陣列語音增強在車載環(huán)境中的應(yīng)用.pdf

1、隨著中國經(jīng)濟的不斷發(fā)展，人們的生活發(fā)生了本質(zhì)性質(zhì)的轉(zhuǎn)變。人們的在逐步富裕的時候，汽車也隨著生活的富裕也變得越來越常見，汽車的內(nèi)部設(shè)備也逐漸豐富，在其中車載電子設(shè)備的種類變得尤其繁多。汽車的駕駛員在車輛的行駛過程中如果用雙手去操作這些電子設(shè)備的話無疑會使車輛在行駛的時候發(fā)生意外。為了解決這個實際應(yīng)用的問題，車輛的車載語音控制系統(tǒng)的發(fā)展有著很大的市場關(guān)注。
　　在汽車行駛的過程中，有很多因素都會影響著車載語音識別系統(tǒng)的效果，在車載環(huán)境

2、中有許多的噪音存在如:發(fā)動機的振動、行駛過程中空氣的擾動、汽車輪胎與路面的摩擦等。除此之外，不相干等人員的說話聲音對于電子設(shè)備對聲音的識別也是一種干擾。人類的聽覺可以根據(jù)需要在吵雜的情況下識別出有用的聲音。但是，目前的車載環(huán)境下的語音識別系統(tǒng)還不能實現(xiàn)這一點。在車載環(huán)境下（即有噪聲存在情況下）的語音識別的穩(wěn)定性無法滿足需要，這個問題對于汽車的發(fā)展亟待解決。
　　本文中所要實現(xiàn)的功能是對目前現(xiàn)有的語音增強算法中的LCMV進行改進，車

3、載環(huán)境下的噪音很難徹底去除。因此，有效的抑制噪聲干擾應(yīng)該說是一種簡單并且有效的方法。論文首先對麥克風陣列語音增強的相關(guān)知識進行了詳細的介紹，然后又簡單介紹了一些經(jīng)典的語音增強算法模型，在對麥克風陣列有了初步了解的前提下對兩種語音增強方法在車載環(huán)境下的應(yīng)用進行了詳細的分析。并在實驗室環(huán)境下，針對該兩種算法進行了實驗仿真，分析出他們各自的性能。
　　在分析了兩種車載情況下的語音增強方法并對車載環(huán)境下的聲學特點的進行詳細的分析，為適應(yīng)新

4、的聲學環(huán)境，而對傳統(tǒng)方法進行有效的改進。新方法對傳統(tǒng)的LCMV方法進行改進。新方法首先對接收到的聲音進行濾波器處理使聲音分為兩部分:一部分是只含有環(huán)境噪聲和干擾的噪聲段，另一部分是含有期望語音的語音段。通過分析可以了解環(huán)境噪聲以及干擾主要處于低頻段而含有語音的部分則處在高頻部分。這使后續(xù)語音的增強有了明確的目的性。然后通過估算兩路語音的線性預測殘差的互相關(guān)得到該語段中噪聲所占的比例，通過比例與頻率的關(guān)系確定學習率的分配情況，實現(xiàn)語音增強