基于麥克風(fēng)陣列低信噪比下的多語音源測向技術(shù)研究.pdf

1、近年來，隨著語音信號處理技術(shù)的發(fā)展，語音源測向已成為麥克風(fēng)陣列信號處理中的一個熱點(diǎn)和難點(diǎn)。基于麥克風(fēng)陣列的測向技術(shù)不同于傳統(tǒng)陣列信號處理中的測向技術(shù)，在一維測向系統(tǒng)中，一般采用到達(dá)兩麥克風(fēng)的時差估計(jì)來反推語音源的方向，因此時延估計(jì)的精度是此測向技術(shù)的關(guān)鍵。時延估計(jì)的方法很多，傳統(tǒng)的時延估計(jì)方法如基本互相關(guān)、廣義互相關(guān)等方法易受噪聲的影響，在低信噪比情況下幾乎失效，且大都只適用于單源情況。
　　 針對上述情況，本文研究一種新的時延

2、估計(jì)方法，該算法把兩麥克風(fēng)接收的信號從時域變換到時頻域，把寬帶多語音源信號變成多個單時頻點(diǎn)信號的疊加。由于語音信號是時頻稀疏的，語音信號的能量主要集中在某些窄帶上，且各語音源的能量集中區(qū)域不交迭。本方法利用語音信號的這一特性，以時延為分類的依據(jù)，對每個頻點(diǎn)進(jìn)行能量加權(quán)聚類，能量集中的窄帶頻率里的頻點(diǎn)由于能量大，容易聚類出能量得到時延估計(jì)。同時由于每個語音源的時延不一樣，聚類出的能量峰值所對應(yīng)的時延不同，從而可以分別得出各個語音源的時延估

3、計(jì)，因此該方法適合多語音源情況下的時延估計(jì)。由于語音信號能量主要集中在某些窄帶，即使信噪比很低，窄帶內(nèi)的頻點(diǎn)信噪比仍然較高，還是能夠聚類出語音源的能量，得到時延估計(jì)，因此本方法也可以在低信噪比情況下正確估計(jì)出時延。在實(shí)際運(yùn)用中，為了獲得高的角度分辨力，一般采用大孔徑的麥克風(fēng)陣列。隨著頻點(diǎn)頻率的增大，頻點(diǎn)互功率譜所得的相位會出現(xiàn)模糊，導(dǎo)致頻點(diǎn)的時延估計(jì)不能唯一確定，聚類中出現(xiàn)偽峰。本論文采用逐次標(biāo)注法來消去由于相位模糊導(dǎo)致的偽峰，使峰值與