一种微型双麦克风语音增强算法

语音增强的目的是尽可能地从带噪语音中提取纯净的原始语音。传统的单麦克风语音增强算法在非平稳噪声、低信噪比等复杂情况下性能显著降低;而双麦克风因其可以抑制方向性噪声,整体降噪性能更好而得到广泛应用。针对微型双麦克风,文中提出一种有效的语音增强算法。该算法首先通过对两通道含噪语音信号进行差分运算来抑制方向噪声,然后采用基于语音活动检测的改进自适应噪声抵消算法进一步消除剩余噪声,再对畸变的语音信号进行恢复运算,最后使用对数最小均方误差算法进一步消除残留噪声。在对畸变的语音信号进行恢复运算的过程中,提出一种时域恢复算法,得到比已有频域恢复算法更小的运算量和时延。实验结果表明,文中所提算法能有效地抑制噪声,改善语音质量,其降噪效果良好而且易于实时实现。

电子耳蜗双麦克风信号采集及不同参数波束形成特征研究

为了提高噪声环境下的电子耳蜗言语识别率,麦克风阵列语音增强的方法逐渐应用在电子耳蜗前端信号采集中。由于电子耳蜗尺寸的限制,双麦克风阵列信号采集是常见的模式,其形成的系统波束指向可用于特定方位的干扰信号的抑制。延迟、权重、频率和间距等参数影响着双麦克风系统的极性图。本文研究基于双麦克风模式的电子耳蜗信号采集和不同参数条件下的波束形成特点,为双麦克风模式的语音增强算法研究提供支持。

RLS双麦克风噪声对消技术

本文介绍的主要是采用RLS算法来进行双麦克风噪声对消技术的原理。一路麦克风采集带有噪声的语音信息,一路麦克风采集噪声。将两路数据传输到服务器,通过RLS算法来进行信号的对消,还原出原始语音信号。

基于双麦克风的室内语音分离与声源定位系统

为了探究利用两个麦克风进行多声源分离和二维平面定位的可能性,提出了一种基于双麦克风的室内语音分离与声源定位系统。该系统根据麦克风采集的信号,建立了双麦克风时延-衰减模型,然后利用DUET算法估计了模型的时延-衰减参数,并绘制了参数直方图。在语音分离阶段,建立了二进制时频掩膜(BTFM),根据参数直方图,结合二值掩蔽的方法对混合语音进行了分离;在声源定位阶段,通过推导模型衰减参数与信号能量比之间的关系,得到了确定声源位置的数学方程组。利用Roomsimove工具箱模拟室内声学环境,通过Matlab仿真和几何坐标计算,在对多个声源目标分离的同时完成了二维平面中的定位。实验结果表明,该系统对多个声源信号的定位误差均在2%以下,有助于小型系统的研究和开发。

基于双麦克风阵列时间延迟的脉冲惰性气体保护焊焊缝偏差预测

采用相位变换-广义互相关(PHAT-GCC)法对脉冲惰性气体保护焊(MIG)焊接低碳钢过程中双麦克风阵列提取的两路信号进行时间延迟估计,通过加权最小二乘稳健回归方法得到适用于MIG焊接低碳钢过程的时间延迟-焊缝偏差预测模型,并通过实验加以验证.结果表明,所提出的时间延迟-焊缝偏差预测模型可以满足焊缝偏差的预测要求.

一种改进的手机双麦克风消噪系统

针对现有手机双麦克风消噪系统无法应对多种复杂噪声环境、在消除噪声的同时会引起语音失真等问题,本文提出一种新的手机双麦克风消噪系统。该系统将时域与频域处理结合,在噪声估计和消除两方面均有改进,结合单、双麦克风的噪声估计算法,提高了噪声估计的准确性。此外,将基音检测与消噪处理结合,在语音帧中估计语音基音频率,确定语音和噪声频率点,根据语音和噪声频率点分别调整维纳滤波器参数,在滤除噪声的同时尽可能地保留语音频率点,从而减少语音失真。实验结果表明,与现有双麦克风消噪系统相比,本系统在抑制噪声的同时能够有效减少消噪算法对语音造成的损害,提高了手机通话质量,对于方向性的语音干扰也起到很好的抑制效果。

双麦克风噪声消除的高斯混合模型法

为了解决基于相位差滤波器(PBF)双麦克风方法残留噪声较多的问题,本文在PBF方法基础上提出一种基于高斯混合模型的双麦克风噪声消除方法。该方法首先采用高斯混合模型(GMM)对目标语音存在(l1)与目标语音不存(l0)在这两种情况进行建模。其次,在实时增强阶段,根据贝叶斯分类器计算每帧的目标语音存在概率(TSPP),随后根据噪声抑制最大化准则修正PBF的增益函数并得到改进的相位差滤波器(IPBF),最后将TSPP与IPBF的增益函数相结合,进而得到一种用于双麦克风噪声消除的掩蔽滤波器。实验结果表明:本文提出算法可有效抑制残留噪声,尤其是在目标语音不存在的时间段。

