（信号与信息处理专业论文）基于麦克风阵列的语音增强算法研究.pdf

摘要 摘要 和单个孤立麦克风相比，麦克风阵列在时频域的基础上增加了一个空间域， 对来自空间不同方位的信号进行空时频联合处理。因此，它可以弥补单个孤立的 麦克风在噪声处理、声源定位跟踪、语音提取分离等方面存在的不足，能够广泛 应用于各种具有嘈杂背景的语音通信环境( 如会场、多媒体教室、助听器，车载 免提电话、战场等) ，以提高语音通信质量。麦克风阵列研究是阵列信号处理的新 方向，具有广阔的市场应用前景。 本论文结合阵列信号处理和语音信号处理的特点，研究了如何利用自适应波 束形成技术进行语音增强。即自适应的形成一个波束指向目标声源，并且在干扰 源的方位形成零点，达到语音增强的目的。其中，主要研究如何克服阵列模型误 差( 如声源定位误差，阵列拓扑误差，通道响应误差等) 对波束性能的影响，即 提高波束的鲁棒性。 论文的第一章是引言，介绍了该领域的研究背景、研究现状和待解决的问题、 以及本文的研究内容和创新点等等。 第二章以球面波动方程为基础，建立了基于麦克风阵列的语音信号处理通用 模型( t h eg e n e r a ls i g n a lm o d e lo f m i c r o p h o n e a r r a y s ，g s m m a ) 。和传统的阵列模 型相比，g s m m a 不再使用窄带和远场假设，将语音信号看作是宽带非平稳信号， 并且考虑了各通道由于传播路径的不同引起的幅度衰减差异。传统的阵列模型可 以看作是g s m m a 的一个特例。 第三章从降低目标声源定位误差出发，研究如何保证自适应波束形成算法的 性能，提出了一种基于双重加权的宽带m u s i c 声源定位算法( d o u b l yw e i g h t e d b r o a d b a n dm u s i c ，d w b - m u s i c ) 。d w b - m u s i c 以宽带m u s i c 算法为基础，在 各频点利用子空间分解原理对声源进行定位。算法首先对各频点噪声子空间进行 加权，降低单频点定位误差的方差。其次，再利用各频点的信噪比信息，对各频 点的定位结果进行二次加权，得到最终的宽带声源定位结果。 第四章提出了一种利用阵列旋转不变性的宽带盲波束算法( b r o a d b a n d d e t n i n i s t i cb l i n db e a m f o r m i n g ，b - d b b f ) ，避开了声源定位问题，在阵列满足旋 转不变性的假设下，进行语音增强。针对宽带波束各频点分离序列可能出现的通 摘要 道互换和幅度模糊，提出了一种基于相邻频点分离序列相关性的通道重排方案， 确保分离序列的频域一致性。另外，通过调整权矩阵的模，消除了幅度模糊，使 分离的序列没有幅度失真。 第五章研究如何处理一般的方向矢量( 或导向矢量s t e e r i n gv e c t o r ) 误差，重 点研究了基于对角加载的鲁棒自适应波束形成算法( r o b u s ta d a p t i v eb e a m f o r m i n g ， r a b f ) 。本章解决了该类算法的关键问题，即如何选择对角加载因子。在引入一 系列假设后，本章推导出了最优对角加载因子的近似解析解。和迭代求解的方法 相比，该结果不但降低了运算量，还揭示了哪些因素可以影响最优加载因子，以 及如何影响。在此基础上，对该算法进行了性能分析。 第六章提出了一种基于联合最坏情况性能优化的r a b f 算法( j o i n tw o r s t - c a s e r a b f ，j w 二i 渔b f ) 。针对语音信号非平稳以及算法处理的实时性要求，提出的 j w - r a b f 算法具有对有限样本数效应( f i n i t es a m p l ee f f e c t ) 和方向矢量误差的双 重鲁棒性。该算法也属于对角加载类算法，和w - r a b f 不同，j w - r a b f 通过对目 标函数以及限制条件进行联合最坏情况性能优化来确定最优加载因子。本章同样 推导出了其最优加载因子的近似解析解。在此基础上，结合频率聚焦技术，提出 了宽带j w - r a b f 算法。该算法在相应频带上形成一个宽带波束，满足波束图随频 率的变化在最小二乘意义下最小，并且，还可以有效处理宽带相干干扰源。 第七章对全文进行了总结，比较了提出的各算法的优缺点，分析了存在的不 足，提出了相应的解决方案，并且对后期的研究工作进行了展望。 关键词：麦克风阵列，语音增强，鲁棒算法、m u s i c 算法，旋转不变性，自适应 波束形成，对角加载，方向矢量误差 t h es i g n a l sr e c e i v e db ym i c r o p h o n ea r r a y s c a nb ep r o c e s s e dn o to n l yi n t i m e - a n d f r e q u e n c yd o m a i n , b u ta l s oi ns p a t i a ld o m a i n , c o m p a r e dw i t ht h o s er e c e i v e d b ys i n g u l a r0 1 i s o l a t e dm i c r o p h o n e s ，c o n s e q u e n t l y , i v i a p o s