基于麦克风阵列的语音增强与干扰抑制算法

《基于麦克风阵列的语音增强研究》篇一一、引言随着人工智能技术的快速发展，语音识别和语音交互技术已成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。

然而，在复杂多变的实际环境中，语音信号常常受到各种噪声的干扰，导致语音质量下降，进而影响语音识别的准确性和语音交互的体验。

因此，如何有效地进行语音增强，提高语音信号的信噪比（SNR），成为了一个重要的研究课题。

麦克风阵列技术因其能够通过多个麦克风的协同作用，实现空间滤波和声源定位，为语音增强提供了新的解决方案。

本文将就基于麦克风阵列的语音增强研究进行深入探讨。

二、麦克风阵列技术概述麦克风阵列是由多个麦克风按照一定几何结构排列组成，通过采集声波到达各个麦克风的相位差和幅度差，实现声源定位和语音信号处理。

麦克风阵列技术具有空间分辨率高、抗干扰能力强、适用于复杂环境等优点，在语音识别、语音交互、机器人听觉等领域有着广泛的应用。

三、基于麦克风阵列的语音增强方法基于麦克风阵列的语音增强方法主要包括波束形成、噪声抑制和语音分离等技术。

1. 波束形成波束形成是麦克风阵列技术中常用的一种方法，它通过加权求和各个麦克风的信号，形成指向性波束，从而提高目标语音的信噪比。

常见的波束形成方法包括延迟求和波束形成、相位变换波束形成等。

2. 噪声抑制噪声抑制是针对麦克风阵列接收到的语音信号中的噪声进行处理，以降低噪声对语音质量的影响。

常见的噪声抑制方法包括谱减法、非负矩阵分解等。

在麦克风阵列中，可以通过空间滤波和声源定位，更准确地识别并抑制噪声。

3. 语音分离语音分离是通过分析多个声源的信号特征，将不同声源的语音信号分离出来。

在麦克风阵列中，可以利用声源定位技术，确定各个声源的位置，然后通过信号处理技术将不同声源的语音信号分离出来。

四、实验与分析为了验证基于麦克风阵列的语音增强方法的有效性，我们进行了相关实验。

实验结果表明，通过波束形成、噪声抑制和语音分离等技术，可以有效提高语音信号的信噪比，改善语音质量。

第29卷第3期 2021年6月Vol.29 No.3Jun. 2021电脑与信息技术Computer and Information Technology文章编号：1005-1228（2021）03-0039-04基于麦克风阵列的语音增强算法研究于春和，马　跃（沈阳航空航天大学 电子信息工程学院，辽宁 沈阳　110136）摘　要：语音通信为最普通的一种通信模式，在我们的日常生活中发挥着极为关键的效果。

然而，在客观场景内，声音势必会因噪音而产生影响。

此类噪声与干扰不但会影响声音的可知性，还使声音处理系统的性能急剧恶化。

但是，在现实环境中，声音受到噪音和干扰是不可避免的。

这些噪声和干扰不仅影响声音的可知性，还使声音处理系统的性能急剧恶化。

麦克风阵列语音增强为语音增强中最普遍的一种模式。

文章具体讲解了几类比较普遍的麦克风阵列增强算法以及语音扩展算法的仿真处理结果，语音扩展算法可以从噪音声音中尽可能地提取清晰的声音，从而提高语音质量和主观舒适性。

关键词：麦克风阵列；语音增强；语音扩展算法中图分类号：TN912 文献标识码：AResearch on Speech Enhancement Algorithm Based on Microphone ArrayYU Chun-he, MA Yue( College of Electronic Information Engineering, Shenyang Aerospace University, Shenyang 110136, China )Abstract：Voice communication is the most basic way of communication and plays a very important role in People's Daily life.However, in the real world, sound is inevitably affected by noise and interference.These noises and disturbances not only affect the intelligibility of sound, but also make the performance of sound processing system deteriorate rapidly.However, in the real environment, it is inevitable that the sound is subjected to noise and interference.These noises and disturbances not only affect the intelligibility of sound, but also make the performance of sound processing system deteriorate rapidly.Microphone array speech enhancement is one of the most commonly used methods in speech enhancement. This paper introduces several commonly used microphone array speech enhancement algorithms and the simulation results of speech expansion algorithms. The speech expansion algorithm can extract as clear a sound as possible from the noise sound, so as to improve the speech quality and subjective comfort.Key words: microphone array; speech enhancement; speech expansion algorithm收稿日期：2020-11-11作者简介：于春和（1976-），男，辽宁绥中人，副教授，博士，主要研究方向：信息获取与处理；马跃（1996-），男，辽宁辽阳人，硕士研究生，主要研究方向：信息获取与处理。

