低信噪比条件下深度学习麦克风阵列波束形成

钟双莲; 童峰; 刘雨佶; 章宇栋; 陈东升

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低信噪比条件下深度学习麦克风阵列波束形成

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摘要

随着智能装备、可穿戴设备、智能家居、远程会议等语音交互领域对语音质量要求的不断提高,麦克风阵列被广泛用于前端语音增强,但低信噪比场景对传统麦阵增强方法造成了极大挑战。采用时频掩蔽深度学习麦阵算法,可利用语音和噪声频谱、通道间相位差特征估计掩蔽值实现增强,但其在低信噪比条件下性能无法保证。与声学模型联合训练的深度学习麦克风阵列算法,可以利用声学模型词错误率(word error rate,WER)等识别端反馈,以提高低信噪比条件下的识别性能,但该类方法无需重构信号,不输出增强语音信号,不适合远程会议、通话终端等需增强语音输出的应用。针对低信噪比条件,设计了一种基于空域代价函数的麦克风阵列波束形成深度学习网络,提高了低信噪比下的语音质量,并通过仿真和实验证明了该方法的有效性。

著录项

来源
《兵器装备工程学报》 |2022年第11期|273-277|共6页
作者
钟双莲; 童峰; 刘雨佶; 章宇栋; 陈东升;
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作者单位

厦门大学水声通信与海洋信息技术教育部重点实验室;

厦门大学海洋与地球学院;

厦门大学深圳研究院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类水下通信（声纳通信）;
关键词
波束形成; 麦克风阵列; 长短期记忆人工神经网络;

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