基于时延估计改进的主动隔声耳罩语音增强算法

为实现高噪声场所中的听力保护和不同角度入射声源的语音增强，文章采用基于谱减法改进的广义互相关（Generalized Cross Correlation, GCC）时延估计方法对麦克风阵列接收信号进行同步处理，将同步后的阵列信号与基于广义旁瓣抵消器（Generalized Sidelobe Canceller, GSC）的主动隔声耳罩语音增强算法结合，实现噪声抑制和语音增强。首先以GCC算法为基础，引入多窗谱估计的谱减法作为时延估计信号的预处理环节，提高传声器接收信号的信噪比对算法进行改进。随后对加入谱减法的GCC时延估计算法，比较分析了取不同加权函数的仿真结果。最后由时延估计结果对麦克风阵列信号进行时延补偿，对改进后的主动隔声耳罩语音增强算法的噪声抑制和语音增强效果进行了分析。与改进前算法相比，在不同噪声环境下输出的语音信号质量有明显提升。     

双微阵列语音增强算法在说话人识别中的应用

针对复杂噪声环境下识别性能显著降低的问题,提出一种用于说话人识别系统前端的双微阵列语音增强算法。该算法采用的是相干滤波和频域宽带最小方差无畸变响应波束形成器后置结合改进的维纳滤波器。其基本原理是首先求出双微麦克风阵列信号中两个相邻通道间的相干函数,再利用通道间信号的相干性来进行初始噪声抑制。其次,通过一个频域宽带最小方差无畸变响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)波束形成器保留目标声源方向的信号并抑制其他方向的信号干扰,再通过改进的维纳滤波器去除噪声残留提升语音质量。最后,使用梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficients,MFCC)和伽马通滤波器组频率倒谱系数(Gammatone Filter-bank Frequency Cepstral Coefficients,GFCC)对增强后的语音信号做特征参数提取并进行说话人识别。仿真过程采用声学人工头模拟双耳采集数据,实验结果表明,该语音增强算法在复杂噪声环境下能够获得较好的增强效果,能有效提升说话人识别系统的识别率。     

石油管道超声检测信号的两级自适应噪声消除算法

针对石油管道缺陷超声检测信号的噪声消除问题, 研究了一种两级自适应噪声消除算法. 第一级自适应滤波器作为预处理级, 使信号获得较好的相关性和信噪比, 确保第二级自适应滤波器获得更优的性能. 实测超声信号两级自适应滤波结果表明: 两级自适应滤波算法能有效增强超声检测信号中的缺陷信号成分, 显著提高信噪比.     

自适应串扰噪声消除技术在小孔径钻孔超声波检测中的应用

介绍了一种基于自适应滤波的噪声消除技术,分析了超声波用于小孔径钻孔检测中存在的同频串扰噪声的生成原因以及它对测量的影响,并对串扰噪声信号和待测信号进行建模;介绍了自适应噪声对消的原理,并针对应用给出了定步长自适应噪声的消除算法以及改进后的变步长自适应噪声消除算法,对两种算法在自适应学习速率上进行了比较,并给出经自适应去噪后的信号和原始信号的对比结果。     

低信噪比环境下语音识别的鲁棒性方法研究

针对噪声环境下语音识别率急剧下降的问题，提出了一种基于语音时频域稀疏性原理的改进最小方差无畸变响应波束形成与改进维纳滤波结合的算法。该算法首先利用麦克风阵列语音信号的空间信息，通过基于时频掩蔽的改进最小方差无畸变响应波束形成器，增强目标声源方向的语音信号，抑制其他方向噪声的干扰，然后再使用改进的维纳滤波器去除残留噪声并提高语音可懂度，对增强后的语音信号提取梅尔频率倒谱系数作为特征参数，使用隐马尔可夫模型搭建语音识别系统。实验结果表明，该方法能够有效提高低信噪比环境下的语音识别率，具有较好的鲁棒性。     

水下单边带语音多通道增强技术

船舶噪声是影响水下语音通信质量的主要因素。为了提高单边带语音信号的信噪比和语音质量,采用多通道自适应增强算法对语音信号进行研究。该算法运用自适应信号增强技术,具有运算量小、易实时实现、消噪效果显著等优点,并且能够有效利用不同换能器接收到的信息。从理论上对该算法进行了分析,并结合海试数据进行验证。结果表明,低信噪比、非平稳噪声环境下,该算法有效抑制了接收信号中的尖锐噪声,并且当系统收敛时,使其趋于白化,明显提高了系统的输出信噪比,显著改善了语音质量,在性能上明显优于传统的信号相干叠加算法。     

基于最大相关熵准则的水下生物脉冲噪声消除方法

近海生物噪声表现为脉冲噪声,这一类噪声显著降低了水声通信系统的性能。结合水声信道的稀疏特性,提出一种基于最大相关熵准则的级联滤波器算法,该算法实现了脉冲噪声的消除及稀疏信道估计。第一级自适应滤波器完成对噪声的消除工作,第二级滤波器对去噪后的信号进行稀疏信道估计。该方法的优势在于无需知道信号和噪声的相关信息。仿真结果表明,提出的方法比单一的滤波器结构和传统信道估计算法性能更加优越。     

STFT及其在回声消除方面的应用

论述了STFT(Short-Time Fourier Transform)理论及其特点,设计了一个在桌面音频系统中由于麦克风和听筒的耦合而产生语音干扰(主要是回声)的消除系统,该系统利用STFT将所需信号和噪声信号变换到频域,通过频谱相减消除噪声。提出了一个基于多信道回声消除器的子带最小二乘滤波器理论分析和估算方法,该方法具有较强的自适应能力、算法收敛快、控制精度高。     

高噪声环境下的麦克风阵列VAD算法研究

首先介绍一种基于频带方差的语音活动检测（VAD）算法，然后在此基础上，给出一种对麦克风阵列各通道信号同时进行VAD的新算法（ICA—VAD）：经ICA分离出的相对纯净的语音信号作为参考信号，其VAD结果用于指导阵列信号的语音检测。实验结果表明该方法在恶劣的噪声环境下仍可以获得准确的检测结果，且计算机模拟显示这是一种比较好的抗噪语音检测方案。     

自适应传递滤波器的研究

本文介绍一种称作自适应传递滤波器的新颖的滤波器结构。文中将这一滤波器的性能和一般称作为自适应噪声抵消滤波器的常规滤波器结构的性能进行了实验比较。在有关的实验中,两种滤波器都采用Widrow的LMS(least-mean-square)算法来实现的。