[发明专利]一种基于空间区分性检测的定向噪声消除方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于空间区分性检测的定向噪声消除方法及装置，属于信息处理的领域，该方法包括：S1：对每个麦克风的时域信号进行导向矢量和信号拾取滤波器初始化计算；S2：对初始化后的信号转化为时频域信号，并且构建频域预测向量；S3：对时频域信号进行噪声消除滤波器计算，获取用于分离目标语音与噪声信号的滤波器；S4：根据获取的滤波器，得到目标语音的频域估计，进而得到目标语音时域估计。本发明能够有效消除干扰声音，可显著提升在线语音会议通讯质量，也可以提高后续语音识别的准确性。

技术领域

本发明属于信息处理的领域，特别是关于一种基于空间区分性检测的定向噪声消除方法及装置。

背景技术

在语音会议系统、车载语音通讯系统及人机交互系统等诸多应用中，目标说话人通常受到其他方向点源噪声的干扰，比如电视等。

麦克风阵列波束形成技术广泛应用于在线会议系统、车载人机交互、智能家居等领域。实际环境中，来自于其他方向的干扰信号，比如音乐等，会显著降低会议通讯的听感和后续语音识别的准确率。基于麦克风阵列多阵元进行定向拾取是降低信号噪声、提高通讯质量最常用的方法。

常用的方案包括以超指向滤波器为代表的固定波束形成技术；以广义旁瓣消除为代表的自适应波束形成技术。超指向滤波器的优点在于语音失真小，但是噪声抑制性能有限。广义旁瓣消除等自适应波束形成方法，可以达到更好的噪声消除效果，但是存在较大的语音失真风险。这两类技术通常基于说话人方位相对于麦克风阵列的空间方位信息，计算理想的导向矢量，基于最小化噪声能量的原则设计滤波器。然而，实际应用中麦克风之间的不一致性，混响等因素都会造成理想导向矢量与实际导向矢量的误差较大，进而导致噪声消除效果不理想或者造成较大的语音失真。

现有技术中，定向消除噪声的方法主要有以下缺点：

1)单纯采用基于方位信息的理想导向矢量，由于导向矢量在混响、麦克风不一致等场景下与真实矢量的不匹配，导致性能下降。

2)只考虑到目标说话人的方位信息，不考虑干扰方位信息，导致空间区分性信息计算不足，导致噪声消除性能不足。

公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于空间区分性检测的定向噪声消除方法及装置，其能够有效消除干扰声音，可显著提升在线语音会议通讯质量，也可以提高后续语音识别的准确性。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于空间区分性检测的定向噪声消除方法，包括以下步骤：

S1：对每个麦克风的时域信号进行导向矢量和信号拾取滤波器初始化计算；

S2：对初始化后的信号转化为时频域信号，并且构建频域预测向量；

S3：对时频域信号进行噪声消除滤波器计算，获取用于分离目标语音与噪声信号的滤波器；其中，噪声消除滤波器的计算包括：计算空间区分性系数和空间掩蔽信息、更新互相关系数向量和导向矢量、更新噪声协方差矩阵以及计算噪声消除滤波器；

S4：根据获取的滤波器，得到目标语音的频域估计，进而得到目标语音时域估计。

在本发明的一实施方式中，所述步骤S1之前，还包括获取麦克风的语音信号x_m(n)；

所述步骤S1中，具体包括以下步骤：

S101：对每个频带k，计算目标语音导向矢量u_s(k)和噪声导向矢量u_v(k)：