基于阵列麦克风的语音采集增强系统设计

文章实现一种基于麦克风阵列的语音采集增强系统,解决了抑制环境噪声干扰的难点。系统通过多核DSP平台实现,采用麦克风阵列自适应波束形成技术达到增强期望方向的语音,对噪声的抑制采用在方向图上产生零陷,对非相干噪声采用后置自适应滤波技术,能极大地提高系统采集语音的性能。

麦克风阵列语音增强技术在人工耳蜗中的应用

噪声环境下的言语识别是人工耳蜗使用者面临的一个难题,目前已提出了多种技术方法用于改善这一问题。麦克风阵列语音增强技术是其中之一,旨在通过改进人工耳蜗前端信号采集系统性能,提高信噪比提升人工耳蜗使用者噪声下的言语识别能力,具有较好的临床应用价值。本文介绍了麦克风阵列与语言增强技术的基本原理、临床应用效果、存在的问题和未来展望,以期为深入探索技术创新对改善人工耳蜗使用者噪声下言语可懂度提供参考。

利用麦克风阵列的管道主动噪声控制方法

空调通风管道在运行时,内部出现的低频噪声很难通过包裹消音材料等被动式降噪方法消除.而在部署主动噪声控制时,会出现声反馈现象,影响降噪性能甚至造成控制系统的响应发散.针对这种声反馈现象,本文在分析其产生原因的基础上,将麦克风阵列作为前馈,对Duvall-Frost结构的线性约束最小方差波束成形算法加入预调向,提出了利用麦克风阵列的管道主动噪声控制方法,实现单方向拾取来自管道上游的噪声信号,避免声反馈带来的影响.并利用滤波器x最小均方误差(FxLMS)算法作为自适应控制算法,针对4种典型低频噪声,在真实管道环境下进行主动降噪实验.实验结果表明,相比不使用麦克风阵列的情况,本文提出的主动噪声控制方法能达到明显的降噪性能,且在稳定性方面取得较好结果.

麦克风阵列鲁棒频率不变波束形成算法

在实际应用中,频率不变波束形成器通常受到麦克风阵列失配误差的影响,因此提高频率不变波束形成器的鲁棒性具有重要意义。针对上述问题提出了一种约束优化模型,可以在保持频率不变波束形成的同时提高阵列的鲁棒性。首先设计目标波束图,考虑到差分麦克风阵列本身具有频率不变的波束图,选用传统二阶超心型差分麦克风波束图做为目标波束图。上述模型以麦克风阵列权矢量的二范数作为目标函数来最大化鲁棒性,在无失真约束,目标波束主瓣逼近约束以及旁瓣增益精准控制约束下实现频率不变。然后在交替方向乘子法算法框架下,将优化问题分解为多个优化子问题求解,然后对每个优化子问题分别求解,通过仿真验证了在交替方向乘子法算法下上述模型的可行性与有效性,最终达到了麦克风阵列鲁棒频率不变波束响应的效果。

一种基于MVDR的改进型麦克风阵列语音增强算法

传统的最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)波束形成算法不能很好地跟踪信号统计特征的变化,适应时变环境的能力较差.本文对其进行改进,提出一种实时估计环境噪声及干扰的相关矩阵的方法,使用时变遗忘因子更新相关矩阵,遗忘因子根据目标语音的存在概率变化,最后引入对角加载技术更新滤波器权向量,以保证波束形成的质量.实验结果显示,相比传统的MVDR算法,改进后的MVDR波束形成算法具有更好的降噪效果,能获得更高的分段信噪比和PESQ得分.

基于数字麦克风阵列的声源定位系统研究

针对当前多麦克风定位阵列需要较大体积、信号采集流程较繁琐、效率较低、实时定位效果差的问题,设计了一个使用3个数字麦克风组成阵列进行声源定位系统;该系统利用3个麦克风的时域信息,采用广义互相关算法对达到时间延迟进行计算,通过阵元几何关系并利用阵元信号的时延,获得了在室内环境下较好的声源定位效果;系统硬件以MAXI-Bit为主控芯片,选用数字麦克风组成三元线阵采集声音数据,MCU采集麦克风信号并进行数据处理实现声源定位;最后,在LCD屏上实时显示声源的方位和距离;此外,为了更加直观地反映声源定位的准确度,还设计了舵机控制模块,舵机模块上固定激光灯指示声源,舵机转动角度随声源位置改变而实时改变;经测试,该系统最大误差为4.68%,且舵机上的激光灯可以随声源位置改变而实时指向声源;该系统可以应用在机械设备故障诊断、鸣笛抓拍等领域,从而提高生产效率。

基于深度学习的混响感知麦克风阵列语音增强

[目的]针对基于深度神经网络频谱估计的麦克风阵列算法存在数据依赖的问题,提出了一种基于深度学习的混响感知麦克风阵列语音增强算法.[方法]首先利用麦克风阵列波束形成输出与原始信号做互相关,以近似房间冲激响应的形式获取当前环境的混响特性作为LSTM网络的输入,网络模型以干净语音为目标进行训练从而输出房间冲激响应泛化向量,最后通过组合近似房间冲激响应与房间冲激响应泛化向量获得后置抗混响滤波器系数,实现语音增强.[结果]仿真和实验结果中,与波束形成、加权预测误差算法和传统深度学习去混响算法相比,所提出的方法在不同混响场景下具有更好的表现.[结论]本文方法在不同混响场景下都具有相对稳定的抗混响能力,具有较好的泛化性能.