基于麦克风阵列的声源定位与语音增强方法研究共3篇基于麦克风阵列的声源定位与语音增强方法研究1随着数字通信技术的发展，声音信号处理已经成为了一个十分紧迫的问题。

由于现实环境中的各种干扰，音频信号可能会失真、弱化或干扰。

因此，对于一些需要精确处理声音的领域，比如语音识别、人机交互、视频会议等，如何有效的增强和定位声源就成为了一个十分重要的技术问题。

本文将从基于麦克风阵列的声源定位和语音增强两个方向分别进行研究并提供当前的一些方法及趋势。

一、声源定位声源定位是指通过分析进入麦克风阵列的声波，根据信号到达不同麦克风时差，来估计声源位置的过程。

其基本过程通常可以分为几个部分。

1、麦克风位置校准为了进行精确的声源定位，需要首先确定麦克风阵列的摆放位置。

通常的方法是通过一些定位仪器或自主机器人，将麦克风阵列在空间中的坐标位置进行测量并校准。

2、声波同步为了进行声源的到达时间分析，需要在各个麦克风间建立同步时钟。

通过将麦克风的信号进行时间同步，我们就能够进一步分析声源的到达时间差。

3、时差计算在排好位置并将麦克风信号同步后，使用时差估计算法计算麦克风之间信号到达的时间差。

对于小间距的麦克风阵列，我们可以采用信号交叉相关函数法（time delay estimation method）；而对于大间距阵列，我们则可以采取声波到达角度的算法（angle of arrival estimation method）。