s e s s e sc a p a b i l i t i e so f s t r o n g i n t e r f e r e n c es u p p r e s s i o n , s p e e c hs o u r c e sl o c a l i z a t i o n , w a c k i n ga n ds e p a r a t i o n , e t c f o r t h i sr e a s o n , i th a sb e e np r o p o s e da sap r o m i s i n gs o l u t i o nt oe x c e l l e n t 删i 锣o fs p e e c h c o m m u n i c a t i o ni ns u c ha p p l i c a t i o n sa st e l e c o n f o r e n c e , h a n d s - f i e em o b i l et e l e p h o n ea n d h e a r i n ga i d s m aw i l ld e f i n i t e l yr e p l a c ec o n v e n t i o n a ld e s k t o pa n dh e a dm i c r o p h o n e si n n e s tf u t u r e t h et o p i co ft h i sp a p e ri sh o wt oe r h m l c et h ed e s i r e ds p e e c hs o u r c e sv i aa d a p t i v e b e a m f o r m i n g ( a b dt e c h n i q u e si nm a s i n c et h ep e r f o r m a n c eo f a b f i sv e r ys e n s i t i v e t os t e e r i n gv e c t o rm i s m a t c h e s ( c g ，l o o kd i c 虹o ne l l o r s , i m p e r f e c ta r r a yc a l i b r a t i o n , s o u r l o c a ls c a t t e r i n ga n dw a v e f i - o n td i s t o r t i o n s ) , t h ep r o b l e mo fh o wt oi m p r o v et h e a l g o r i t h m sr o b u s t n e s s i sd i s c u s s e di nd c t i a l i ns e c t i o ni ，t h eb a c k g r o u n do ft h i sf i e l di sp r e s e n t e d , i n c l u d i n gt h et h e o r e t i c a l 踟出t e c l ：m t h ec u r r e n tr e s e a r c h i n gs t a t u sa sw e l la st h ee x is t i n g p r o b l e m si nt h i sf i e l d t h eo r g a n i z a t i o na n dm a i nc o n t r i b u t i o n so f t h i sp a p e ra r ep r e s e n t e da l s o i ns e c t i o n ，t h eg e n e r a ls i g n a lm o d e lo fm i c r o p h o n ea r r a y s ( o s m m a ) i s p r o p o s e d , b a s e do nt h es p h e r i cw a v e f m n tp r o p a g a t i o ne q u a t i o n c o m p a r e dw i t ht h e c o n v e n t i o n a lm o d e l ，g s m m an ol o n g e rt a k e st h en s r r o w b a n da s s u m p t i o na n dt h ef a r f i e l da s s u m p t i o nf o rg r a n t e d s i n c et h e r ei s1 1 0 r r i e fi nm a s y s t 郴, s p e e c hs h o u l db e t r e a t e da sav e r yw i d eb a n ds i g n a l m o r e o v e r , s i n c et h es p e e c hs o u i o 韶m a yb ev e r y c l o s et ot h ea r r a y , i e ，w i t h i nt h en e a rf i e l do f t h ea r r a y , t h ed i f f e r e n c e so f t h ea m p l i t u d e a t