[发明专利]用于采集体音信号的双麦克风自适应滤波算法及应用有效

专利信息
申请号: 201811485004.8 申请日: 2018-12-06
公开(公告)号: CN109545239B 公开(公告)日: 2021-11-05
发明(设计)人: 莫鸿强;田翔 申请(专利权)人: 华南理工大学;佛山市百步梯医疗科技有限公司
主分类号: G10L21/0216 分类号: G10L21/0216
代理公司: 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 代理人: 霍健兰;梁莹
地址: 511458 广东省广州市*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 用于 集体 音信 麦克风 自适应 滤波 算法 应用
【权利要求书】:

1.一种用于采集体音信号的双麦克风自适应滤波算法,其特征在于:采用至少一主一副两个麦克风来采集信号;主麦克风用以采集带噪体音信号,副麦克风用以采集环境噪音;对主麦克风采集到的信号和副麦克风采集到的信号作相同的高通滤波处理,以使高通滤波处理后的主麦克风信号和副麦克风信号具有良好的线性相关程度;对高通滤波处理后的主麦克风信号和副麦克风信号采用归一化最小均方算法计算自适应滤波器权值并计算误差信号,以滤除主麦克风信号中的环境噪音;对误差信号作第一次低通滤波处理以复原体音信号,从而得到自适应滤波算法输出的体音信号;

包括如下步骤:

S1步,初始化当前时刻序号k=0,滤波器权值W(0,i)=0,i=0,…,M-1,其中M为滤波器阶数;

S2步,获取当前时刻的主麦克风信号d(k)和副麦克风信号x(k);

S3步,判断当前时刻序号k的大小:

若kM,则取第一次低通滤波处理后信号为同时令W(k,i)=W(k-1,i),并转至S10步;

若k≥M,则转至S4步;

S4步,对主麦克风信号d(k)和副麦克风信号x(k)作相同的高通滤波处理,得到高通滤波处理后的主麦克风信号和高通滤波处理后的副麦克风信号以缩小主麦克风信号中体音信号与环境噪音之间的幅值差距,从而使高通滤波处理后的主麦克风信号和副麦克风信号具有更高的线性相关程度;

S5步,计算滤波器输出y(k):

S6步,计算误差信号e(k):

S7步,计算自适应步长归一化系数ε(k);

其中,ζ为防止ε(k)=0的正数;

S8步,更新滤波器权值W(k+1,i):

W(k+1,i)=W(k,i)+ηe(k)/ε(k);

其中,η为调节因子;

S9步,对误差信号e(k)作第一次低通滤波处理以复原体音信号,得到第一次低通滤波处理后信号

S10步,输出第k时刻自适应滤波算法的输出信号o(k);判断自适应滤波终止指示变量:若自适应滤波终止指示变量为真,则结束自适应滤波算法,否则跳至S2步计算下一时刻自适应滤波算法的输出。

2.根据权利要求1所述的用于采集体音信号的双麦克风自适应滤波算法,其特征在于:所述S1步中,滤波器阶数M的取值范围为:M∈[10,200]。

3.根据权利要求1所述的用于采集体音信号的双麦克风自适应滤波算法,其特征在于:所述S4步中,高通滤波处理采用如下两种方案之一:

一、采用脉冲传递函数为GHP(z)的高通滤波处理器,脉冲传递函数GHP(z)的截止频率fHPc的取值范围为:500~1200Hz;

二、采用由mHP个一阶预加重环节1-αjz-1,j=1,…,mHP,αj∈[0.9,1)串联而构成的预加重高通滤波器。

4.根据权利要求3所述的用于采集体音信号的双麦克风自适应滤波算法,其特征在于:所述第一种方案中,S9步第一次低通滤波处理采用的低通滤波器的脉冲传递函数G1LP(z)=1/GHP(z)。

5.根据权利要求1所述的用于采集体音信号的双麦克风自适应滤波算法,其特征在于:所述S8步中,调节因子η的取值范围为:η∈[0.1,1]。

6.根据权利要求1所述的用于采集体音信号的双麦克风自适应滤波算法,其特征在于:所述S10步中,输出第k时刻自适应滤波算法的输出信号o(k),是指:采用如下两种方式之一:

一、将第一次低通滤波处理后信号作为第k时刻自适应滤波算法的输出信号o(k)来输出;

二、对第一次低通滤波处理后信号作第二次低通滤波处理以进一步抑制环境噪音干扰,以第二次低通滤波处理后信号作为第k时刻自适应滤波算法的输出信号o(k)来输出。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于华南理工大学;佛山市百步梯医疗科技有限公司,未经华南理工大学;佛山市百步梯医疗科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201811485004.8/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top