4、声源定位麦克风到达时间差后，声源定位应该是一个比较简单的问题。

基于规则的几何算法以及最小二乘法都是当前普遍使用的方法之一。

其中，最小二乘法因其具有较高的求解精度和易于实现的特点而受到了广泛的关注。

二、语音增强语音增强是指在复杂的背景噪声环境下，对语音信号进行降噪、去回声、声音增益等一系列信号处理操作的过程，以实现语音信号的最佳信噪比增益。

一些常用的方法包括：1、基于小波分解的语音增强基于小波分解的语音增强利用小波分析方法分离语音信号中的噪声和有用信号。

《基于麦克风阵列的语音增强研究》篇一一、引言随着智能设备的广泛应用，语音交互技术在日常生活与工作场景中逐渐成为关键的信息交互手段。

基于麦克风阵列的语音增强技术是语音处理领域中的一项重要技术，它能有效地改善声音质量、识别语音并抵抗外界噪音。

本文主要就基于麦克风阵列的语音增强技术进行深入的研究与探讨。

二、麦克风阵列的基本原理麦克风阵列是由多个麦克风组成的系统，通过捕捉声音在空间中的传播特性，对声音信号进行空间滤波和定位。

每个麦克风都能捕捉到声音信号，通过阵列处理算法，可以确定声音的来源方向和距离，从而对声音进行增强或抑制。

三、语音增强的需求与挑战随着语音交互技术的普及，语音增强的需求日益增长。

然而，实际环境中的声音信号常常被各种噪声干扰，影响了语音识别的准确度。

基于麦克风阵列的语音增强技术可以有效减少背景噪声的影响，提高语音质量。

但是，在实际应用中仍面临着诸多挑战，如多路径效应、反射干扰、噪音与语音的频谱重叠等。

四、基于麦克风阵列的语音增强技术研究针对上述挑战，研究者们已经开展了一系列关于基于麦克风阵列的语音增强技术研究。

这些研究主要围绕以下几个方面：1. 阵列信号处理算法：通过优化阵列信号处理算法，如波束形成、噪声抑制等，提高对声音信号的捕捉和识别能力。

2. 声源定位与追踪：利用麦克风阵列捕捉到的声音信号，结合声源定位算法，实现声源的实时定位与追踪。

3. 噪音抑制与回声消除：针对环境中的各种噪音和回声干扰，研究有效的抑制和消除方法，提高语音的清晰度。

4. 深度学习在语音增强中的应用：利用深度学习技术，如卷积神经网络、循环神经网络等，对麦克风阵列捕捉到的声音信号进行深度分析和处理，进一步提高语音增强的效果。

五、实验与结果分析为验证基于麦克风阵列的语音增强技术的效果，研究者们进行了大量的实验。

实验结果表明，通过优化阵列信号处理算法、声源定位与追踪、噪音抑制与回声消除等技术手段，可以有效提高语音识别的准确度。

《基于麦克风阵列的语音增强研究》篇一一、引言随着科技的快速发展，语音技术得到了广泛的关注和应用。

麦克风阵列技术的引入，使得语音增强的研究变得尤为重要。

语音增强技术能够有效地提高语音信号的信噪比，从而提高语音识别的准确率。

本文将探讨基于麦克风阵列的语音增强技术的研究现状、方法及挑战。

二、麦克风阵列技术概述麦克风阵列是由多个麦克风组成的系统，通过收集声源的信号并进行分析，可以实现对声源的定位和语音信号的增强。

麦克风阵列技术具有较高的空间分辨率和抗干扰能力，能够有效地抑制噪声和干扰信号，提高语音识别的准确率。

三、基于麦克风阵列的语音增强方法1. 波束形成技术波束形成是麦克风阵列中常用的语音增强技术。

通过调整各个麦克风的权重和相位，使得阵列的输出在特定方向上形成波束，从而增强该方向的语音信号。

常见的波束形成方法包括延迟求和波束形成和最小方差无畸变响应波束形成等。

2. 盲源分离技术盲源分离技术是一种基于统计模型的语音增强方法。

该方法通过估计语音信号和噪声信号的统计特性，将混合信号分离成原始的语音信号和噪声信号。

基于麦克风阵列的盲源分离技术可以进一步提高语音增强的效果。

3. 深度学习技术深度学习技术在语音增强领域得到了广泛的应用。

通过训练深度神经网络模型，可以有效地提取语音信号中的特征信息，并抑制噪声和干扰信号。

基于麦克风阵列的深度学习语音增强方法可以提高语音识别的准确率，并具有良好的鲁棒性。

四、实验与结果分析为了验证基于麦克风阵列的语音增强方法的有效性，我们进行了实验研究。

实验中采用了不同的噪声环境，包括室内、室外、嘈杂环境等。

通过对比不同方法的实验结果，我们发现基于麦克风阵列的波束形成技术和深度学习技术能够有效地提高语音识别的准确率，并具有良好的抗干扰能力。

此外，我们还发现结合盲源分离技术和麦克风阵列技术可以进一步提高语音增强的效果。

五、挑战与展望尽管基于麦克风阵列的语音增强技术取得了显著的成果，但仍面临一些挑战和问题。

《基于麦克风阵列的语音增强研究》篇一一、引言随着智能设备的广泛应用，语音交互技术在人机交互中占据了越来越重要的地位。

其中，麦克风阵列技术的应用，使得语音识别系统的性能得到了显著提升。

基于麦克风阵列的语音增强技术，可以有效地提高语音信号的信噪比，从而改善语音识别的准确率。

本文将针对基于麦克风阵列的语音增强技术进行深入研究，并探讨其在实际应用中的效果。

二、麦克风阵列技术概述麦克风阵列是指将多个麦克风按照一定的几何结构排列在一起，通过信号处理技术对多个麦克风的信号进行融合，以实现空间滤波、语音定位和语音增强等功能的技术。

