一种广义旁瓣抵消器结构的语音增强改进算法

当广义旁瓣抵消器（Generalized sidelobe canceller,GSC）结构的语音增强算法对语音信号的入射方向角估计不准确时,阻塞矩阵（Blocking matrix,BM）不能完全阻塞目标语音,使得部分语音通过阻塞矩阵,在后期多输入抵消器（Multiple-input canceller,MC）模块中和参考信号相抵消,造成目标语音的损失。针对广义旁瓣抵消器因信号到达方向（Direction of arrival,DOA）估计误差而导致语音泄漏的问题,本文提出了一种麦克风阵列语音增强的优化算法,先对经过时延补偿的信号进行频谱调整,再利用MC模块输出与BM模块输出存在相关性的特点,对阻塞矩阵进行自适应调整,使方向估计参数更趋近于真实目标语音方向,以减少阻塞矩阵中目标语音的泄漏。仿真结果表明,该算法 可以有效减少阻塞矩阵中目标语音的泄漏、增强系统的鲁棒性以及提高语音增强效果。     

基于子带广义旁瓣相消器的麦克风阵列语音增强*

为了加快基于广义旁瓣相消器的麦克风阵列语音增强系统的收敛速度,将其自适应模块的输入信号分解到子带以进行处理,并将多通道维纳滤波器引入广义旁瓣相消器的非自适应支路,以更有效地抑制非相干噪声。实际测试结果表明,相对于基于全带广义旁瓣相消器的麦克风阵列语音增强系统,采用该子带广义旁瓣相消器结构的语音增强系统具有更快的收敛速度和更高的输出信噪比。     

基于广义奇异值分解的通用旁瓣消除算法

提出一种新的通用旁瓣消除器结构,它利用广义奇异值分解(Generalized singular value decomposition,GSVD)技术,通过广义奇异向量的变换间接估计声源到麦克风之间的传递函数.不同噪声环境下的实验结果表明,与现有的各种GSC算法相比,该算法能够更有效地抑制混响和噪声,并且增强后的语音失...     

智能音箱中的一种快速回声消除算法

考虑到智能音箱中多采用麦克风阵列作为拾音装置,而单通道自适应滤波技术对声学回声消除具有失真性和复杂性,提出一种麦克风阵列快速回声消除算法。该算法首先用自适应滤波技术估计第一通道回声,然后估计阵列间的相对回声传递函数,把两者相乘得到其他通道回声;其次,把估计出的回声和噪声当作广义旁瓣抵消器（GSC）波束形成下支路的噪声参考信号,利用GSC波束形成算法去除回声和噪声。仿真结果表明,在中度混响、远距离、低回噪比且用音乐作为回声环境时,该算法具有良好的回声消除与噪声抑制性能,不仅运算量小,而且使目标语音信号具有较高的信源失真率和可懂度。     

低信噪比损失的旁瓣抑制滤波器

提出一种具有低信噪比损失的旁瓣抑制滤波器设计方法.常规的旁瓣抑制滤波器通常以峰值旁瓣最低为设计目标,未考虑信噪比损失的控制.本设计先给出了滤波器信噪比损失的表达式,在设计目标函数时考虑了信噪比损失,按加权失配滤波法得到显式的滤波器系数迭代关系式.该方法适用于二相码、多相码、LFM信号和NLFM信号.对于LFM信号,在信噪比损失相同(均为1.4 dB)的情况下,本方法所得滤波器较之常规的频域加窗法,峰值旁瓣低5 dB以上;而在峰值旁瓣电平相近的情况下,信噪比损失只有1 dB.     

