基于幅度差及相位差融合的多通道声源分离技术研究(2)
4.2 数据采集所需设备及环境 18
4.3 数据采集过程 19
5 数据处理及仿真 20
5.1 软件介绍与数据预处理 20
5.2 MATLAB介绍与采集信号处理 23
结 论 27
致 谢 28
参考文献29
1 绪论
1.1 课题研究意义与目的
语言是人类交流最重要的基本技能，我们通过由语音来书法我们的想法以达到相互传递信息的目的。随着科技时代的到来，人们在使用语言的同时，更开始看重语音处理技术的研究及其发展，可以帮助人们更为便捷对语音信息进行产生、存储、运输等处理，其应用对许多研究奠定了基础。
近年来，对语音进行处理的技术中的一个新兴领域产生，就是在对麦克风阵列的研究基础上的去实现对语音信号的分析及处理。传统中，我们常常使用一个麦克风接收信号在现今的社会需求来说稍显片面，因为其仅仅考虑在没有室内混响以及没有噪声且处于紧靠声源的位置等理想情况下，才可以获得质量让人满意的声源信号[1]。尤其是，对于单个麦克风而言，当它所接受到的信号由于可能是多个语音信号、混响以及背景噪声的累加在一起的，想要对信号进行更深入的处理目标信息量还是太少。在实际应用中，我们会发现只使用一个麦克风采集数据时，信号的信噪比和采集的质量往往无法让人满意，这是由于声源可能会受到很多外部因素的影响，包括麦克风采集设备内部的误差等造成的。所以人们开始用麦克风组成的线性阵列来解决以上的这些局限性，许多实验也证明了其有效性。麦克风阵列就是通过将多个麦克风安置成某些特定几何结构的阵型接收并记录声音信号，这些信号来自一定区域内的不同角度不同位置的声源。我们使用这样一组麦克风接受语音，通过处理这些信号，可以体现出阵列本身具有具有去噪、声源分离、跟踪定位等功能。
声源信号分离技术是新兴的并且发展迅速的一个研究领域，与传统的对单个声源的追踪和定位处理方法所不同，而是在对源信号和传输通道几乎零先验条件的情况下，只从实验中麦克风所测到的混合声音信号中提取出每一个声源信号各分量的处理方法。多通道声源信号分离技术现在已经在各大重要领域都有着非常重要的应用价值了，诸如通讯、生物医学方面等 [1]。多通道声源分离技术经常被使用在有多个声源的语音通信环境情况下以提高通信质量的需求，例如公共场所、蓝牙耳机、会议系统等。由于人们日常所属的大多数语音环境都是此类情况，至此，对于多通道声源分离技术的研究具有重大的意义和广大的应用市场。
混合声源的分离是多通道声源分离技术的研究的关键点，就是人们在嘈杂的声音环境下也能分辨出来自不同方位的不同声音，能够在众多谈话声和噪声中集中听力于自己倾向于的声音。
在本文中基于麦克风阵列的多通道声源分离技术是通过两个麦克风接受语音信号，并且使用相位差及幅度差的聚类算法对其进行处理，根据源分离算法以实现到从混合的语音信号中提取出每个单独的源信号的目的。
1.2 国内外的发展现状及趋势
1.3 本论文完成的工作
本文阐述了基于麦克风阵列的声源分离技术以及原理，着重研究了基于相位差和幅度差的特征上对声源进行追踪和分离，主要任务是：
（1）简要介绍了语音模型、线性麦克风阵列相应的信号模型，概述了盲源分离技术的工作原理。
（2） 对基于相位差和幅度差的分离方法作详细的分析。并对这两个特征在不同条件下的源分离效果做了比较。