其基本原理是利用不同位置麦克风的信号差异，通过算法处理，实现噪声抑制、回声消除等效果。

三、基于麦克风阵列的语音增强方法（一）波束形成波束形成是麦克风阵列中常用的一种语音增强方法。

其基本思想是通过加权求和的方式，将指向目标方向的信号加强，同时抑制来自其他方向的干扰噪声。

波束形成的算法包括相位变换法、最小方差法等。

（二）盲源分离盲源分离是一种利用多个麦克风的信号对音频信号进行源分离的技术。

其基本思想是将不同位置的麦克风信号进行时间-空间变换，通过多通道线性系统来分离出各个音频源的信号。

盲源分离方法可以有效地去除非目标方向的干扰噪声，提高语音识别的准确率。

（三）噪声抑制噪声抑制是麦克风阵列中常用的另一种语音增强方法。

其基本思想是通过估计和消除噪声信号来提高语音信号的信噪比。

常用的噪声抑制方法包括基于频谱减法、基于子空间方法的噪声抑制等。

四、实际应用效果分析在实际应用中，基于麦克风阵列的语音增强技术能够有效地提高语音信号的信噪比和识别率。

通过使用波束形成算法，能够明显抑制非目标方向的噪声和干扰信号，提高目标方向上的语音清晰度。

同时，通过盲源分离和噪声抑制等算法的应用，可以进一步提高语音识别的准确率。

此外，基于麦克风阵列的语音增强技术还可以应用于多语种、多环境下的语音识别系统中，以适应不同的应用场景和需求。

2020年4月计算机工程与设计Apr.2020第41卷第4期COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN Vol.41No.4基于麦克风阵列的语音增强算法闵新宇，王清理，冉云飞（中国航天科工集团第二研究院706所，北京100854）摘要：为解决现有语音增强算法需要麦克风数量较多和受估计误差影响较大的问题！提出一种改进的声源定位和波束形成方法。

在现有声源定位算法利用时间延迟的基础上！引入能量衰减参数！实现利用双麦克风进行声源定位的目标；在波束形成算法中引入加载系数，在出现协方差矩阵统计失配时仍可对期望方向聚焦！提高波束形成算法的鲁棒性。

仿真结果表明！改进后的算法与传统算法相比具有更强的鲁棒性。

关键词：语音增强；麦克风阵列；声源定位；波束形成；时延估计中图法分类号：TN912.35文献标识号：A文章编号：1000-7024（2020）04-1074-06doi：10.16208/j.issnl000-7024.2020.04.029Speech enhancement algorithm based on microphone arrayMIN Xin-yu,WANG Qing-li?RAN Yun-fei(Institute706,Second Academy of China Aerospace Science and Industry Corporation,Beijing100854,China) Abstract：To solve the problem that the existing speech enhancement algorithms need a large number of microphones and they aregreatlya f ectedbytheestimationerror,animprovedsoundsourcelocalizationandbeamformingmethodwasproposed\Based ontimedelay,energya t enuationparameterwasintroducedtorealizethetargetofsoundsourcelocalizationusingdoublemicro-phones.Loading coefficient was introduced to beamforming algorithm&which focused on the desired direction when the cova-riancematrixstatisticmismatchoccurred,e f ectivelyimprovingtherobustnessofbeamformingalgorithm\Thesimulationresults showthattheimprovedalgorithmismorerobustthanthetraditionalalgorithm\Key words：speech enhancement；microphone array；sound localization；beamforming#time delay estimation2引言为提高生产生活质量和效率，人们期望通过语音来发送指令和控制设备，但在实际使用环境中存在着各种各样的干扰，因此需要使用语音增强方法来滤除噪音，增强有效语音。

基于干扰抑制算法的语音信号增强研究一、引言语音信号增强是指在有噪声环境下通过一定的算法提高语音信号的清晰度和质量，使其更容易被人类听懂。

在现实应用中，语音信号增强有着广泛的应用，例如语音识别、电话通信、语音聊天等等。

而在这个过程中，干扰抑制是其中十分重要的一环，本文将从干扰抑制算法的角度对语音信号增强进行研究。

二、干扰抑制的基本概念在语音信号增强的过程中，噪声会对语音信号的清晰度和质量产生不良的影响。

为了避免这种情况发生，我们需要使用一些干扰抑制算法。

干扰抑制算法是一种对语音信号进行处理的方法，通过使用数学模型和信号处理技术，使得在语音信号中加入的噪声不会对整个语音信号造成影响。

干扰抑制算法的基本原理是，通过对降噪算法进行加工，对噪声源进行监测和分析，结合一些特定的滤波器来实现信号的滤波，并对这些滤波器进行改进，以此来避免一些特定的噪声引起的不良影响。

