語音輸出。本發(fā)明的實施，可以在一定程度上提高語音增強效果。
【專利說明】
一種提高麥克風陣列語音増強性能的方法
技術領域
[0001] 本發(fā)明屬于語音處理技術，具體涉及一種提高麥克風陣列語音增強性能的方法。
【背景技術】
[0002] 聲學環(huán)境很復雜，麥克風在拾取語音信號的同時，也會接收到各種噪聲:建筑物的 混響，干擾聲源，電噪聲等。傳統(tǒng)的語音拾取工具難以提供好的抗噪聲的能力，人們提出了 麥克風列語音增強的技術。利用麥克風陣列的空間選擇性，聚焦到一個或者多個感興趣的 聲源上去。麥克風陣列具有靈敏的波束指向性，優(yōu)秀的空間濾波性。
[0003] 在眾多的語音增強的算法中，自適應噪聲消除(adaptive noise cancellation, ANC)是重要組成部分。它的計算復雜度不高，可以用來處理各種噪聲，在實際的實時環(huán)境中 應用比較多，它需要的麥克風數(shù)量不也多。
[0004] 由于語音信號傳播路徑的復雜性，在兩個通道的ANC系統(tǒng)中，參考通道和與主通道 之間的噪聲不是完全相關的。所以兩個通道的ANC系統(tǒng)中語音增強的效果會受到限制。為了 獲得更好的性能，我們需要采用更多的麥克風。
[0005] 在傳統(tǒng)ANC算法中，參考通道理想的狀態(tài)是只包含噪聲信號。否則在主通道中的語 音信號在噪聲消除的時候會被部分抵消掉。參考通道里面的語音信號越多，噪聲消除的時 候，損失的語音信號也越多，增強的結果也就越差。然而在實際的環(huán)境中，讓參考通道只包 含噪聲信號這是不可能的。尤其是在小麥克風陣列中。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明的發(fā)明目的在于:針對上述存在的問題，提供一種能消除串擾的麥克風陣 列語音增強性能的方法。
[0007] 本發(fā)明一種提高麥克風陣列語音增強性能的方法，包括下列步驟：
[0008] 通過語音檢測器檢測主通道當前是語音時期HSP還是無語音時期NSP;
[0009] 在NSP時，將噪聲信號作為第一濾波器的輸入，通過自適應調(diào)整第一濾波器的系 數(shù)，使得第一濾波器的輸出信號的能量最小;其中，對于主通道和一個參考通道的雙通道模 式，噪聲信號對應主通道信號和參考通道信號（即比較參考通道中的噪聲信號和主通道中 的噪聲信號之間的關系，也是就所謂的傳輸函數(shù)。自適應調(diào)整第一濾波器的系數(shù)的過程就 是獲取這種關系的過程。以便在HSP時，可以利用所獲得的傳輸函數(shù)和參考通道中的噪聲信 號來消除主通道中的噪聲信號）；對于多通道模式，噪聲信號對應所有參考通道信號;在HSP 時，將第一濾波器的系數(shù)鎖定，不作調(diào)整，直接基于NSP時設置的第一濾波器的系數(shù)對輸入 信號進行濾波處理；
[0010]將第一濾波器的當前輸出信號作為第二濾波器的輸入，對主通道信號進行自適應 性濾波處理，通過自適應第二濾波器的系數(shù)，使得第二濾波器的輸出信號的能量最小，得到 抗串擾且噪聲消除的語音輸出。
[0011]即本發(fā)明在HSP和NSP均通過第二濾波器對主通道信號進行自適應性濾波處理，僅 在NSP自適應調(diào)整第一濾波器的系數(shù)。
[0012] 綜上所述，由于采用了上述技術方案，本發(fā)明的有益效果是:在去除噪聲的同時抗 串擾，且計算復雜度低，對不同噪聲的去噪處理的適用性強。
【附圖說明】
[0013] 圖1是雙通道自適應噪聲消除示意圖；
[0014] 圖2是雙通道串擾模型；
[0015] 圖3是雙通道抗串擾自信應噪聲消除示意圖；
[0016] 圖4是多通道串擾模型；
[0017] 圖5是多通道抗串擾自適應噪聲消除算法示意圖；
[0018] 圖6中，（a)為語音信號波形圖，（b)為噪聲信號波形圖，（c)為主通道信號波形圖， (d)為參考通道信號波形圖；
[0019] 圖7中，（a)為純凈的語音信號波形圖，（b)為帶噪聲的語音信號波形圖，（c)為雙通 道自適應噪聲消除后的語音信號波形圖，（d)為抗串擾的雙通道自適應噪聲消除后的語音 信號波形圖。