基于双麦克风声源定位的视频跟踪

声源定位跟踪技术在当今社会有着越来越广泛的应用。在此使用两个高灵敏度麦克风作为传感器,配以音频信号处理芯片,接收音频信号并进行模数转换,使用FPGA器件作为核心控制器,结合TDOA算法和ILD算法,实现在室内环境下、二维平面内的声源定位。并根据声源定位的信息驱动摄像头转动,使其一直对准于声源所在位置,并保持持续跟踪。FPGA使用NiosⅡ内核,方便使用高级语言进行程序设计。摄像头的视频输出信号可接于PC机或其他视频设备。与其他定位算法相比,系统减少了使用传感器的数量。

基于双麦克风降噪技术的语音识别系统

语音控制是智能化设备的重要控制手段,而语音识别是实现语音控制的关键技术。为了设计一种可靠的、抗干扰性强的产品,提出了一种基于双麦克风降噪技术的语音识别系统。该设计运用ROHM公司的BU8332KV芯片作为语音识别前端处理的核心,利用其双麦克风降噪技术来解决语音识别中的噪声问题,结合单片机和语音识别芯片,应用于按摩椅的语音控制系统中。经过非特定人的语音识别系统的静态和噪声环境下测试,结果表明在噪声环境下,该系统有较高的识别率,适用于按摩椅的应用环境,也适合在其他有环境噪声干扰的语音识别系统中推广应用。

基于双麦克风模型的MPNLMS声反馈抑制算法

在单个麦克风的声反馈抑制系统中,基于μ准则的比例归一化最小均方(Proportionate normalized least mean square based onμ-law, MPNLMS)算法由于步长控制矩阵更优,总体收敛速度快,被广泛应用于声反馈抑制技术,但MPNLMS算法对滤波器系数的有偏估计会显著地降低其性能。针对上述问题,提出一种基于双麦克风模型的MPNLMS算法,系统中副麦克风估计主麦克风的有效输入信号,将估计信号与主麦克风输出信号相减之后所得的误差信号用于自适应滤波器系数的更新。仿真结果表明,提出的基于双麦克风模型的MPNLMS算法不再受制于扬声器输出信号与有效信号之间的相关性,而且上述算法的收敛速度、误差与最大增益均优于传统单个麦克风声反馈抑制系统中的MPNLMS算法。

支持双麦克风的蓝牙无线接收器及在教学中的应用

针对教学互动环节中需要师生同时使用麦克风的需求,设计了一种支持双麦克风的蓝牙无线接收器。该接收器可同时采集两个蓝牙麦克风的声音并放大,并直接驱动多媒体教室已有的音箱设备,具有声音清晰、安装简便的特点。

双麦克风语音增强算法研究与实现

为了满足小型化嵌入式设备语音增强对阵列体积和语音增强性能的需求,提出了一种基于一阶差分阵列的双麦克风语音增强改进算法,并给出了硬件实现方案。针对现有算法容易因静音段估计不准确造成语音增强性能下降这一问题,引入了语音活动检测,通过语音活动检测对有无声段进行判别,实现对静音段的准确估计。实验结果表明,引入语音活动检测可以有效提高语音增强的质量,相较于改进前,语音PESQ得分平均提高20.18%;基于该改进方案的FPGA硬件实现,在结果准确性方面,与纯浮点Matlab平台等效,在实时性方面,处理1 s的16 kHz语音仅需要1.92 ms,可实现实时语音增强。

基于可转动双麦克风的声源定位系统设计和研究

声源定位技术是各种智能系统的重要构成部分,具有广阔的实用场景。目前,基于固定麦克风阵列和复杂算法的定位方案存在结构复杂等不足,不适用于未来集成化发展方向。基于此,本文提出使用2个可转动麦克风实现声源定位的方案。转动结构有效提升数据采集效率,由双麦克风对不同方向的声波进行时延差分析,通过几何算法即可获得声音位置信息,本文对该系统的可行性进行了系统性验证。验证结果表明该系统结构简单、算法简捷,有望在小型化集成化声源定位解决方案中推广。

