“B-格式”声信号实值MUSIC算法的DOA估计

到达方向(DOA)是声学场景分析中非常重要的参数,其估计的准确性、高效性将直接影响对声信号处理的有效性。本文提出了“B-格式”麦克风信号中的实值MUSIC方法估计DOA,将复数信号空间扩展为实数信号空间,用于抑制信号中存在的混响、噪声等所引起的DOA估计偏差。该估计方式可以在每个时间和频率上进行DOA估计,对音频的分块操作提供了良好的依据。实验表明,该方法相比于复数空间MUSIC算法和声强DOA估计均有一定程度的性能提升。

面向矢量声信号的实值EB-ESPRIT算法

到达方向(DOA)是声学场景分析中非常重要的参数,而准确、高效的DOA估计有助于后续信号处理,尤其是实时性较强的应用场景。因此,提出面向矢量声信号的实值EB-ESPRIT算法,将球麦克风阵列的DOA估计方法应用于矢量声信号,用于降低计算复杂度。根据矢量声信号导向矢量与低阶球谐函数的一致性关系,将矢量声信号转换为球谐信号,使用球谐特征波束对声源DOA进行求解。实验表明,提出的方法可以在保证较好估计精度的同时有效降低计算开销。

具有相位补偿的改进log-MMSE语音增强算法

以往的语音增强算法大多只关注幅度谱的增强而忽略相位谱的影响。本文设计了同时具有相位谱增强和幅度谱增强的语音增强算法。本文通过基于高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)的语音活动检测(Voice Activity Detection,VAD)所得到的检测结果和语音存在概率,首先改进了传统基于VAD的噪声估计方法,使得噪声估计能够在语音段也进行更新。随后改进了log-MMSE的基本增益函数来进行幅度谱增强。另外使用相位补偿因子进行相位谱增强。在多种噪声环境下的实验结果表明,本文提出的算法相比于其他经典语音增强算法,具有更好的噪声抑制效果,能够获得更好的语音质量。