三、常见的干扰抑制算法1、小波去噪算法小波去噪算法是一种对语音信号进行降噪的算法。

在这个算法中，通过使用小波变换来实现对信号的滤波，从而实现噪声的消除。

该算法在语音信号处理中应用比较广泛，其基本原理是利用小波的正交性，将目标信号和噪声分解为若干个不同的频带，从而实现对噪声的滤波。

因为小波去噪算法能够对各种类型的噪声进行消除，所以其在实际应用中得到了广泛的应用。

2、谱减法算法谱减法是一种比较常见的干扰抑制算法，其基本原理是在短时傅里叶变换的基础上，采用定义门限的方法来完成对噪声的消除。

在使用谱减法进行语音信号增强的过程中，我们首先需要将语音信号进行短时傅里叶变换，分析出语音信号的谱图以及噪声谱图。

然后我们通过定义一个门限来对信号进行过滤，从而实现对噪声的消除。

3、自适应滤波算法自适应滤波算法是一种对语音信号进行滤波的算法，在实现声音增强的过程中也得到了广泛的应用。

在该算法的实现过程中，我们需要首先对噪声进行估计，然后根据估计的噪声级别生成一个滤波器，用以过滤掉这些噪声。

《基于麦克风阵列的语音增强研究》篇一一、引言随着智能设备的广泛应用，语音交互技术在日常生活与工作场景中越来越重要。

其中，麦克风阵列技术的出现与进步为语音增强提供了新的解决方案。

麦克风阵列通过多个麦克风的协同工作，能够有效地提高语音信号的接收质量，降低环境噪声的干扰。

本文将基于麦克风阵列的语音增强技术进行深入研究，探讨其原理、应用及未来发展趋势。

二、麦克风阵列技术原理麦克风阵列是由多个麦克风组成的系统，通过信号处理技术对多个麦克风的信号进行加权、合并和滤波等操作，以实现语音信号的增强。

其基本原理包括声源定位、波束形成以及干扰噪声的抑制等。

声源定位技术是指确定声音来源方向的技术，是麦克风阵列的关键技术之一。

通过计算声波到达各个麦克风的传播时间差、强度差等信息，可以估算出声源的方向和位置。

波束形成技术则是根据声源定位的结果，将多个麦克风的信号进行加权合并，形成一个指向声源方向的波束，从而提高对声源方向上语音信号的接收灵敏度。

而干扰噪声的抑制则是通过滤波、降噪等技术降低环境中的噪声干扰，提高语音信号的信噪比。

三、基于麦克风阵列的语音增强技术基于麦克风阵列的语音增强技术主要包括以下几种：1. 波束形成算法：通过声源定位技术确定声源方向后，采用波束形成算法将多个麦克风的信号进行加权合并，形成一个指向声源方向的波束，从而提高对声源方向上语音信号的接收质量。