t e n u a t i o nb e t w e e na d j a c e n tc h a n n e l s 删db et a k e ni n t oc o n s i d e r a t i o n o b v i o u s l y , t h ec o n v e n t i o n a lm o d e li sas p e c i a lc a s eo f g s m m a i ns e c t i o ni i i , 8 na p p r o a c ho fd o u b l yw e i 曲t e db m m b a n dm u s i c a l g o r i t h m w b - m u s i c ) i sp r e s e n t e d , a i m i n ga tm j n i 功j z i n gt h ev a r i a n c eo fs p e e c h $ o u i c e l o c a l i z a t i o ne r r o r s i nt h i ss e c t i o n , t h et r a d i t o n a l1 - d i m e n s i o n a la n d n a r r o w b a n dm u s i c i se x t e n c dt ot h em u l t i d i m e n s i o n a la n db r o a d b a i l dv e r s i o nf i r 吼m a k i n gi ts u i t a b l ef o r m as y s t e m s t h e nt w os e q u e n t i a lw e i g h t i n go p e r a t i o n sa r ea p p l i e dt oi m p r o v et h e p e r f o r m a n c e ( 1 ) aw e i g h tm a t r i xi si n l p o s e do nt h en o i s es u b s p a c ew h e ni m p l e m e n t i n g m u s i ca te a c hf r e q u e n c yb i n ( 2 ) a n o t h e rs n rb a s e dw e i g h tv e c t o ri si m p o s e do nt h e o r i g i n a le s t i m a t e sa te a c hb i n , i no r d e rt oc a l c u l a t et h ef i n a lb r o a d b a n ds o u l p ：el o c a t i o n t h ef o r m e rd e c r e a s e st h es t a n d a r dd e v i a t i o no ft h en a r r o w b a n de s t i m a t e sa te a c hb i n , w h i c hi su s u a l l yc a u s e db ya r r a yp e r t u r b a t i o n s t h el a t t e rw e a k e n st h en e g a t i v ee f f e c to f t h o s ee s t i m a t e sa ll o ws n rb i n s0 1 1t h ef i n a lb r o a d b a n de s t i m a t i o n t h et w ow e i g h t i n g o p e r a t i o mt o g e t h e ri m p r o v et h er o b u s t n e s so fb m a d b a n ds p e e c hs o u r c el o c a l i z a t i o n d m m a t i c a l l y am o r ep r e c i s el o c a l i z a t i o nw i l lr e d u c et h es t e e r i n gv e c t o rm i s m a t c h d e f i n i t e l y i ns e c t i o ni v , t h er o b u s 恤e s sa g a i n s ts o u i c cl o c a l i z a t i o no r r o r si se n s u r e dv i aa b l i n dw a ya n da na p p r o a c ho f b r o a d b a n dd e t e r m i n i s t i cb l i n db e a m f o n n i n g ( b - d b b f ) i sp r e s e n t e d i ti sb a s e do nt h ec o n v 蛆t i o n a ln a r r o w b a n dd b b fa l g o r i t h mv i ar o t a t i o n a l i n v a r i a n c et e c h n i q u e s u t i l