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文檔簡介
1、傳統(tǒng)的單一麥克風,對語音信號的采集范圍十分有限,且易受環(huán)境噪聲和室內混響等因素的影響,導致采集到的信號有較大的失真。隨著多媒體會議、助聽器等陣列技術產品的出現(xiàn),人們不僅需要有效獲取期望的語音信號,還需準確定位該語音信號,面?zhèn)鹘y(tǒng)的單一麥克風語音信號處理技術已經不能滿足這些要求。
本論文利用麥克風陣列實現(xiàn)聲源方位的有效估計,從算法理論和計算機仿真兩個方面驗證了基于麥克風陣列實現(xiàn)聲源方位估計的可行性。在聲源定位的三大類方法中,本文對
2、基于時延估計的方法和空間譜估計的方法進行了重點研究,通過計算機仿真和各種算法的分析對比實驗,分別在估計精度、算法收斂速度、運算量等方面,檢驗、驗證了文中各算法的性能。
首先,本文對理想環(huán)境下廣義互相關算法中常見的幾類加權函數(shù)進行仿真分析。針對PHAT加權函數(shù)易受噪聲和混響影響的缺陷,本文通過修正PHAT加權函數(shù)結構,使其在低信噪比和有混響的條件下也取得了較高的估計精度。
其次,本文對LMS算法進行分析研究,并通過在步
3、長因子和穩(wěn)態(tài)誤差兩者間建立非線性函數(shù),形成變步長LMS算法,消除了不相關噪聲對算法的影響,并克服了步長因子和穩(wěn)態(tài)誤差兩者之間所存在的矛盾。
然后,本文分析研究了MUSIC算法、ROOT-MUSIC算法以及ESPRIT算法,從算法原理、估計精度、分辨率等方面進行了仿真對比。針對平面陣固有的缺陷,通過設計、優(yōu)化陣列結構,有效解決了空間聲源的鏡像估計問題。
接著,針對MUSIC算法無法估計相干聲源信號的問題,本文分析研究了
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