一种用于分布式多说话人的参数化噪声消除系统技术方案

本发明专利技术公开了一种用于分布式多说话人的参数化噪声消除系统，包括离散傅里叶变换模块、数据压缩模块、树形拓扑修剪模块、数据驱动信号流模块、本地节点信号构建模块、语音活动检测模块、协方差矩阵估计模块、节点特定估计器更新模块、节点特定压缩器更新模块、节点特定多说话人噪声消除模块、离散傅里叶反变换模块；该系统将参数多通道维纳滤波与拓扑独立的分布式自适应节点特定信号估计进行融合，使得节点之间交换数据的数量不仅减少，而且还可以消除大量的噪声。将用于阵列的参数多通道维纳滤波算法融入到拓扑独立的分布式自适应节点特定信号估计中。特定信号估计中。特定信号估计中。

【技术实现步骤摘要】
一种用于分布式多说话人的参数化噪声消除系统


[0001]本专利技术涉及噪声消除
，尤其涉及一种用于分布式多说话人的参数化噪声消除系统。

技术介绍

[0002]随着无线传感器技术的飞速发展，无线声传感器网络(WASN)的应用越来越广泛。WASN一般由多个独立的节点组成，这些节点之间通过无线链路连接，其中每个节点配有一个麦克风或者一个麦克风阵列来收集环境中被各种噪声干扰的语音信号，且每个节点均有自己的计算中心。为了避免噪声给输出语音带来不利影响，WASN会利用每个节点收集的带噪语音信号进行噪声消除。相比于传统的单麦克风和麦克风阵列，WASN因为有多个节点，所以其优势在于说话人与麦克风相距很近的概率会很大，这将使麦克风收集到的语音信号信噪比(SNR)更高，从而会更加有效地提高噪声消除性能。
[0003]应用于WASN的噪声消除技术分为集中式消噪和分布式消噪两种。其中集中式消噪需要将WASN中每一个节点接收到的语音信号发送给数据融合中心，所有的计算均会在数据融合中心内进行。恰恰相反，在分布式消噪中，WASN没有数据融合中心，而是将计算任务本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于分布式多说话人的参数化噪声消除系统，其特征在于包括：离散傅里叶变换模块，将无线声传感器网络中的J个节点的信号分别进行分帧加窗处理，对每一帧信号进行离散傅里叶变换获得离散频谱信号，将离散频谱信号定义为节点本地信号；数据压缩模块，接收离散傅里叶变换模块传送的离散频谱信号，利用压缩矩阵对离散频谱信号进行压缩处理得到压缩后数据；树形拓扑修剪模块，对无线声传感器网络中的节点形成的拓扑进行修剪形成树形拓扑；数据驱动信号流模块，对树形拓扑沿着朝向根节点的方向、求解所有节点压缩后数据之和，将该数据沿着远离根节点方向广播给每一个节点，每一个节点对来自其余J
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1个节点的压缩数据之和进行更新；本地节点信号构建模块，接收数据驱动信号流模块传送的J
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1个节点的压缩数据之和、结合节点本地信号对每一个节点进行信号构建获得构建后信号；语音活动检测模块，接收离散傅里叶变换模块传送的离散频谱信号，对离散频谱信号进行语音活动检测、判断每一帧信号有无语音；协方差矩阵估计模块，接收所述语音活动检测模块传送的检测结果，根据有无语音帧信号的离散频谱信息分别计算噪声协方差矩阵和语音协方差矩阵；节点特定估计器更新模块，接收协方差矩阵估计模块传送的噪声协方差矩阵和语音协方差矩阵，对每一个节点的节点特定估计算法进行更新；节点特定压缩器...

【专利技术属性】
技术研发人员：畅瑞江，陈喆，殷福亮，
申请(专利权)人：大连理工大学，
类型：发明
国别省市：