i z i a gt h en o n s t a t i o n a r i t yo fb m a d b a n ds p e e c hs o u n d s ，t h e n a r r o w b a n dd b b fi se x t e n d e dt ob r o a d b a n ds c 锄r i o sa n di m p l e m e n 戗li nf r e q u e n c y d o m a i n t h en o n s t a t i o n a r i t yo fs p e e c hp l a y sak e yr o l ei nt h i se x t e n s i o n as p e c i a l c o r r e l a t i o n - b a s e dc h a n n e lr e a r r a n g i n g ( c r ) o p e r a t i o ni sp e r f o r m e dt oc o p ew i t ht h e p r o b l e mo fc h a n n e ls w a p m o 聪：0 吼t h ep r o b l e mo fs c a l ea m b i g u i t yi se l i m i n a t e da l s o b yn o r m a l i z i n gt h en o r mo f t h ew e i g h tm a t r i c e s a sar e s u l t , t h ed e s i r e ds o u r c 2 se l l sb e r e c o v e r e dw i t h o u ta n ys c a l ed i s t o r t i o n i ns e c t i o nv ，t h em e t h o d sw i t hr o b u s t n e s s a g a i n s tg e n e r a ls t e e r i n gv e c t o r m i s m a t c h e si si n v e s t i g a t e d f o rt h es a k eo fs i m p l i c i t y , t h er o b u s ta d a p t i v eb e a m _ f o r m i n g ( r a b f ) b a s e do nw o r s t - c a s ep e r f o r m a n c eo p t i m i z a t i o n ( w o r s t - e a s er a b f , w - r a b f ) i se m p h a s i z e de s p e c i a l l y i tb e l o n g st o t h ec l a s so f d i a g o n a ll o a d i n g a p p r o a c h e sw i t ht h e l o a d i n gl e v e ld e t e r m i n e db a s e do nw o r s t - c a s ep e r f o r m a n c eo p t i m i z a t i o n ac l o s e d - f o r m s o l u t i o nt ot h eo p t i m a ll o a d i n gi sd e r i v e da f t e rs o m e a p p r o x i m a t i o n s b e s i d e sr e d u c i n g t h ec o m p u t a t i o n a lc o m p l e x i t y , i ts h o w sh o wd i f f e r e n tf a c t o r sa f f e c tt h eo p t i m a ll o a d i n g b a s e do nt h i ss o l u t i o n , ap e r f o r m a n c ea n a l y s i so ft h eb e a m f o r m e ri sc a r r i e do u t a sa c o n s e q u e n c e ，a p p r o x i m a t e dc l o s e d - f o r me x p r e s s i o n so fs o u r c e - o f - i n t e r e s t ( s o dp o w e r w a b s l r a c i e s t i m a t i o na n dt h eo u t p u ts i g n a l - 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r a b f , i ta c h i e v e sb e t t e r m b u s m e s si nt h eo a s eo fs m a l ls a m p l ed a t as i z e m o r e o v e r , c o m b i n e dw i t hf r e q u e n c y f o c u s i n g 饵f ) t e c h n i q u