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基于空域滤波的语音分离研究

作　者: 汪健
导　师: 王建英
学　校: 西南交通大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 语音分离麦克风阵列稀疏分解波束形成稳健性
分类号: TN912.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 25次
引　用: 1次
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内容摘要

现实生活中,人类能够在复杂的环境下将注意力集中于感兴趣目标的说话内容,语音分离的目的就是为了让计算机也具备这种能力,即在众多说话人背景下提取出感兴趣的一个或多个说话人的语音。麦克风阵列在时域和频域的基础上增加了空间域,为语音分离算法提供了一个新的思路,就是根据声源空间位置的不同对不同声源进行分离。本文就是按这个思路进行语音分离算法的研究,主要工作概括如下：第一,分析了语音信号的特性和声波传播特性,在传统阵列信号处理的基础上,研究了麦克风均匀线性阵列的近场、远场信号模型。第二,针对基于麦克风阵列的高分辨率参数估计(如MUSIC)和波束形成参数估计(如MVDR)方法在抗噪性方面的不足,利用阵列信号的稀疏性将信号稀疏分解算法应用于声源定位,通过实验仿真验证了该算法在低信噪比情况下有较好的鲁棒性,而且能够对相干信源进行定位估计；基于稀疏分解的声源定位算法是通过不同的方位参数建立原子库,并通过全局搜索寻找最佳原子,这样导致了该算法复杂度较高,计算量大,针对这一问题,使用基于近场扇区划分的匹配追踪算法,大大的减少了MP分解算法的计算量,为MP分解算法应用于实时系统提供了可能。第三,研究了近场自适应波束形成算法,使用麦克风阵列近场模型将传统MVDR波束形成算法应用于近场环境,针对MVDR波束形成算法稳健性方面的不足,研究了近场稳健MVDR波束形成(RCB)算法,使得MVDR波束形成算法具有对导向矢量误差和有限样本效应的双重鲁棒性。第四,结合声源定位算法和波束形成算法通过使用MATLAB仿真演示语音分离效果。

全文目录

摘要  6-7
Abstract  7-11
第1章绪论  11-14
  1.1 本文的研究背景及意义  11-12
  1.2 相关技术研究现状  12-13
  1.3 本文的主要工作和内容安排  13-14
第2章麦克风阵列模型分析  14-20
  2.1 语音信号特性与声波传播模型分析  14-16
    2.1.1 语音信号特性  14-15
    2.1.2 声波传播模型分析  15-16
  2.2 窄带阵列信号处理模型  16-17
  2.3 麦克风阵列处理模型  17-19
    2.3.1 近场与远场  17-18
    2.3.2 麦克风均匀线阵近场模型  18-19
  2.4 小结  19-20
第3章基于稀疏分解的声源定位算法研究  20-39
  3.1 引言  20
  3.2 信号稀疏分解概述  20-23
    3.2.1 稀疏分解基础  20-21
    3.2.2 匹配追踪算法(Matching pursuit)  21-23
  3.3 基于MP分解的近场声源定位估计  23-33
    3.3.1 原子库  23-26
    3.3.2 算法描述  26-28
    3.3.3 仿真实验  28-33
  3.4 扇区匹配算法  33-38
    3.4.1 扇区匹配算法设计  33-34
    3.4.2 仿真实验  34-38
  3.5 小结  38-39
第4章近场自适应波束形成算法  39-54
  4.1 引言  39
  4.2 常见波束形成器  39-41
    4.2.1 近场常规波束形成  39
    4.2.2 近场MVDR波束形成  39-40
    4.2.3 仿真实验  40-41
  4.3 稳健近场自适应波束形成算法  41-49
    4.3.1 近场样本协方差矩阵求逆法  41-42
    4.3.2 对角加载法  42
    4.3.3 近场稳健Capon波束形成方法  42-44
    4.3.4 仿真实验  44-49
  4.4 语音分离仿真实验  49-53
  4.5 小结  53-54
总结与展望  54-56
致谢  56-57
参考文献  57-61
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果  61

基于空域滤波的语音分离研究

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