2. 噪声抑制技术：通过滤波、降噪等技术降低环境中的噪声干扰，提高语音信号的信噪比。

其中，基于麦克风阵列的噪声抑制技术可以更好地适应不同环境下的噪声干扰。

3. 回声消除技术：在语音通信过程中，由于各种原因可能会产生回声干扰。

基于麦克风阵列的回声消除技术可以通过多个麦克风的协同工作，实时检测并消除回声干扰，提高语音通信的质量。

四、应用领域基于麦克风阵列的语音增强技术在多个领域得到了广泛应用：1. 智能音箱：智能音箱通过多个麦克风的协同工作，实现远距离、高灵敏度的语音识别与交互。

《基于麦克风阵列的语音增强研究》篇一一、引言随着人工智能技术的快速发展，语音识别和语音交互技术得到了广泛的应用。

然而，在实际应用中，由于环境噪声、语音信号的复杂性和多变性等因素的影响，语音信号的质量往往受到严重影响。

因此，如何提高语音信号的质量，成为了一个亟待解决的问题。

麦克风阵列技术作为一种有效的语音增强技术，得到了广泛的关注和研究。

本文旨在研究基于麦克风阵列的语音增强技术，提高语音信号的质量和识别率。

二、麦克风阵列技术概述麦克风阵列技术是指将多个麦克风按照一定的几何排列方式组合在一起，通过对多个麦克风接收到的声音信号进行处理，以实现语音增强的技术。

它能够通过信号处理算法对不同方向的声源进行定位、滤波和增强，从而得到更清晰、更完整的语音信号。

麦克风阵列技术已经被广泛应用于智能音响、智能家居、无人驾驶等领域。

三、基于麦克风阵列的语音增强技术研究基于麦克风阵列的语音增强技术主要包括两个方面：声源定位和语音增强。

1. 声源定位声源定位是麦克风阵列技术的关键技术之一。

通过多个麦克风的接收信号，可以确定声源的位置和方向。

常见的声源定位算法包括基于时延估计的算法、基于波束形成的算法等。

其中，时延估计算法通过测量不同麦克风接收到的声音信号的时间差，从而确定声源的位置。

波束形成算法则是通过加权求和不同麦克风的接收信号，形成指向特定方向的波束，从而确定声源的位置。

2. 语音增强语音增强是麦克风阵列技术的另一个重要应用。

通过对接收到的声音信号进行滤波、去噪等处理，可以有效地提高语音信号的质量和识别率。

常见的语音增强算法包括基于谱减法的算法、基于噪声估计的算法等。

其中，谱减法是一种常用的噪声抑制算法，它通过估计噪声的功率谱并从混合信号中减去噪声的功率谱，从而得到更清晰的语音信号。

噪声估计算法则是通过估计环境噪声的参数，对噪声进行建模并从接收信号中去除噪声。

四、实验与分析为了验证基于麦克风阵列的语音增强技术的效果，我们进行了实验分析。

《基于麦克风阵列的语音增强研究》篇一一、引言随着科技的快速发展，语音技术已逐渐成为人们日常生活中不可或缺的一部分。

其中，语音增强作为提高语音质量的重要手段，对于提升语音系统的性能至关重要。

麦克风阵列技术作为语音增强的有效手段之一，其应用范围广泛，包括智能语音助手、会议系统、安全监控等。

本文将重点研究基于麦克风阵列的语音增强技术，探讨其原理、方法及实际应用。

二、麦克风阵列技术原理麦克风阵列是指将多个麦克风按照一定的几何布局组合在一起，形成一个具有特定功能的系统。

其基本原理是通过多个麦克风的信号采集和空间滤波，提高目标语音的信噪比，从而实现语音增强。

麦克风阵列的布局、阵元间距、阵元数量等因素都会影响其性能。

三、基于麦克风阵列的语音增强方法1. 波束形成技术波束形成是麦克风阵列中常用的语音增强技术。

它通过调整各个麦克风的权重和相位，使得在特定方向上的声音信号得到加强，而其他方向的噪声信号得到抑制。

常见的波束形成方法包括延迟求和波束形成、最小方差无畸变响应波束形成等。

2. 空间滤波技术空间滤波技术利用麦克风阵列的多个麦克风的信号差异，对噪声进行空间滤波。

通过估计噪声的空间分布，对噪声进行抑制，从而提高语音质量。

常见的空间滤波方法包括多通道盲源分离、空间协方差矩阵等。

3. 麦克风阵列与深度学习的结合近年来，深度学习在语音增强领域取得了显著的成果。

将深度学习与麦克风阵列技术相结合，可以实现更高效的语音增强。

例如，利用深度神经网络对麦克风阵列的信号进行特征提取和分类，进一步提高语音识别的准确率。

四、实际应用及效果分析1. 智能语音助手在智能语音助手中，麦克风阵列技术可以有效地提高语音识别的准确率。

通过波束形成和空间滤波技术，抑制环境噪声，提高目标语音的信噪比，从而使得语音助手在嘈杂环境下也能准确地识别用户的指令。

2. 会议系统在会议系统中，麦克风阵列技术可以提高会议音频的质量。

通过优化麦克风阵列的布局和调整波束形成的方向，使得会议参与者的声音得到加强，而其他方向的噪声得到抑制。

软件开发0 引言随着科技的发展，智能家居热潮使语音识别逐步走向了生活的各方面。

但在嘈杂环境下，自动语音识别系统的性能会因噪声所带来的掩蔽及干扰导致其性能出现急剧下降，其主要原因在于设备未接收到有效的命令词而被唤醒前，很难精确的实时估测目标说话人所在的方位，导致波束形成[1]等算法无法在唤醒之前就开始工作，从而极大地降低了噪声场景下的唤醒性能。

