一种去混响方法及装置制造方法及图纸

本申请提供一种去混响方法及装置，方法包括：接收麦克风采集并发送的声源信号；根据声源信号、两个子滤波器参数的初始值以及去混响算法，确定两个子滤波器参数的确定值，以使代价函数的值最小；其中，去混响算法包括两个子滤波器参数，两个子滤波器参数之间运用克罗内克积运算；根据两个子滤波器参数的确定值，确定去混响后的声音信号。在上述方案中，将现有技术中的多通道线性预测滤波器，分解为时域和空域两个子滤波器参数的克罗内克积。由于经过基于克罗内克积的分解，因此去混响算法中所需要求逆的协方差矩阵的尺寸大大减小，从而使得去混响算法所需要的计算量随之减小，进而较低了计算的复杂度。

【技术实现步骤摘要】
一种去混响方法及装置
本申请涉及语音信号处理领域，具体而言，涉及一种去混响方法及装置。
技术介绍
在远程或者非手持模式下的语音通信以及人机交互系统中，由于声源信号在传播过程中会经过墙壁、地板或天花板等的反射，因此，麦克风传感器除了可以接收到直达波和一些对于听觉有益的早期反射之外，将不可避免地接收到由晚期反射所构成的混响成分。其中，这些混响成分的存在会使语音的质量以及可懂度降低，严重影响语音识别、声源定位等信号处理算法的性能。现有技术中，去混响的方法主要包括四种类型：基于信道均衡的方法、基于谱抑制的方法、基于空域滤波的方法以及基于线性预测的方法。其中，基于线性预测的方法是设计一个预测滤波器来估计出混响成分，然后从观测信号去除掉这一部分得到期望信号的估计。其中，加权预测误差方法(Weighted-prediction-error，WPE)是基于线性预测的方法的一种。WPE算法通过引入了预测时延并用随时间变化的期望信号的方差来对预测误差进行加权，从而提升了算法的性能，但是，WPE算法存在计算复杂度较高的问题。专本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种去混响方法，其特征在于，包括：/n获取麦克风阵列采集的混响信号；其中，所述混响信号为声源信号经过多次反射产生的信号；/n根据所述声源信号、第一子滤波器参数的初始值、第二子滤波器参数的初始值以及去混响算法，确定所述第一子滤波器参数的确定值以及所述第二子滤波器参数的确定值，以使代价函数的值最小；其中，所述去混响算法包括第一子滤波器参数以及第二子滤波器参数，所述第一子滤波器参数以及所述第二子滤波器参数之间运用克罗内克积运算；/n根据所述第一子滤波器参数的确定值以及所述第二子滤波器参数的确定值，确定所述混响信号对应的期望信号的估计值为去混响后的声音信号。/n

【技术特征摘要】
1.一种去混响方法，其特征在于，包括：
获取麦克风阵列采集的混响信号；其中，所述混响信号为声源信号经过多次反射产生的信号；
根据所述声源信号、第一子滤波器参数的初始值、第二子滤波器参数的初始值以及去混响算法，确定所述第一子滤波器参数的确定值以及所述第二子滤波器参数的确定值，以使代价函数的值最小；其中，所述去混响算法包括第一子滤波器参数以及第二子滤波器参数，所述第一子滤波器参数以及所述第二子滤波器参数之间运用克罗内克积运算；
根据所述第一子滤波器参数的确定值以及所述第二子滤波器参数的确定值，确定所述混响信号对应的期望信号的估计值为去混响后的声音信号。


2.根据权利要求1所述的去混响方法，其特征在于，所述根据所述声源信号、所述第一子滤波器参数的初始值、所述第二子滤波器参数的初始值以及所述去混响算法，确定所述第一子滤波器参数的确定值以及所述第二子滤波器参数的确定值，以使代价函数的值最小，包括：
根据所述第一子滤波器参数的初始值、所述第二子滤波器参数的初始值以及所述去混响算法计算所述声源信号对应的期望信号的估计值；
根据所述期望信号的估计值确定所述声源信号的方差；
根据所述期望信号的估计值以及所述方差确定所述声源信号的两个子协方差矩阵以及一个子协方差向量；
根据所述子协方差矩阵以及所述子协方差向量确定新的第一子滤波器的值以及新的第二子滤波器的值；
以所述新的第一子滤波器的值为所述第一子滤波器参数的初始值以及以所述新的第二子滤波器的值为所述第二子滤波器参数的初始值，执行所述根据所述第一子滤波器参数的初始值、所述第二子滤波器参数的初始值以及所述去混响算法计算所述声源信号对应的期望信号的估计值的步骤，直至所述去混响算法满足预设条件，并得到所述第一子滤波器参数的确定值以及所述第二子滤波器参数的确定值。


3.根据权利要求2所述的去混响方法，其特征在于，所述根据所述第一子滤波器参数的初始值、所述第二子滤波器参数的初始值以及所述去混响算法计算所述声源信号对应的期望信号的估计值，包括：
利用如下公式计算所述期望信号的估计值：



其中，为所述期望信号的估计值，g1为所述第一子滤波器参数，长为L，g2为所述第二子滤波器参数，长为M，y(n)为第n帧的观测信号向量，为长为ML的观测信号向量，D为预测时延，L为所述第一子滤波器参数的阶数，M为所述麦克风的数量。


4.根据权利要求2所述的去混响方法，其特征在于，所述根据所述期望信号的估计值以及所述方差确定所述声源信号的两个子协方差矩阵，包括：
利用如下公式计算所述声源信号的两个子协方差矩阵：






其中，为大小为L×L的子协方差矩阵，为大小为M×M的子协方差矩阵，是长为L的向量，为尺寸为ML×L的矩阵，是长为M的向量，为尺寸为ML×M的矩阵，g1为所述第一子滤波器参数，长为L，g2为所述第二子滤波器参数，长为M，IL为尺寸为L×L的单位矩阵，IM为尺寸为M×M的单位矩阵，y(n)为第n帧的观测信号向量，为长为ML的观测信号向量，D为预测时延，L为所述第一子滤波器参数的阶数，M为所述麦克风的数量，为所述方差，为所述期望信号的估计值。


5.根据权利要求2所述的去混响方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨文星，黄公平，陈景东，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61