【具體實施方式】
[0020] 為使本發(fā)明的目的、技術方案和優(yōu)點更加清楚，下面結合實施方式和附圖，對本發(fā) 明作進一步地詳細描述。
[0021] 如圖1所示，假設噪聲信號是n(t)。它從噪聲源傳到麥克風陣_和施，然后噪聲信號 被分別拾取為n〇(t)和m(t)。假設語音信號是s(t)。被麥克風Mo拾取為so(t)。進一步假設語 音信號s(t)沒有進入?yún)⒖夹诺朗?。所以最終被麥克風拾取的信號的形式是這樣的：
[0022] x〇(t) = so(t)+n〇(t) (1)
[0023] xi(t) =m(t) (2)
[0024] 所述XQ(t)、X1(t)分別對應麥克風施^:拾取的信道信號，其中：
[0025] m(t)=hni(t)*n(t) i = 0，l (3)
[0026] so(t) =hs〇(t)*s(t) (4)
[0027] 上式中，*是卷積符號（下同），hnQ(t)和hnl⑴分別是噪聲源到麥克風_和施之間沖 擊響應，即主通道沖擊響應，參考通道沖擊響應。
[0028] 在離散時域中t = kT，其中k是時域中的序號，T是采樣的周期。簡單來說就是用k來 代替t。連續(xù)信號是x(t)，離散信號是x(k)。
[0029] 在噪聲環(huán)境中只能獲取到信號XQ(kWPX1(k)，在基于所獲取的兩個信號恢復語音 信號so(k)時，如果噪聲信號和語音信號是不相關的，則可以通過ANC算法實現(xiàn)，參見圖1，其 八從：系統(tǒng)的輸出信號6(1〇=1()(1〇-7(1〇 = 8()(1〇+11()(1〇-7(1〇，對其兩邊同時平方可得：
[0030] (k) = .>',；(/；) + [>?(1 {k) - 1 \1<)]' + 2.v"(A )[>?"{k) - ι {l<)]
[0031 ] s〇(k)和n〇(k)，y(k)是不相關的，求期望的：E[e:(/(.)] = ￡"[.ν〗(Α')] + ￡[,%(々）-)·(々)『以 調(diào)整自適應濾波器Α的系數(shù)，使得輸出能量E[e2(k)]最小。即：
[0032] min E[el(k )J = E[s;, [k)] + min ￡[/2,,(k) - y(k )]；! (5)
[0033]從公式(5)可以看出最小化E[e2(k)]和最小化E[n0(k)-y(k)]2是等價的。所以濾波 器A在均方誤差最小準則(MMSE)下的輸出y(k)是對主通道中噪聲信號的估計。整個系統(tǒng)的 輸出信號e(k)是對信號so(k)在最小均方差準則下的估計。
[0034]從公式（5)可以知道，要取得最小值E[e2(k)]=E[S() 2(k)]，當且僅當E[n()(k)-y (k)]2 = 0。也就是說y(k)=n〇(k)，e(k) = s〇(k)，即當前系統(tǒng)的輸出為無噪聲的信號。
[0035] 在ANC系統(tǒng)中，濾波器A可以有很多種形式。然而通常來說使用的是自適應的FIR濾 波器
，其中W是濾波器的系數(shù)向量，??7 = [?'二·%]， Ni(k) = [m(k+Li)，…，m(k+l)，m(k)，..·ηι(1?-?2)]τ，其中 Li 表示主通道延時，L2 表示參考 通道延時。
[0036] 對于自適應濾波器A的系數(shù)的調(diào)整，可以采用常用的技術，比如最小均方差法 (LMS)，遞歸最小二乘法(RLS)等。在這些方法中LMS算法是最簡單，被廣泛使用的方法。也有 很多改進的LMS算法。本【具體實施方式】中采用LMS算法。
[0037] 在傳統(tǒng)的噪聲消除處理中，通常假定參考通道中沒有語音信號。否則主通道中的 信號會被部分或者完全地消除掉。然而在實際的環(huán)境中，語音信號會不可避免的傳入到參 考通道中去，導致參考通道中含有語音信號，尤其是在陣列孔徑比較小的時候。對于參考通 道和主通道中均含有語音信號和噪聲信號的情況，將其稱之為串擾。
[0038] 本發(fā)明針對麥克風陣列的串擾技術問題，公開了一種抗串擾的自適應噪聲消除方 法，其適用于雙通道乃至多通道的串擾情況。
