[发明专利]一种语音信号处理方法和装置

权利要求书

1.一种语音信号处理方法，其特征在于，包括：

获取传感器阵列中各个传感器采集到的带噪语音信号，所述带噪语音信号为时域信号；

应用短时傅里叶变换将采集到的所述带噪语音信号由时域信号分解成频域子带信号；

根据阵列结构、阵元数目、给定频率和主波束预期的指向参数，构造纯净语音信号的归一化相关矩阵，并根据阵列结构、阵元数目、给定的频率和各向同性噪声场的假设，构造噪声信号的归一化相关矩阵；

对所述纯净语音信号和所述噪声信号的归一化相关矩阵进行联合对角化分解，得到基于子空间的超指向波束形成器，其中，所述超指向波束形成器与各个所述频域子带信号的子空间维度相关；

通过得到的所述超指向波束形成器对得到的所述频域子带信号进行滤波处理，得到降噪后的期望语音信号。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，应用短时傅里叶变换将获取到的所述带噪语音信号由时域信号分解成频域子带信号包括：

所述传感器采集到的带噪语音信号表示为：

y_m(k)＝x_m(k)+v_m(k)；

所述频域子带信号表示为：

Y_m(ω)＝X_m(ω)+V_m(ω)；

其中，y_m(k)表示第m个传感器采集到的带噪语音信号，x_m(k)表示第m个传感器接收到的纯净语音信号，v_m(k)表示第m个传感器接收到的加性噪声信号，m∈[1,2,3…M]，M表示传感器阵列中传感器的数量，Y_m(ω)、X_m(ω)和V_m(ω)分别表示y_m(k)、x_m(k)和v_m(k)的短时傅里叶变换。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述纯净语音信号和所述噪声信号的归一化相关矩阵进行联合对角化分解，得到基于子空间的超指向波束形成器，包括：

对纯净语音信号的归一化相关矩阵和噪声信号的归一化相关矩阵进行联合对角化分解，得到满秩分解矩阵B(ω)＝[b₁(ω)b₂(ω).....b_M(ω)]，其中b₁(ω)、b₂(ω)、.....、b_M(ω)表示纯净语音信号的归一化相关矩阵和噪声信号的归一化相关矩阵进行联合对角化分解后得到的特征向量；

从所述满秩分解矩阵中，取前N个特征向量进行线性组合，得到如下公式表示波束形成器h_N(ω)：

h_N(ω)＝B_1:N(ω)а_1:N(ω)，

其中，B_1:N(ω)表示满秩分解矩阵中的前N个特征向量，a_1:N(ω)表示一个长度为N的列向量；

在约束期望信号不失真的情况下极大化波束形成器的白噪声增益，得到基于子空间的超指向波束形成器h^f_N(ω)：

其中，P_B1:N(ω)＝B_1:N(ω)[B^H_1:N(ω)B_1:N(ω)]^-1B^H_1:N(ω)，

其中，记d(ω)＝d(ω,0)

d(ω，θ)＝[1 e^{-jωδcosθ/c}...e^{-j(M-1)ωδcosθ/c}]^Tj为虚数单位，ω＝2πf为角频率，f为频率，δ为均匀线形阵列相邻两阵元的间距，θ为波达方向，c为空气中声传播的速度，d(ω,θ)为信号的延时矢量(其形式同波束形成中的导向矢量相同)。