噪音环境下比较三麦克风与双麦克风助听器对言语分辨率的影响

目的:比较在噪音环境下三麦克风助听器与双麦克风助听器的指向性对成年听力损失患者的言语分辨率提高的影响和效果。 方法:20例双耳感音神经性耳聋患者(女12例,男8例)按听力损失程度分为A、B两组,每组各10人,A组高频平均听力损失(PTA=53.75),B组高频平均听力损失(PTA=73.75)。两组患者双耳配戴实验用两款西门子助听器Triano S(双麦克风指向性模式)和Triano 3(三麦克风指向性模式)耳背机,每款助听器配戴并适应一个月以后,在两个不同的声场中采用言语测试单词予言语分辨率测试,此外结合调查问卷进行评估。 结果:声场评估——两组受试者在不同的声场中测出L50值(50%言语分辨率的信噪比),使用三麦克风指向性模式明显低于双麦克风指向性模式(p<0.01),在较复杂的声场环境中三麦克风指向性的优势体现得更突出,此外,听力损失程度对L50值的影响具显著意义(p<0.01),听力损失越重,L50值越大;问卷评估——绝大多数患者表示三麦克风对解决日常生活当中的听觉困难有显著的效果。结论:噪音环境下三麦克风助听器的指向性能明显提高中度和重度成年感音神经性听力损失患者的言语分辨率。

基于两个时域LMS算法的双麦克风系统分析

本文介绍了基于两个时域LMS算法的双麦克风系统结构以及性能分析。本文提出一种采用两个时域LMS的算法,并将此算法和传统的ANC算法进行比较,分析了在不同背景噪声下的性能,改进了双麦克风系统性能。

电子耳蜗前端双麦克风语音增强及波束形成算法研究

麦克风阵列语音增强的方法是通过采用多个麦克风同时进行语音信号采集,从而增加了空间方位的信息,因此有助于提高电子耳蜗在噪声环境下的言语识别率。鉴于尺寸的限制,电子耳蜗使用的麦克风数量不能太多,从而限制了麦克风阵列形成波束的设计。为了兼顾电子耳蜗尺寸的限制条件并增加信号采集空间方位信息,本文提出了一种采用两个超薄单指向/全向组合型麦克风(TP)的语音增强和波束形成算法,每个TP麦克风均单独包含两个声管用于信号采集,达到了增加整体空间方位信息的目的。本文探讨了不同增益向量条件下波束形成的特性和双麦克风间距对波束的影响,为双麦克风语音增强技术在电子耳蜗的应用提供有价值的理论分析和工程参数。

近距离双麦克风对多运动声源方向的估计

在基于双麦克风的声学场景分析中,当双麦克风间距变小并且多个声源不断运动时,传统方法对于多个运动声源角度估计的准确性会降低。该文提出了一种适用于近距离双麦克风,对多个运动声源方向进行估计的方法。该方法提出利用改进的Gammatone滤波器对混合声源样本进行时频分析,通过提取与声源方向相对应的过零点时间差(zero-crossing time difference,ZCTD)的特征信息,利用Gauss函数对ZCTD进行统计分析,最终实现多个运动声源方向的确定。对于不同性质、不同速度、不同轨迹的多个运动声源,测试结果表明:该方法对其角度的估计准确性较好。

基于听感知特性的双麦克风近讲语音增强算法

针对近讲系统的声学场景,提出一种基于听感知特性的双麦克风语音增强算法。模拟人耳频率分解特性,用gammatone滤波器组对2路麦克风采集的声音信号进行多子带频率分解;对分解后的时域信号进行分帧,生成时频单元,并计算每个时频单元的能量;以2路信号时频单元能量比值为线索,估计每个时频单元信噪比,模拟人耳掩蔽特性生成掩蔽模板,并作用于带噪声的语音信号,实现目标语音与环境噪声的分离。实验结果表明:由2路麦克风信号时频单元能量的比值可较准确估计时频单元的信噪比;该算法可提高带babble噪声命令词的识别正确率,优于当前单通道及双通道语音增强算法。

基于波束形成与最大似然估计的近距离双麦克风语音增强算法

为了解决波束形成法直接应用于近距离双麦克风系统时存在的问题,如目标信号低频段能量损失、多方向的竞争性语音噪声难以被有效抑制等,该文提出一种基于波束形成与最大似然估计的两步去噪方法。该方法首先使用加权叠加滤波器对混合声源进行时频分解,然后通过2个零点分别在0°和180°的波束形成图的幅频响应比值,设置各时频单元所对应的初步掩蔽值,在避免低频滚降现象出现的情况下,抑制本底噪声;最后根据统计模型和简化的最大似然估计法,抑制多方向的竞争性语音噪声,进一步增强目标信号。测试结果表明：在低信噪比、多种类型噪声源共同存在的情境下,该方法可以在无需低通滤波或宽带波束补偿的情况下,恢复原始信号的能量分布特点,明显提升信噪比。