[0039] 針對如圖2所示的雙通道的串擾，本發(fā)明包括兩個濾波器(濾波器A和B)和一個語 言探測器，其實現(xiàn)結構示意圖如圖3所示。首先，假設信號s(k)傳播到麥克風M〇和仏的傳輸函 數(shù)是H sQ(z)和Hsl(z)，轉換后得到的信號分別是SQ(kWPSl(k)。其中噪聲信號n(k)傳播到麥 克風此和此的傳輸函數(shù)是H nQ(z)和Hnl(z)，轉換到麥克風咖和此上的信號就是nQ(k)和m(k)。 然后兩個麥克風實際的信號獲取情況是：
[0040] x〇(k) = s〇(k)+n〇(k)
[0041 ] xi(k) = si(k)+m(k)
[0042] 其中X〇(kWPXl(k)包含了語音信號和噪聲信號。
[0043] 對于圖2所示的模型有：
[0044] s〇(z)=Hs〇(z)s(z)
[0045] si(z) =Hsi(z)s(z)
[0046] η〇(ζ)=Ηη〇(ζ)η(ζ)
[0047] m(z) =Ηπ?(ζ)η(ζ)
[0048] 其中，s(z)對應信號s(k)的ζ變換，s〇(z)表示s〇(k)的ζ變換，定義s〇(k)到si(k)的 傳輸函數(shù)是H s〇si(z)，m(k)到n〇(k)的傳輸函數(shù)是Ηηιη〇(ζ)。即：
[0049] si(z)=Hs〇si(z)s〇(z)
[0050] n〇(z)=Hnin〇(z)m(z)
[0051] 將上式轉換為：
[0054] 本發(fā)明通過噪聲消除來實現(xiàn)語音增強，而噪聲消除的處理為：
[0055] 首先，因語音信號是間歇性的，因此將信號分為有語音時期（Having Speech Period,HSP)和無語音時期（Non Speech Period，NSP);
[0056] 在NSP時，麥克風_和施拾取的是純凈的噪聲信號:n〇(k)和m(k)。將主通道信號no (k)，參考通道的信號m(k)作為濾波器A的輸入。其目的是為了估計通道間噪聲信號的傳輸 函數(shù)HnlnQ(z)。通過自適應的調(diào)整濾波器A的系數(shù)，使得 ei(k)的輸出能量最小，從而估算得到 HnlnO ( Z ) 〇
[0057] 在HSP時，因當前噪聲環(huán)境和NSP相比的變化很少，可以假設噪聲環(huán)境無變化，即噪 聲源的位置和麥克風陣列的位置無變化或者變化可以忽略不計，即：
[0058] Yl(z) =Hnln〇(z)Xl(z) =Hnln〇(z) [Sl(z)+Nl(z)];
[0059] Ει(ζ) =Χο(ζ)-Υι(ζ)
[0060] =S〇(z)+N〇(z)-Hnln〇(z)Sl(z)-Hnln〇(z)Nl(z)
[0061] =S〇(z)-Hnln〇(z)Sl(z)
[0062] =[l-Hnln0(z)Hs0sl]S〇(z)
[0063] 其中，Yi(z)表示yi(k)的z變換，yi(k)表示濾波器A的輸出信號，Xi(z)表示xi(k)的z 變換。
[0064] 濾波器B的系統(tǒng)函數(shù)是[Ι-Η^οωΗ-Γ1，貝基于上式可得：
[0065] Y2(z) = [l-Hnln0(z)Hs0sl(z) ]_1Ei(z) = So(z)
[0066] E2(z) =Χο(ζ)_Υ2(ζ)
[0067] = [So(z)+No(z)]-So(z) =No(z)
[0068] 有上式可知，混合在信號xo(k)中的語音信號so(k)和噪聲信號no(k)被分離了。所 以濾波器B的輸出就是目標信號so(k)。接下來，為了得到濾波器B的系統(tǒng)函數(shù)[l-H nlnQ(z) Η^Γ1，則通過自適應調(diào)整B的系數(shù)使得輸出功率E[e22(k)]最小即可。這是因為：
[0069] | | e2(k) | 12= | | X0(k)-y2(k) | |2
[0070] = | | so(k)+n〇(k)-y2(k) | |2
[0071] = | |n〇(k)| |2+| |so(k)_y2(k)| |2+2n〇(k)[so(k)_y2(k)]
