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基于麦克风阵列的语音增强研究
被引量:
1
1
作者
周述畅
宋亚男
吴光波
《计算机技术与发展》
2012年第7期204-206,210,共4页
麦克风阵列的自适应算法通过迭代运算获取波束形成的最优权矢量时,噪声模型的估计是一个非常关键的因素。它的好坏直接影响着系统波束形成的性能。系统地分析了最小均方(LMS)自适应语音增强算法,并针对阻塞矩阵在估计噪声时存在的缺陷,...
麦克风阵列的自适应算法通过迭代运算获取波束形成的最优权矢量时,噪声模型的估计是一个非常关键的因素。它的好坏直接影响着系统波束形成的性能。系统地分析了最小均方(LMS)自适应语音增强算法,并针对阻塞矩阵在估计噪声时存在的缺陷,在该算法的基础上提出了一种利用最小值控制递归平均(MCRA)来估计噪声的方法。将此方法应用于波束形成,并用Matlab软件进行仿真。仿真实验结果表明,MCRA估计出的噪声使LMS自适应语音增强的效果更好和抗噪性更强。
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关键词
麦克风阵列
语音增强
LMS自适应
最小值控制递归平均
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职称材料
题名
基于麦克风阵列的语音增强研究
被引量:
1
1
作者
周述畅
宋亚男
吴光波
机构
广东工业大学自动化学院
出处
《计算机技术与发展》
2012年第7期204-206,210,共4页
基金
广东省自然科学基金资助项目(06300261)
广东省大学生创新实验项目(1184510035)
+1 种基金
广东省高等教育学会实验室专业委员会2010研究项目(2010033)
广东工业大学合生珠江大学生创新实验项目(HSZJ2011019)
文摘
麦克风阵列的自适应算法通过迭代运算获取波束形成的最优权矢量时,噪声模型的估计是一个非常关键的因素。它的好坏直接影响着系统波束形成的性能。系统地分析了最小均方(LMS)自适应语音增强算法,并针对阻塞矩阵在估计噪声时存在的缺陷,在该算法的基础上提出了一种利用最小值控制递归平均(MCRA)来估计噪声的方法。将此方法应用于波束形成,并用Matlab软件进行仿真。仿真实验结果表明,MCRA估计出的噪声使LMS自适应语音增强的效果更好和抗噪性更强。
关键词
麦克风阵列
语音增强
LMS自适应
最小值控制递归平均
Keywords
microphone array
speech enhancement
adaptive least mean square algorithm
MCRA
分类号
TP312 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于麦克风阵列的语音增强研究
周述畅
宋亚男
吴光波
《计算机技术与发展》
2012
1
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