e s ，狃a p p r o a c ho fb r o a d b a n dj w - r a b f i sp r e s e n t e d b e s i d e s e n s u r i n gt h ef r e q u e n c yi n v a r i a n c eo f b r o a d b a n db e a m p a t t e r n , i tp o s s e s s e st h ec a p a b i l i t y o f s u p p r e s s i n g b o t h c o r r e l a t e da n d u n e o r r e l a t e d i i n 朗 b r 髓c e s e f f e c t i v e l y i ns e c t i o nv i i , t h ew o r ko ft h i sp a p e ri ss u m m a r i z e da n daf e wi m p o r t a n t c o n l u s i o n sa r ed r a w n a tt h ee n do ft h i sp a p e f ，ad i s c s s i o na b o u ts o m ep o s s i b l ef u t u r e r e s e a r c hw o r ki sa l s oi n e s e n t e d k e y w o r d s ：m i c r o p h o n ea r r a y ；s p e e c he n h a n c e m e n t ；r o b u s ta l g o r i t h m ；m u s i c a l g o r i t h m ；r o t a t i o n a li n v a r i a n c e ；a d a p t i v eb e a m f o r m i n g ；d i a g o n a ll o a d i n g ；s t e e r i n g v e c t o rm i s m a t c h e s v 图表目录 图表目录 图1 1 常见的麦克风阵列拓扑结构2 图1 2 麦克风整理在智能视频会议中的应用3 图1 3 麦壳风阵列产品举例 图1 4 语音波形图5 图1 5z e l i n s k i 后滤波法的基本原理9 图1 6m v d r 波束的基本原理图1 1 图1 7 目标方向矢量误差对m v d r 波束的影响 1 4 图2 1 传统均匀线阵u l a 模型2 3 图2 2 麦克风均匀线阵模型2 5 图2 3 麦克风均匀圆阵模型2 7 图2 4 具有任意拓扑结构的麦克风阵列模型2 8 图2 5 基于频域加权的宽带波束形成技术1 3 l 图2 6 基于时域加权的宽带波束形成技术3 2 图2 7 宽带波束图的频域一致性问题3 4 图3 12 d - m u s i c 声源定位仿真图。4 0 图3 2d w b m u s i c 算法流程4 7 图3 3d w b - m u s i c 算法定位仿真5 1 图3 4m r c ，m e w 和m s w 的比较5 2 图4 - 1 三维矩阵数据的组织结构5 8 图4 2b d b b f 和i m n m v d r 计算复杂度比较6 4 图4 3 信源分离示意图 图4 - 4 五种算法的分离性能比较。6 8 x l 图4 5 相邻频点间距对算法性能的影响6 9 图5 1 在不同距离，处波束图比较8 3 图5 2s a b f 和c w - r a b f 二维波束图比较8 4 图5 3 不同快拍数时算法的性能比较8 5 图5 4 不同方向矢量不确定度时算法的性能比较8 7 图5 5 不同的s n r 下算法的性能比较8 8 图5 6 目标与干扰的靠近程度对算法性能的影响8 9 图6 1 不同快拍数下的性能比较9 6 图6 2 在不同方向矢量不确定度下的算法性能比较9 8 图6 - 3 不同信噪比下算法的性能比较9 9 图6 4 宽带波束图比较1 0 6 图6 5 宽带波束输出波形对比图1 0 7 图6 6 算法性能与阵元个数的关系1 0 8 图6 7 目标与干扰的靠近程度对算法性能的影响1 0 9 表3 1 仿真比较的方法。4 9 表6 1 算法的性能比较1 0 6 附图l 麦克风阵列硬件平台及获奖证书1 2 9 缩语表 a b f b s s c c c r d b b f b d b b f c r b d b b f d o a d r t e s p r 。 f f f l m r f f r 唧t f i b g s m m a g s c i c a l c m v m a m o s m 吸c m 蜊 m s e m s w 缩语表 a d a p t i v eb e a m f o r m i n g b l i n ds o u r c es e p a r a t i o n c o r r e l a t i o nc 0 e f f i c i e n t c h a n n e lr e a r r a n g e m e n t d e t e r m i n i s t i cb l i n db c a m f o r m i n g b r o a d b a n dd b b f c h a n n e lr e a r r a n g e m e n tb