[0072] 上式中，y2(k)表示濾波器B的輸出信號，對等式左右兩邊同時取期望?？紤]到n〇(k) 和s〇(k)是不相關的，因此￡[<⑷j = ￡[%(々)]+瓦丨卜'丨丨(/〇 -丹衡]2}，所以e2(k)功率的最小值， 意味著最小的E{[so(k)-y2(k)] 2}?？紤]到濾波器B的輸入信號ei(k)和so(k)是相關。作為濾 波器B的輸出信號y 2(k)就是在最小均方誤差準則下對信號so(k)的估計。
[0073]相鄰的HSP和NSP時期，殘留在增強后信號中的噪聲水平是不一樣的。因為在每一 個時刻噪聲環(huán)境都在有變化。所以殘留噪聲的水平會隨著時間波動。為了克服這一點?？梢?在所有時期都動態(tài)的調(diào)整濾波器B的濾波系數(shù)來克服上述波動。
[0074]總而言之，如圖3所示，NSP時期，在使得的(1〇輸出能量最小的準則下，動態(tài)的調(diào)整 A的濾波系數(shù);對于濾波器B，在使得e2(k)的輸出能量最小的準則下動態(tài)調(diào)整B的濾波系數(shù)。 然后B的輸出y 2(k)就是我們增強后的信號。這是對于雙通道的抗串擾算法。
[0075] 濾波器A和濾波器B的系統(tǒng)函數(shù)分別為HnlnO ( Z )和[1 -HnlnO ( Z )HsOsl Γ1。HnlnO ( Z )是濾 波器A在NSP得到。[l-IW^dHsOsir1是濾波器B在HSP的時候得到的。如果在下一個階段， NSP中的噪聲環(huán)境沒有發(fā)生變化嗎，則濾波器A的系統(tǒng)函數(shù)也不會變化;如果在下一個HSP中 的語音信號的環(huán)境沒有發(fā)生變化(麥克風和聲源位置不變，介質也沒有發(fā)生變化或者其發(fā) 變化可以忽略不計），濾波器B的系統(tǒng)函數(shù)也不會變化。否則兩個濾波器的系數(shù)需要自適應 調(diào)整。本發(fā)明中，通過語音探測器來判斷是否觸發(fā)對濾波器A的系數(shù)的更新，即當語言探測 器的檢測結果為無語音信號時，對濾波器A的系數(shù)進行更新;否則濾波器A的系數(shù)被鎖定。
[0076] 本發(fā)明的語音增強方式不僅可以用于雙聲道的抗串擾噪聲消除，還可以用于多聲 道的抗串擾的噪聲消除，其具體處理為：
[0077] 在多通道麥克風陣列中，假設輸入信號是s(k)，噪聲信號是n(k)，且兩者不相干。 信號s(k)、n(k)到達麥克風I通過了多種路徑轉換成了 Sl(k)和m(k)。傳輸媒介對語音信號 和噪聲信號的沖擊響應是hsi(k)和h ni(k)。麥克風Mi獲取的信號可以表示為：
[0078] xi(k) = si(k)+ru(k) i = 0,1,...,N
[0079] N+l是麥克風陣列中的麥克風數(shù)目；k表示的是離散時刻的序號。既有噪聲又有語 音信號，這個時候就會發(fā)生串擾。
[0080] 從圖4可知：
[0081] si(k) =hsi(k)*s(k) 1 = 0,1,...,Ν
[0082] m(k) =hni(k)*n(k) i = 0，1，· · ·，Ν
[0083]定義兩個麥克風語音信號Si(k)和Sj(k)之間的沖擊響應為hsisj(k)。同樣的定義噪 聲m(k)和nj(k)之間的沖擊響應是hninj(k)。
[0084] sj(k)=hsisj(k)*Si(k) j，i = 0，l，· · ·，N
[0085] nj(k)=hninj(k)*m(k) j，i = 0，l，· · ·，N
[0086] 根據(jù)這兩個式子可以得出：
[0089] 其中，化」（2)、1(2)、知（2)、!^(2)分別為沖擊響應1^(1〇、1^(1〇、1^(1〇、1111」(1〇 的Z變換，Hsisj(z)表不Si(k)和Sj(k)之間的傳輸函數(shù)，Hninj(z)表不m(k)和nj(k)之間的傳輸 函數(shù)，即沖擊響應h sisj(k)、hninj(k)的z變換。
[0090] 假設XQ(k)就是麥克風陣列中的主通道Mo所捕獲的信號，Xl(k)(i = l，..，N)是其他 N個參考通道中捕獲的信號。在通常情況下（陣列元間隔比較近），主通道和參考通道的信號 是相關的。參考通道里既包含了語音信號又包含了噪聲信號，通常的多聲道噪聲消除方法 不能得到比較好的噪聲消除效果。這是因為串擾的存在，主通道中的語音信號會被部分的 消除掉。