多麦克风阵列数据融合声源定位方法研究

针对TDOA估计精度受采样频率限制的问题以及单一麦克风阵列声源定位误差较大的问题,提出了两种改进方法并进行了仿真验证。首先,为了解决采样频率低导致的TDOA估计误差较大的问题,提出了一种基于三次样条插值的改进二次互相关算法进行TDOA估计的方法,在第1次互相关后进行三次样条插值提高采样频率,之后进行第2次互相关求得TDOA。在10倍插值的条件下仿真表明该方法将TDOA误差从7.6%降低到0.6%,有效的提升了估计精度。其次,为了解决单个麦克风阵列声源定位误差较大的问题提出了一种多麦克风阵列数据融合的声源定位方法,以四元十字麦克风阵列为单元,首先在每个单元阵列上进行单独的声源定位,之后将多个单元阵列的定位结果进行融合得到最终的声源位置,选取空间中的10个点利用双麦克风阵列以及四麦克风阵列对比单麦克风阵列进行远场定位仿真,结果表明,单麦克风阵列在声源距离较远时的定位误差达1 m以上,而利用所提方法设计的双麦克风阵列的定位距离误差在0.3 m以下,四麦克风阵列的定位距离误差在0.2 m以下,大大提高了声源定位的精度。

分布式麦克风阵列拾音理论与应用方法综述

经过数十年的发展,麦克风阵列技术日益成熟,并广泛应用于视频会议、智能电视、移动通话和助听器等人机交互系统。然而,现实噪声或远距离交互场景中,限定阵型结构的传统麦克风阵列的拾音质量难以保证。随着无线智能终端设备的广泛使用,分布式麦克风阵列(或称无线声传感器网络)为提升复杂开放域语音交互系统的拾音质量提供了更多可能性,并在阵列组织、应用体验和声场覆盖度上更有优势。近年来,分布式麦克风阵列在很多语音交互任务上展现出良好的应用潜力,基本实现了对传统麦克风阵列语音任务的全覆盖。本文将重点总结现阶段分布式麦克风阵列的拾音理论和应用方法,包括阵列组织原理、麦克风节点效用评估,以及结合下游语音任务阐述其应用方法。最后,将简要论述分布式麦克风阵列走向实用的关键挑战与发展趋势。

基于移动麦克风阵列的换流站异常声源定位方法

换流变压器、交流滤波器等电力设备在运行时产生的声学信号中往往包含大量的状态信息,而传统依靠人工听诊判断设备故障位置的方式存在主观性强、效率低下、可靠性不高等问题。为此,提出一种基于移动麦克风阵列的异常声源定位方法。推导了短时傅里叶变换平移后的误差公式,由误差公式定量评估阵列移动速度与采样时间的合理范围;在频域下建立了移动麦克风与声源之间的位置函数关系,以新函数关系为基础优化了传统的波束形成算法;引入三角定位法,解决了波束形成算法只能判断方向的不足,实现了换流站内异常声源的准确定位。依据现场测试数据,搭建仿真模型验证了移动麦克风阵列定位异常声源位置的准确性。

基于双微麦克风阵列与WideResNet网络的语音命令词识别

为了提高噪声环境下语音识别的稳健性[1],提出宽残差深度神经网络的语音识别算法。该算法结合双微麦克风阵列系统、语音数据集为双微麦克风数据集,使用功率归一化倒谱系数作为特征参数输入到残差网络中进行训练。实验表明,与ResNet15模型、ResNet18模型相比,只有三个残差模块的宽残差网络在噪声环境下语音命令词的识别和内外部说话人检测任务中具有较高的准确度,均达到了95%以上。

微铣削刀具磨损监测系统中麦克风阵列的消噪性能研究

在切削加工过程中,基于切削加工声音信号的刀具状态监测系统容易受背景噪声的干扰,为确保监测系统的稳定性,提出使用麦克风阵列和维纳滤波来干扰噪声的方法。在实验过程中,采用直径为700μm的微细铣刀对SK4高碳钢工件进行切削加工,并在切削过程提供人工噪声源,然后利用麦克风阵列获取切削时的声音信号。针对获取的声音信号,结合麦克风阵列与维纳滤波器进行滤波处理。结果表明,麦克风阵列结合维纳滤波能有效改善噪声对微刀具磨损监测系统的影响。此外,分析麦克风阵列排列方式对刀具磨损识别的性能影响,结果显示,环形阵列比直线阵列麦克风阵列系统能更有效地去除噪声,在一定频带宽度下选择适当的特征值,刀具磨损识别率可达到100%。