本文针对该问题，提出一种可在嘈杂环境下有效提升语音识别系统性能的前端麦克风阵列语音增强方法。

该方法基于自适应噪声抵消的基本原理[2]，在无需噪声统计特性等先验信息的情形下，可以获得十分良好的噪声抑制效果，改善噪声环境下拾取信号的信噪比，有效提升智能交互设备的唤醒率、识别率，明显改善嘈杂环境下智能语音交互设备的用户体验。

1 麦克风阵结构设计本文所采用的麦克风阵列结构及数据采集配置如图1所示，其中包含两组麦克风子阵列。

图中M为阵列阵元，其下标表示阵元所属的子阵及麦克风编号。

在所选择的麦克风阵列中，单边子阵阵元间距（1,1M与1,2M间距离）设置为1-2cm，此时阵元间采集噪声信号会呈强相关性，因此可利用各路噪声相关的阵列增强算法，例如多路自适应噪声抵消算法，盲源分离法等实现语音增强。

两个子阵之间间距一般设置为5-8cm，此时其阵元间所采集的噪声信号表现为弱相关，因此可采用利用各路噪声不相关算法，例如延迟求和波束形成和GSVD最有滤波及子空间法等实现语音增强。

正是基于所采用麦克风阵列的这些显著的结构特点，所提出的语音增强算法可适用于多种特性噪声的消除，且在应用场景发生变化的情形下具备更为稳健的噪声消除效果。

本文选取四元阵列的情形进行研究，即两个子阵都由两个间距为2cm的麦克风小阵构成，两个子阵间的间距设置为6cm。

2 频域自适应噪声抵消假定一个长度为L的自适应噪声抵消滤波器(Adaptive noise cancellation, ANC)，其以第一个麦克风子阵的噪声信号作为参考信号，而第二个麦克风子阵所采集的信号为目标信号，结合语音激活检测(Voice activate detection, VAD)[3]所给出的信息，控制滤波器参数在非语音段更新，而在语音段不进行更新，从而实现对噪声的通道间传播路径进行的建模，再将预测所得的噪声信号从目标信号通道中消除。

基于麦克风阵列的语音增强与干扰抑制算法王义圆;张曦文;周贻能;黄际彦【摘要】麦克风阵列在语音信号处理领域有着非常广泛的应用,该文提出了一种基于麦克风阵列的语音增强与干扰抑制算法,即空频联合处理算法.首先利用延迟-求和波束形成技术分别对麦克风阵列接收信号中的语音信号和干扰信号进行波束形成.然后将时域上的两个波束形成输出转换到频域,在频域上构造加权系数,利用加权系数乘以频域上的语音信号,从而进一步实现滤除干扰信号以增强语音信号的目的.仿真结果表明,该文提出的算法可以有效地对语音信号进行增强并且抑制干扰信号.相对于纯空域方法,该文提出的空频联合处理方法可以更有效地增强语音信号和抑制干扰.【期刊名称】《电声技术》【年(卷),期】2018(042)002【总页数】5页(P1-5)【关键词】波束形成;麦克风阵列;语音增强;空频联合;系数加权【作者】王义圆;张曦文;周贻能;黄际彦【作者单位】电子科技大学信息与通信工程学院,四川成都 611731;电子科技大学信息与通信工程学院,四川成都 611731;电子科技大学信息与通信工程学院,四川成都 611731;电子科技大学信息与通信工程学院,四川成都 611731【正文语种】中文【中图分类】TN912.351 引言随着社会的快速发展，语音通信作为最直接、最有效的通信手段受到人们地广泛关注，人们对语音通信质量的要求也逐渐提高。

