自校准麦克风阵列语音信号的采集论述.docx

自校准麦克风阵列语音信号的采集：一种系统的方法 摘要： 麦克风阵列和波束形成技术的语音采集中的应用比单一麦克风的操作系统更有前景。自适应波束形成器提供了一个潜在的优越性，就是固定波束形成器。特别针对时变声场特征或相干噪声比如相干的扬声器或扬声器信号等，优越性更加明显。然而在实际应用中自适应波束形成器存在严重的信号衰减的风险。由麦克风不匹配、转动方向不精确、多径传播引起频率混叠等造成的干扰可能导致自适应波束形成器形成畸变的期望信号。麦克风不匹配一般主要是由生产工艺和器件老化引起的。这篇文献提出了一种自适应的自校准方法。这些方法在系统的正常操作中就可以自校准，因此，不需要额外的自校准程序。这种基于一个系统的方法，需要一些新的结构以及其他一些众所周知的结构。在不同结构下自校准结构的性能检测可以在汽车环境中进行。 1 简介 麦克风阵列语音应用已经研究了二十多年。但仍只有极少数的产品使用 麦克风阵列。为了用少量麦克风得到较高的性能，必须使用超方向性波束形成方法。鉴于这种方法是基于延迟和求和来形成波束的， 超方向性波束形成器对假定的信号模型中的误差很敏感。 所以比起固定波束形成器，自适应波束形成器往往对这些误差更敏感。还有一个主要问题是制造工艺引起的麦克风失配。?为了达到良好的性能必须对这些不匹配进行补偿。经典的麦克风校准中传递函数是 通过前一次测量控制波束形成。 然而，由于老化效应麦克风传输函数就可能不再适用就需要重新校准。为了克服这些问题，开发了自校准方法，它可以自适应的对信号模型中的误差进行补偿。 这些误差也可能是由非理想的声学特性或者多径传播导致的频谱混叠或波束形成器的方向不精确引起。这篇文章的组织结构如下： 第2节描述了用于波束形成的经典方法并指出了自适应波束形成器的严重弊端。第3节回顾了防止信号消除的最先进的技术。第4节提出了系统法的自校正，给出由此衍生的其他方法。第5节讲述了对这些方法的评价。第6节是文章的结尾给出了结论。这篇文章，是用分析法和合成滤波器组在频域部分带宽上???做信号处理。 2. 波束成形 波束成形系统的目标是估算期望信号确切的来波方向或形成一个本地的空间体积。来自其它方向或其他空间点的声波会被波束形成所抑制。因此，波束形成器实现了空间选择性。固定波束形成器是预先计算好的滤波器，而自适应波束形成器的参数是在运行过程中进行优化的，从而可以跟踪不同特性的声场。 2.1 自适应波束形成器 在实际应用中，自适应波束形成器大多采用MVDR（“最小方差无失真响应”）标准。在此约束下输出信号的功率是最小的，对于期望入射方向而言，无失真响应就会被保留。这个希望的方向也被称为为波束形成器的转向方向。更一般的情况，会存在多个方向的约束，该波束形成器被称为LCMV（“线性约束最小方差”）波束形成器。 在篇文章中，我们考虑一个自适应的MVDR波束形成器，信号处理在频率子带上进行。对于M各阵元的阵列麦克风设其全频带麦克风信号，各个信号通过滤波器组分解到频率为P的频域子带上，分解后的信号为。该波束形成器输出的子带信号是系统滤波器组和全频带的时域信号的组合。子带信号具有严格限制的带宽，因此可以彼此独立地进行处理。此外，还可以通过自带上的二次抽样因子R来降低采样速率。因此，可以降低信号处理的计算量同时使自适应滤波器更快地收敛。子采样信号的时间指数由k表示，全频带信号的时间指数由n表示。 图1 自适应波束形成的GSC结构。在上部路径的固定波束形成器增强了信号， 在下部路径的自适应滤波器装置消除了相关噪声 一个MVDR波束形成器可以直接或间接地作为一个“广义旁瓣相消”（GSC），如图1所示。在直接形式中的麦克风（子带）信号通过FIR滤波器来滤波，滤波器的长度为L和滤波过程如下： (1) 星号表示共轭复数。一种直接形式的MVDR波束形成器的实现方法由 Frost的文章给出。滤波器系数调整时要考虑定向约束，同时要保证滤波器稳定性。GSC的结构是信号处理路径的一个分支如图1所示。上部路径包括一个权重系数为的固定波束形成器（FBF），（如延迟求和波束形成器：我是）： (2) 在下部路径上用所谓的分块矩阵（BM）拒绝从期望方向来的信号。在最简单的情况下，相邻信道是相减的关系： (3) 其它分块矩阵虽然文献5中提到但是很少使用。信号作为多通道干扰消除（MIC）的参考噪声： (4) 的长度为，表示多通道干扰消除的自适应滤波器。 自适应滤波器是在最小均方意义下进行调节的，从而使得输出信号的功率最小。通过由阻塞矩阵实现的约束来保持期望方向的信号不失真。使用归一化最小均方（NLMS）算法可以使滤波器适配。 2.2 信号衰减 MVDR