嘈雜背景下的聲源定位及語音分離實現(xiàn)技術(shù)的研究.pdf

1、在嘈雜的語音通信環(huán)境中，由于存在背景噪聲和其他說話人的聲音，使得感興趣說話人的聲音難以聽清，極大地影響了語音通信的質(zhì)量。隨著時代的發(fā)展，人們對語音通信質(zhì)量的要求越來越高，這一問題的解決已迫在眉睫。 麥克風陣列的研究，是目前陣列信號處理領(lǐng)域的新興研究方向，為上述問題的解決引入了新思路。在時域和頻域的基礎上增加空間域，在噪聲處理、聲源定位和跟蹤、語音提取和分離等方面，彌補單個麥克風的不足。因而，麥克風陣列能夠廣泛應用于嘈雜背景下的語

2、音通信環(huán)境，提高語音通信質(zhì)量。 本文介紹了一種基于麥克風陣列的嘈雜背景下聲源定位和語音分離方法，提出了在DSP平臺上的硬件和軟件實現(xiàn)方案。 本文涉及的聲源定位和語音分離技術(shù)，以麥克風陣列近場語音傳播模型為基礎。首先，使用頻率聚焦技術(shù)，形成整個語音頻帶的頻域平均相關(guān)矩陣；使用近場寬帶2D-MUSIC算法，完成聲源的定位和跟蹤；再根據(jù)估計的方位信息，使用近場最小方差波束形成技術(shù)，完成語音的提取和分離。 算法實現(xiàn)方案，

3、包括硬件和軟件兩部分。硬件方面，搭建了以TMS320C6713為核心的通用陣列語音處理平臺。軟件部分，針對這樣一個任務繁多，計算量龐大的算法，進行了軟件系統(tǒng)設計和優(yōu)化。實現(xiàn)的主要難點，包括多個任務的調(diào)度、代碼優(yōu)化和麥克風校正等。其中，任務調(diào)度對算法各任務進行合理的優(yōu)先級劃分，使系統(tǒng)協(xié)調(diào)工作。代碼優(yōu)化部分，采用匯編語言與c語言聯(lián)合編程，使用DSPI,IB提高編程效率，以及進行折衷處理，在保證算法實現(xiàn)效果的前提下，盡量提高運行速度。麥克風校