[0091] 多通道抗串擾噪聲消除處理實現(xiàn)示意圖參見圖5,其包括一個語音檢測器和兩個 自適應的濾波器A、B。
[0092] 在NSP時，麥克風Mo，. .，Mn獲取的只是噪聲信號n〇(k)，m(k)，. . .為 主通道中的噪聲，m(k)，...，nN(k)是參考通道獲取的噪聲。
[0093]首先，將所有的參考聲道的噪聲(m(k)，...，nN(k))輸入到濾波器A;
[0094] 然后采用FIR濾波器的形式來設計自適應濾波器A:
[0095] n〇(k) =WiNi(k)+eii(k)
[0096] ffi= (wi〇,Wii, . . . ,wil)
[0097] Ni(k) = [m(k)，m(k-l)，· · ·，m(k-L)]T
[0098] 其中1是濾波器A的系數(shù)，L+l是濾波器A的長度。eu(k)是用m(k)來預測n〇(k)的誤 差。eu(k)與最終的能量大小和最終的增強效果有著密切的聯(lián)系。參考通道中的噪聲信號和 主通道中的噪聲信號相關度并不是很高?；趯嶋H的噪聲環(huán)境，麥克風隔得越遠，噪聲的相 關性就會越小。所以誤差功率P[en(k)]就越大。
[0099] 如果多個參考通道m(xù)(k)，· · .，nN(k)都輸入到濾波器A來消除n〇(k)中的噪聲，則：
[0100] n〇(k) = WN(k)+ei(k)
[0101] ff=(ffi,ff2, . . . ,Wn)
[0102] ffi= (wi〇,Wii, . . . ,wil)
[0103] 其中W是濾波器A的系數(shù)，它是一個N(L+1)行向量。
[0104] N(k) = [Ni(k),N2(k),. . . ,NN(k)]T
[0105] Ni(k) = [ru(k) ,ru(k-l),. . . ,ru(k-L)]
[0106] 所述N(k)是一個N(L+1)的列向量，ei(k)是預期的誤差。假設W=(0, . . .，0，1， 0，...，0)。則有：
[0107] ei(k) = n〇(k)-ffN(k)
[0108] =n〇(k)-ffiNi(k)
[0109] =en(k)
[0110] 所以在理想情況下取到W和Wi，它們對應的最小誤差的功率最好滿足下面這個不 等式。
[0111] p[ei(k)]<p[eii(k)]
[0112] 通常情況下p[ei(k)]會遠遠小于p[eu(k)]，尤其是當有多個噪聲源，并且噪聲的 傳播路徑不止一個的時候。這就意味著通過利用N個參考通道中的噪聲信號，可以使殘留在 主通道中的噪聲變得小，即可以通過增加麥克風的數(shù)目來增加主通道噪聲和參考通道中噪 聲的相關性。但是如果N越大的話意味著需要采用更多的麥克風，L越大在實際的應用中則 更加困難。因此麥克風的數(shù)目和濾波選取的采樣點數(shù)可以通過調(diào)試進行設置：
[0113] 將輸出最小誤差的仏)的濾波器A的系數(shù)寫成下面這個形式：
[0115] 對應的最小誤差功率是/扣Μ )卜、為了取到對應的到W'通過調(diào)整濾波器A的系數(shù)使 得誤差功率最小即可。
[0116] 在HSP時。設置噪聲的沖擊響應為hninQ(k)(假設當前噪聲環(huán)境不變或變化緩慢）， 因此有：
[0118] 其中，S(k)為：
[0119] S(k) = [Si(k),S2(k),...,SN(k)]T
[0120] Si(k) = [si(k)，s(k_l)，· · ·，Si(k_L)]
[0121] 因此可得：
[0123] 其中：
[0124] p(k) =so(k)-ff*S(k)
[0125] 對上面的式子做z變換。