一种基于信噪比最大化的信号恢复方法

针对平稳噪声下的信号恢复问题,提出一种信噪比最大化指标函数,利用混合信号中噪声的协方差矩阵先验知识,通过多通道信号的线性组合,恢复出需要检测的信号,并使其信噪比最大化。对方法进行了推导和仿真,结果表明,这种基于信噪比最大化的信号恢复方法能够在信号和噪声频谱有较大重叠的情况下,增强信号同时抵消噪声,以最大信噪比恢复出需要的信号,效果明显,具有良好的实际应用价值。     

基于麦克风小阵的多噪声环境语音增强算法

针对助听器等设备在非平稳或多种噪声并存环境下使用效果急剧下降的问题,提出一种基于小尺寸麦克风阵的相干滤波广义旁瓣抵消(CF-GSC)语音增强算法。该算法结合麦克风阵采集信号的特点,对各阵元间采集时表现为弱相关的海浪、风扇等近似白噪声,以及采集时表现为强相关的点源信号及其他竞争噪声,分别利用相干滤波和传统广义旁瓣抵消(GSC)结构对弱相关与强相关噪声的良好滤除效果,结合语音活动检测(VAD)在噪声段进行联合处理。仿真实验表明在多类噪声存在环境下,该算法能取得相对改进的通道间相干函数滤波算法及传统广义旁瓣抵消算法2 dB左右的增强效果提升,同时能获得良好的话音可懂度。     

基于DSP的回波抵消器的软件实现

随着通讯、数字信号处理和大规模集成电路技术的飞速发展,人们对语音通信质量的要求越来越高。回波抵消技术能有效的解决长距离电话网络、IP电话、免提电话和视频会议等通信系统中的回波问题,很好地改善了语音通信质量,具有广阔的市场前景。主要研究用于声音通讯系统中的声回波抵消技术。针对具体应用以及DSP芯片的特点,结合BEPNLMS算法,给出了一种基于TM S320VC 5402 DSP实现回波抵消的软件设计方案。     

基于噪声抵消与波束形成的小阵语音增强

为了提高麦克风小阵的语音增强效果,将阵列抗串扰自适应噪声抵消（ACRANC）方法与波束形成（BF）方法相结合,提出了一种效果更好的小阵语音增强方法。首先,通过生成多个ACRANC子系统,获得多路增强语音信号;然后,通过所提的自适应模式控制（AMC）算法和延迟求和（DAS）波束形成方法进一步提高多路增强语音信号的增强效果。对提出的方法进行了计算复杂度估计,验证了所提方法可以通过普通芯片实时实现。实际环境下的实验结果也表明,所提方法的语音增强效果相较ACRANC方法有所提高,具有一定的优越性。     

改进的基于旁瓣对消的单脉冲测角算法

研究了基于自适应广义旁瓣对消技术的单脉冲角度跟踪算法。在自适应广义旁瓣对消器(G enera l s ide lobecance ller,G SC)结构下,当存在指向误差的时候,阻塞矩阵不能完全阻塞期望信号,导致辅助支路上产生期望信号泄露,从而使得单脉冲角度跟踪性能下降。为了解决此问题,提出了一种基于辅助支路子空间投影的算法,该算法利用了期望信号空间和干扰空间正交的特点,减少了泄露的期望信号对波束形成性能的影响,从而保证了单脉冲角度跟踪的性能。理论分析和仿真结果表明了该算法的有效性和优越性。     

基于鲁棒波束形成的麦克风阵列系统

为了提高噪声消除的鲁棒性,传统的通用旁瓣消除器采用固定波束形成作为输出的系数约束自适应滤波器,采用CCAF的输出作为输入的标准约束自适应滤波器.此系统的跟踪性能随信号频率变化而改变,并且由于波束带宽的影响使得目标语音在低频发生畸变.采用优化波束形成方法来得到较宽的带宽,对输出进行后滤波处理来消除残余噪声.试验表明本方法可明显提高语音信噪比.     

