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文檔簡介
1、本文主要研究基于麥克風陣列的語音增強方法.時延估計和語音活動檢測(Voice Activity Detection,簡稱VAD)技術是陣列增強的重要組成部分,其準確性直接影響到語音增強效果.獨立分量分析(IndependentComponent Analysis,簡稱ICA)能夠僅由觀測信號恢復出各個統(tǒng)計獨立的源信號,利用它可以一定程度上將語音與噪聲分離,將其與現(xiàn)有算法相結合則有可能達到更好的增強效果,因此本文重點做了以下幾方面工作:(
2、1)研究了互功率譜相位(Crosspower Spectrum Phase,簡稱CSP)時延估計方法的性能,針對該方法在低信噪比和強混響情況下性能下降的問題,給出了兩種改進方法.(2)給出一種對麥克風陣列各通道信號同時進行VAD的算法.經(jīng)ICA分離出的相對純凈的語音信號作為參考信號,其VAD結果用于指導陣列信號的語音檢測.(3)針對實際環(huán)境下噪聲和混響對語音增強系統(tǒng)性能的影響,在廣義旁瓣抵消器(Generalized Sidelobe
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