[0130]由上式可知，p(k)會使得語音信號發(fā)生失真的，并且它和So(k)是相關的。此外p (k)的功率其實往往不會像 <(幻的功率那樣小。這就意味著帶噪聲的語音信號不會像噪聲 信號那樣被嚴重削減。這是因為噪聲信號和語音信號有著不同的傳播方式。噪聲源，目標聲 源，麥克風的位置通常是影響這個的因素。eKk)的信噪比通常比帶噪信號 XQ(k)有很大的提 升。其中語音信號是P(k)而噪聲信號的是 <衡。然而，信號ei(k)中的p(k)不是s〇(k)信號的 近似，而是失真后的so(k)。當麥克風的數(shù)量增加的時候這種失真會變得更加的大。因此，本 發(fā)明的濾波器B的作用就是從失真的p(k)中獲取語音信號so(k)。通過調(diào)整濾波器B的系數(shù) 即可實現(xiàn)濾波器B的該作用。從而使得e 2(k)的輸出功率最小。
[0131]與雙聲道相同的處理方式，為了防止波動增強后語音信號中的噪聲殘留水平的波 動。最好的辦法就是濾波器B-直工作，一直保證e2(k)最小，而濾波器A只有在沒有語音信 號的時候才調(diào)整系數(shù)。然后濾波器B的輸出y 2(k)就是在最小均方誤差準則下系統(tǒng)So(k)的估 計。
[0135] 實施例
[0136] 提取一段語言信號和音樂，將音樂作為噪聲信號。語音信號和噪聲信號的采樣率 都是16kHz。為了仿真，將語音信號到主通道和參考通道的傳輸函數(shù)分別設置為：、
[0137] Hs〇(z)=[0.0408,0.0817,0.1633,0.1225,0.0408,0.2048,0.2450.0.0817]z
[0138] Hsi(z)=[0.1293,0.1293,0.0970,0.2587,0.0647,0.0323,0.0970,0.1617]z
[0139] 噪聲信號到主通道和參考通道的傳輸函數(shù)分別設置為：
[0140] Hn〇(z)=[0.1187,0.2960,0.1781,0.0594,0.0000,0.0000,0.2375,0.0594]z
[0141] Hni(z) = [0.1309,0.2182,0.2618,0.000,0.0873,0.0000,0.0436,0.2182]z
[0142] 其中，z = [l，z-^z-2，z-3，z-4， z-5，z-6，z-7] τ。
[0143] 根據(jù)8〇(1〇=113()(1〇*8(1〇可得到主通道中語音信號8()(1〇，根據(jù)11()(1〇=1111()(1〇*11 (k)可得到主通道中噪聲信號n〇(k);同理可得參考通道中語音信號 81(1〇、噪聲信號m(k)。
[0144] SQ(k)、nQ(k)的波形圖分別如圖6(a)、（b)、所示，而主通道和參考通道中的信號xo (k) =so(k)+n〇(k)，xi(k) =si(k)+m(k)分別如圖6(c)、⑷所示。
[0145] 基于本發(fā)明的抗串擾方式，實現(xiàn)對語言信號的增強性處理，其輸出結果如圖7所 示，其中圖7(a)、（b)分別是本實施例純凈的語音信號so(k)和帶噪聲的語音信號 XQ(k)，圖7 (c)是傳統(tǒng)的雙通道自適應噪聲消除后的語音信號，圖7(d)是抗串擾的雙通道自適應噪聲 消除后的語音信號。從圖7可知，本發(fā)明的處理效果良更優(yōu)。
【主權項】
1. 一種提高麥克風陣列語音增強性能的方法，其特征在于，包括下列步驟： 通過語音檢測器檢測主通道當前是語音時期HSP還是無語音時期NSP; 在NSP時，第一濾波器基于輸入信號，通過自適應調(diào)整第一濾波器的系數(shù)，使得第一濾 波器的輸出信號的能量最小;其中，對于主通道和一個參考通道的雙通道模式，第一濾波器 的輸入信號為主通道信號和參考通道信號；對于主通道和一個以上參考通道的多通道模 式，第一濾波器的輸入信號為所有參考通道信號;在HSP時，將第一濾波器的系數(shù)鎖定，不作 調(diào)整，直接基于NSP時設置的第一濾波器的系數(shù)對輸入信號進行濾波處理； 將第一濾波器的當前輸出信號作為第二濾波器的輸入，對主通道信號進行自適應性濾 波處理，通過調(diào)整自適應第二濾波器的系數(shù)，使得第二濾波器的輸出信號的能量最小，得到 抗串擾且噪聲消除的語音輸出。
【文檔編號】G10L21/0208GK106024001SQ201610283434
【公開日】2016年10月12日
【申請日】2016年5月3日
【發(fā)明人】湯煜華, 于鴻洋, 王昭婧
【申請人】電子科技大學