a s e dm d b b f d i r e c t i o no f a r r i v a l d i a g n o s t i cr h y m et e s t 自适应波束形成 盲源分离 相关系数 通道重排 确定性盲波束 宽带确定性盲波柬 基于通道重排的宽带确定性 盲波束 到达角度 判断韵母测试 e s t i m a t i o no f s i g n a lp a r a m e t e r sv i ar o t a t i o n a li n v a r i a n c et e c h n i q u e s 基于旋转不变性的信号参数 估计方法 f r e q u e n c yf o c u s i n g 频率聚焦 f i x e dl o a d i n g 固定加载 f i n i t ei m p u l s er e s p o n s e 有限冲击响应 i n f i n i t ei m p u l s er e s p o n s e无限冲击响应 f a s tf o u r i e rt r a n s f o r m 快速傅里叶变换 i n v e r s ef a s tf o u r i e rt r a n s f o r m 快速傅里叶逆变换 f r e q u e n c yi n v a r i a n tb e a m f o r m i n g 频率不变波束形成算法 g e n e r a ls i g l l a lm o d e lo f m i c r o p h o n ea r r a y s 麦克风阵列通埔信号模型 g e n e r a ls i d e l o b ec a n c e l l e r 通用旁瓣对消器 i n d e p e n d e n tc o m p o n e n ta n a l y s i s 独立分量分析 l i n e a r l yc o n s t r a i n e dm i n i m u mv a r i a n c e 线性限制最小方差 m i c r o p h o n ea r r a y 麦克风阵列 m e a no p i n i o ns c o r e平均意见得分 m e t h o do f r a n d o m l yc h o o s i n g随机选择法 m e t h o do f e q u a l l yw e i g h t i n g等权平均法 m e a ns q u a r ee r r o r 均方误差 m e 协o do f s n rb a s e dw e i g h t i n g 基于信噪比的加权方法 缩语表 m u s i c m u l t i p l es i g n a lc l a s s i f i c a t i o n 多信号分类 d w b - m u s i c d o u b l yw e i g h t e db r o a d b a n dm u s i c 双加权宽带m u s i c m v d rm i n i m u mv a r i c ed i s t o r t i o n l e s sr e s p o n s e最小方差无失真响应 i m n m v d r i n d e p e n d e n tm u l t i n a r r o w b a n dm v d r 独立多窄带m v d r r a b fr o b u s ta d a p t i v eb e a m f o r m i n g 鲁棒自适应波束 f l - r a b f f i x e d l o a d i n g r a b f 基于固定加载的鲁棒自适应 波柬 w - r a b fw o r s t - c a s er a b f 基于最坏情况性能优化的鲁 棒自适应波束 c w r a b fc l o s e d - f o r mw o 哑c a r a b f基于近似闭合解的最坏情况 鲁棒自适应波束 i w - r a b fi t e r a t i v ew o r s t c a s er a b f基于迭代求解的最坏情况鲁 棒自适应波束 删r a b fj o i n tw o r s a r a b f 基于联合最坏情况性能优化 的鲁棒自适应波束 g e w - r a b fg e n e r a l i z e de i g e n v a l u ew o r s t - c a s er a b f 基于广义特征分解的晟坏情 况鲁棒自适应波柬 s a b fs t a n d a r da d a p t i v eb e a m f o r m i n g标准自适应波束形成 s n r s i g n a l - t o - n o i s er a t i o 信噪比 s i n r s i g n a l - t o - i n t e r f e r e n c e - p l u s - n o i s er a t i o 信号干扰噪声比 s o c t , s e c o n d o r d e r c o n e p r o g r a m 二阶锥面编程 s o i s o u r c eo fh l t c m s t 目标源 s t s as h o r tt i m es p e c t r u ma m p l i t u d e 短时谱幅度 s v