在实际的语音通信环境中存在着各种各样的噪声干扰，这些干扰严重影响了语音通信的质量[1]。

因此，为了提高语音通信的质量，语音增强技术一直是语音信号处理领域中的热点问题。

语音增强是指从噪声背景中提取有用信号，抑制、降低噪声干扰的技术，即从带噪语音中提取尽可能纯净的原始语音信号[2]。

麦克风阵列信号处理技术能够充分利用语音信号的空时信息，已经成为研究语音增强的热点所在[3-5]。

目前常用的经典麦克风阵列语音增强方法包括固定波束形成、自适应波束形成、盲信号分离以及后置滤波等[6]。

基于麦克风阵列的语音增强方法研究的开题报告一、研究背景语音通信在现代社会中越来越普遍，但其受到的环境干扰与噪声也越来越严重，从而降低了语音通信质量。

因此，语音增强技术成为了一个备受关注的热点领域。

语音增强旨在通过降噪、增益和声源定位等方法来提升语音信号的质量，从而改善人们的通信体验。

目前，许多语音增强方法利用麦克风阵列技术来实现。

麦克风阵列系统是由多个麦克风组成的系统，可以有效地抑制噪声、增强有用信号并准确地定位声源。

因此，基于麦克风阵列的语音增强方法在语音增强领域具有广泛应用。

二、研究目的本研究旨在探索基于麦克风阵列技术的语音增强方法，以提高语音通信的质量。

具体目标包括：1. 分析目前麦克风阵列技术在语音增强方面的应用现状和存在的问题。

2. 探究基于麦克风阵列技术的语音增强算法原理和实现方法。

3. 提出改进现有基于麦克风阵列的语音增强算法的思路和方法，并开展实验验证。

三、研究内容1. 研究麦克风阵列技术在语音增强方面的应用现状和问题本研究将分析目前麦克风阵列技术在语音增强方面的应用现状和存在的问题。

具体研究内容包括麦克风阵列的结构、定位方法、音频信号处理等方面的技术现状及其限制。

2. 探究基于麦克风阵列技术的语音增强算法原理和实现方法本研究将深入探究基于麦克风阵列技术的语音增强算法的原理和实现方法。

其中包括降噪、增益和声源定位等方面的信息处理技术。

3. 提出改进现有基于麦克风阵列的语音增强算法的思路和方法，并开展实验验证基于前两个阶段的研究结果，本研究将提出改进现有基于麦克风阵列的语音增强算法的思路和方法，以进一步提高语音增强效果。

本研究还将进行实验验证，评估改进算法的有效性和可行性。

四、研究意义本研究将有助于改进麦克风阵列技术在语音增强方面的应用，提升语音通信的质量和用户体验。

同时，本研究的研究结果和算法也将为语音增强技术的进一步发展和应用提供参考。

五、预期研究结果本研究预期能够提出改进现有基于麦克风阵列的语音增强算法的思路和方法，实现对语音信号的质量提升，验证改进算法的有效性和可行性。

基于麦克风阵列的数字助听器语音增强技术∗戴红霞;赵力【摘要】Since it’s hard for Hearing Aids users to listen in the noise and reverberation environment,design of Digital Hearing Aid based on Microphone array can increase Speech SNR in this environment. This paper briefly introduces the theory of applying Microphone array into the Speech enhancement design of Digital H/A,and then present some common Microphone array Speech enhancement technology.%针对噪声和混响环境下的助听器用户聆听上的困难，基于麦克风阵列的数字助听器设计能够很好的提高助听器在这种环境下的语音信噪比。

本文研究了应用麦克风阵列进行数字助听器语音增强处理技术，提出了一种基于粒子群优化的改进粒子滤波算法，它将语音增强问题转换为从带噪语音中对纯净语音的估计过程，引入粒子群优化的方法来产生建议分布，使降噪结果更接近纯净语音，从而得到更好的语音增强效果。

【期刊名称】《电子器件》【年(卷),期】2015(000)003【总页数】5页(P606-610)【关键词】麦克风阵列;数字助听器;粒子滤波;语音增强【作者】戴红霞;赵力【作者单位】江苏信息职业技术学院电子信息工程系，江苏无锡214153;东南大学信息科学与工程学院，南京210096【正文语种】中文【中图分类】TN912.34项目来源:国家自然科学基金项目(61273266，61375028)语音增强是数字助听器算法的一个重要组成部分，其主要任务是抑制背景噪声和干扰。