一种基于混沌优化的Smith预估器设计

提出了采用基于模拟退火策略的混沌优化算法，实现对Smith预估器参数的全局寻忧。仿真结果表明，经混沌优化的Smith预估器具有良好的跟踪特性和干扰抑制能力，对对象扰动具有较强的鲁棒性。     

步长随输入信噪比变化的LMS算法

介绍了归一化最小均方误差(LMS)算法,分析了它在平稳环境噪声下步长不能自动调整的弊端。然后提出了步长随输入信噪比变化的LMS算法,分析了步长调整规律。根据该算法在噪声抵消的起始阶段收敛性能差并可能出现发散的现象,对该算法进行了修正,即在起始阶段采用归一化LMS算法,之后利用步长随信噪比变化的LMS算法。通过对语音信号的消噪仿真,表明修正的步长随输入信噪比变化的LMS算法收敛性能好,输出信号的信噪比有了较大的提高。     

一种时变加权系数广义预测控制算法鲁棒性分析

针对标准广义预测控制算法,本文提出一种时变加权系数的广义预测控制性能指标,和标准算法相比,减小计算量并获得更好的性能指标.同时,文中讨论了两种典型的系统不确定性,并针对非结构型系统不确定性讨论该文算法的鲁棒性,给出了鲁棒控制域.通过对受控自回归积分滑动平均模型的仿真实例表明选择不同时变系数β和预测时域N,控制量加权系数λ,对系统性能有很大的影响.因此,该算法为现场操作人员的参数选择提供一个衡量的依据.最后,仿真结果验证了算法的有效性.     

基于干扰抵消的GPS伪卫星抗远近效应方法研究

针对GPS伪卫星导航系统中出现的"远近效应"问题,提出了一种新的应用于GPS接收机端的解决方法。利用发生"远近效应"时不同通道间相关峰值的差值判断出强干扰信号,重构强干扰并将其从接收信号中抵消。建立了系统模型,给出了该方法的实现原理框图,并详细分析了该方法的性能。仿真和信噪比分析都表明,该方法有较好的抗"远近效应"能力,适合GPS伪卫星导航系统应用。     

线性广义系统的最优和鲁棒满阶平滑器

对于线性离散随机广义系统,利用增广状态方法将平滑器问题转化为增广状态的滤波器问题.基于极大似然线性估计准则,提出了最优的满阶平滑器,其中增广状态滤波器的误差方差阵满足广义Riccati方程.当线性离散广义系统的过程噪声和观测噪声的方差不确定时,基于极大极小鲁棒设计原理和最优满阶平滑算法,得到了鲁棒满阶平滑器.应用动态误差方差分析方法证明了其鲁棒性,即鲁棒平滑误差方差阵存在一个上界方差矩阵.数值仿真例子验证了其有效性和正确性.     

一种基于局部变换处理的干扰抵消后置处理方法

针对基于阻塞矩阵方式抵消干扰产生的探测影区问题,提出了一种基于局部变换处理的干扰抵消后置处理方法。首先根据干扰抵消方位对接收阵拾取数据进行线性变换处理,合成一组新数据;其次采用空间谱合成方法对新数据进行变换处理,得到空间各方位对应空间谱;然后采用局部变换处理方法,提取空间谱基底变化量;最后采用空间谱基底变化量对空间谱进行均衡处理,降低探测影区。数值仿真和数据处理均表明,该方法通过对干扰抵消后空间谱进行局部非线性均衡处理,减小了空间谱基底变化量,将探测影区缩小到了3°以内,改善了基于阻塞矩阵方式干扰抵消方法。     

基于麦克风阵列的高信噪比定向采音系统

研究讨论了用于麦克风阵列的高信噪比定向采音算法,设计实现了麦克风阵列语音采集系统.通过对采集到的空间中不同方向音频进行数字信号处理,使阵列形成的波束主瓣指向目标语音,零陷指向干扰源,提高采音信噪比,实现对声源的定向采音等.测试结果表明,本系统采音效果良好,采集到的声音信号主瓣很窄,能够实现高信噪比定向采音.     

一种提高测量数据信噪比的方法

为了提高测量信号的信噪比,以最大似然估计理论为基础,针对加性高斯噪声,设计了一种信号估值滤波器。试验表明,通过适当的调整采样频率和调节滤波器的阶次,该估值滤波器能够有效地消除噪声干扰,提高信号的信噪比。