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技术标签： 语音识别
多通道语音增强技术
由于科研需要，最近在看一些多通道语音增强技术方面的知识，现在对已经了解的知识跟大家分享一下。同时，自己这方面刚开始学习，有些东西可能理解的不太到位希望大家指正。
简单介绍一下目前语音增强技术的常用方案：
上述的整体技术方案框图来源于另一个博主的博客，如有侵权请指正，由于自己了解的还不多目前只针对数字信号处理方向进行介绍。目前数字信号处理方法中语音增强技术可以分为两个主要分支，第一个分支是单通道语音增强技术：谱减法，维纳滤波法，基于统计模型的方法，自适应滤波法，基于子空间的方法，基于小波变化的方法。另一个分支是多通道语音增强技术，其中包括固定波束形成算法：DSB，自适应滤波算法：LCMV，MVDR，后置滤波技术。现就对多通道语音增强技术进行展开讨论。
固定波束形成算法（延迟求和波束形成算法（DSB））
原理：首先对不同麦克风信号之间的延迟进行步长，然后叠加延时后的信号形成一个单一的输出。
缺点：需要麦克风的数量相对较多，如果噪声源是想干的降噪效果会强烈的依赖于噪声信号的到达方向，延迟求和波束形成在混响环境中的性能往往是不够好的。
自适应波束形成算法：
最小方差无失真响应波束形成（MVDR）
1969 年，J. Capon 提出了最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response, MVDR)波束形成算法。该算法是应用得最为广泛的自适应波束形成方法之一
原理：在期望信号无失真的约束条件下，选择合适的滤波器系数，使得阵列的输出的平均功率最小化。
特点：MVDR是理论上普遍采用的波束形成典型算法，在复杂环境下，由于协方差矩阵计算的不精确性算法会导致性能急剧下降。后来的研究者提出了许多基于对角加载的解决方法。这些方法解决了对角加载值不易确定且无法通过样本更改自动调整的问题，使协方差矩阵误差问题得到一定的改善。但是，这些算法相对比较复杂，效率较低
线性约束最小方差（LCMV波束形成器）
1972年，L. Frost 提出了线性约束最小方差(Linearly Constrained Minimum Variance, LCMV)波束形成器。LCMV 波束形成在效果上实际是 MVDR 波束形成的扩展形式，它将后者中期望信号不受影响的这一约束扩展为一组约束，即为目标方向无失真同时对其它噪声干扰方向陷零。随后 L. Frost 基于约束最小均方自适应滤波器提出了LCMV 算法的自适应结构
优点：广义约束
缺点：须知信号波达方向。
广义旁瓣消声器（GSC）
其原理与MVDR算法基本类似，已在数学上证明两者属于同类算法。
上面介绍的是一些波束形成算法，一般在波束形成之后仍然包含一些噪声，因此需要使用后置滤波进一步将噪声进行滤除。下面介绍一些后置滤波算法：
后置滤波算法
维纳后置滤波技术。
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