d s i n g u l a rv a l u ed e c o m p o s i t i o n 奇异值分解 u c au n i f o r mc i r c u l a r a r m y 均匀圆阵 u l a u n i f o r ml i n e a ra r r a y均匀线阵 x i v 主要符号表 主要符号表 统计平均 m 锄泌范数 共轭转置运算 转置运算 取最小值 矩阵的秩 矩阵的迹 矩阵的主特征向量 目标功率 频率厂处的目标信号功率 空间白噪声功率 麦克风阵列阵元个数 干扰源个数 时域权矩阵权向量长度 信号传播速度 信号频率 模拟角频率 信号距阵列参考点的距离 目标与第m 个阵元间的距离 信号的俯仰角 声源方位矢量 d 的估计值 均匀线阵阵元间距 目标声源位置矢量 目标方向矢量 目标方向矢量估计误差 第七个干扰源的方向矢量 钆在干扰噪声子空间投影 乱在干扰噪声子空间投影 阵列传输矩阵 取模运算 矩阵的伪逆 共轭运算 求逆运算 取最大值 对角矩阵 复数行序列的相关系数 目标功率估计值 频率厂处第k 个干扰功率 频率，处的空间噪声功率 采样快拍数 感兴趣的频点数 时间采样间隔 圆周率 聚焦频率 数字角频率 信号波长 子空间区域数 信号的水平角 9 的估计误差 o 的方差 均匀圆阵半径 麦克风位置矢量 目标方向矢量估计值 a 的方差 方向矢量不确定集 对角加载因子 有限样本数效应 方向矢量误差模上限 2筹z劣：尝他：b： 刖卅”槲蒯川珊矿勘砰材置d。厂hb o t。d艮k血觚k a 7 主要符g - 表 c c s c 限制矩阵 f g s c 响应矢量 i 单位矩阵 如聚焦后的干扰噪声阵 j 干扰噪声相关矩阵i 阵列接收数据矢量 s 源数据矢量 噪声矢量 x 7 阵列接收的时域数据矩阵s 妁 时域源数据矩阵 x “力单帧阵列接收频域数据矩阵n 7 ( f ) 时域噪声矩阵 y 文日时域输出矩阵 f 帧序号 x r 多帧阵列接收频域数据矩阵 s e ( 9 多帧源数据频域矩阵 n f ( 力多帧噪声数据频域矩阵y f ( ，)多帧输出数据频域矩阵 x 阵列接收矢量频域分量s o 源数据矢量频域分量 n ( d噪声矢量频域分量，们波束输出信号颓域分量 阵列数据时域相关矩阵 w 权向量 r 舶 阵列数据频域相关矩阵 r x ( z ) 毗( 7 的估计值 源数据时域相关矩阵见彻犯( 回m u s i c 空间谱 风( 7 源数据频域相关矩阵酗( 7 噪声频域相关矩阵 z 如的特征值矩阵k奇异值矩阵 u 的特征向量矩阵 耽左奇异矩阵 u j的信号子空间v 右奇异矩阵 u的噪声子空间 a t ，aj 行选择矩阵 第m 个特征值 m 旋转矩阵 a l第m 个特征向量w sd b b f 权矩阵 u ( 7 ，r “7 ，的噪声子空间md b b f 处理的帧数 w o最优权向量 y 波束输出信号 w 硼 噪声子空间的最优权矩阵 t o ，频率聚焦矩阵 r z ( 石) 聚焦变换后单频点相关阵 r z 聚焦后整个频带相关阵 x v i 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工 作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地 方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含 为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。 与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明 确的说明并表示谢意。 关于论文使用授权的说明 本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文 的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁 盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文 的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或 扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后应遵守此规定) 签名：垄整导师签 日期： 第一章引言 1 1 研究背景及应用 第一章引言 语音通信是人类社会信息交流最古老、最有效、最方便的手段之一。但是， 环境噪声和传输媒介的干扰严重影响了语音通信的质量。作为传统的语音拾取工 具，单个麦克风接收到的，是由多个声源和环境噪声组成的混合信号。同时，由 于声源( 说话人) 可能在室内小范围内走动，以及室内各种其它声音的多径反射 和混响等因素，都会导致单个麦克风接收的信号信噪比降低，从而导致语音通信 质量严重恶化，使得感兴趣的说话人的声音难以听清。在噪声处理上，传统的单 个孤立麦克风一般采用频域谱抵消( s p e c t r a ls u b t r a c t i o n ) 和滤波等技术来抑制噪声。 遗憾的是，这些接收到的信号和噪声往往在时间和频谱上相互重叠。因此，使用 传统的方法增强感兴趣的声音并有效抑制背景噪声和方向性强干扰( 如不感兴趣 的声音等) 相当困难。 针对单个孤立麦克风的以上不足，研究人员考虑使用麦克风阵列( m i c r o p h o n e a r r