基于分布式麦克风阵列的室内拾音系统设计

为了提高室内分布式麦克风阵列声源定位的精度,为后续更好地进行语音处理做准备,文章提出了一种新的麦克风阵列设计方案。将波束形成(BF)算法、多重信号分类(MUSIC)算法、广义互相关(GCC)算法分别应用在系统中进行测试,根据测试结果选取最适合本系统的算法。测试结果表明,GCC算法定位精度高且反应速度快,效果优于MUSIC算法和BF算法,因此选择GCC算法作为系统的定位算法。应用GCC算法的分布式麦克风阵列在室内环境中有较强的适用性,可为系统的其他操作提供良好的技术支撑。

基于麦克风阵列的声源定位研究

基于麦克风阵列的声源定位是有效声源提取的前提和基础,其技术在多媒体通信中得到了广泛的应用.讨论了基于麦克风均匀线阵和均匀圆阵的声源定位方法,并进行了仿真,其结果表明这两种模型均能有效地提取出声源的位置.并给出了算法的硬件实现的原理框图.

基于声学风洞的麦克风阵列测试技术应用研究

根据声学风洞气动噪声试验研究的需求,介绍了一种适用于声学风洞试验的麦克风阵列测试技术,并针对声学风洞的特点,利用风洞射流剪切层修正方法,提高了麦克风阵列识别声源的精准度。通过数值仿真和在0.55m×0.4m声学风洞的试验研究,验证了麦克风阵列测试系统和麦克风阵列数据处理方法识别声源的能力。研究结果表明所采用的麦克风阵列测试技术可用于声学风洞试验。最后还采用36通道的麦克风阵列在0.55m×0.4m声学风洞开展了NACA23018翼型气动噪声试验研究,试验明显地观察到翼型后缘噪声,获得不同迎角下翼型的噪声特性。

基于分层采样粒子滤波的麦克风阵列说话人跟踪方法

针对噪声与混响环境下的说话人跟踪问题,本文提出了一种基于粒子滤波的麦克风阵列声源定位与跟踪方法.该方法在粒子滤波框架下,将无混响影响的语音建立信号作为观测信息,通过计算麦克风阵列波束形成器的输出能量来构建似然函数,同时考虑语音信号不同频率成分在声源定位中的作用,利用分层采样方法提高粒子的采样效率.实验结果表明,本文方法提高了说话人声源跟踪系统的抗噪声与抗混响能力.

基于任意麦克风阵列的近场声源三维定位算法研究

基于麦克风阵列的声源定位技术在通信、语音处理等领域得到广泛的应用。本文从声音传播的基本原理出发,推导出了精确的相对幅度衰减因子,获得了更加准确的信号传播模型。利用该模型并结合子空间算法的思想,提出了适用于任意拓扑结构的麦克风阵列的近场宽带三维声源定位算法。仿真结果表明,该算法在一维均匀直线阵、二维均匀圆阵和三维均匀球面阵中,均能够得到较好的定位效果。

基于压缩感知的麦克风阵列声源定位算法

为了提高麦克风阵列在高混响、低信噪比环境中的定位性能,提出了一种基于压缩感知的声源定位算法.该算法将声源定位问题转化为稀疏信号的重构问题,将不同位置的房间冲激响应作为特征以构建字典.首先,将麦克风接收信号转换至频域,从具有较高能量的频点中求得一组扩展的频域声源信号矢量,该矢量中包含了声源的位置信息.然后,在频域中整合这些扩展的声源信号矢量,使声源的位置信息更突出,矢量中最大元素所对应的空间位置即为声源的位置估计.仿真实验结果表明,与相位变换加权的可控响应功率(SRP-PHAT)定位算法相比,所提算法的定位成功率更高,对混响的鲁棒性更强,更适合高混响低信噪比环境中的声源位置估计.

基于任意麦克风阵列的声源二维DOA估计算法研究

对基于麦克风阵列的声源定位技术进行了研究,分析了基于麦克风阵列的远场信号模型,并结合子空间的方法推导出了声源二维(水平角和俯仰角)DOA估计——2D-MUSIC算法,该算法适用于任意拓扑结构的麦克风阵列。利用MATLAB仿真工具,对几种典型阵列结构进行了对比分析,提出了2种新型的三维麦克风阵列:均匀球面阵和三维均匀直线阵。仿真结果表明,提出的DOA估计算法在二维的均匀圆阵、三维的均匀球面阵和三维均匀直线阵中,均能得到较好的DOA估计效果。

基于麦克风阵列的声源定位系统设计

从系统的角度对真实声场环境下基于到达时间差的声源定位算法进行了研究,搭建了基于麦克风阵列的声源定位系统,将LabVIEW应用于声源定位软件的开发,方便地完成信号的采集与处理,运用广义互相关函数法进行时延估计,结合平面四元十字阵模型建立方程组实现定位。该系统人机界面友好,具有较强的数据分析和处理能力,能及时跟踪声源的位置变化。