[发明专利]一种用于WASN的分布式语音噪声消除系统

说明书

本发明公开了一种用于WASN的分布式语音噪声消除系统，包括相位对齐模块、离散傅里叶变换模块、语音活动检测模块、噪声功率谱密度估计模块、分布式参数多通道维纳滤波模块、分布式算法迭代模块和离散傅里叶反变换模块。在用于阵列的参数多通道维纳滤波算法的基础上，提出一种可以用于WASN的分布式语音噪声消除技术，它是一种可以应用在任意拓扑网络连接下的分布式语音噪声消除技术，本方法通过使用Metropolis权矩阵，在一定迭代次数下使每个节点处麦克风的输出信号均与含有数据处理中心的结果一致，并具有一定的鲁棒性。

技术领域

本发明涉及音频处理技术领域，尤其涉及一种用于WASN的分布式语音噪声消除系统。

背景技术

在实际应用中，音频处理设备正常接收的语音信号经常会被各种噪声干扰，从而严重破坏接收到的语音信号质量，导致工作设备的输出语音性能下降。为了避免噪声给输出语音带来的不利影响，需要从含有干扰噪声的语音信号中提取出纯净的语音信号，其中提取纯净语音信号的方法也被称为语音噪声消除技术。从麦克风数量而言，语音噪声消除技术分为基于单通道的(单麦克风)和基于多通道的(多麦克风)。其中单通道因无法凭借单个麦克风获取空间信息而限制噪声消除后的语音性能；多通道的麦克风阵列技术虽然可以通过利用空间信息克服单通道的弊端，但是它只能在阵列结构规则(阵列几何信息已知)的情况下应用。

随着无线传感器技术的飞速发展，无线声传感器网络(WASN)的应用越来越广泛。因为WASN由独立的节点(每个节点可以是一个或多个麦克风传感器)组成，所以麦克风之间无法满足空间采样定理，从而导致已有的阵列技术不能直接应用到WASN中。尽管如此，WASN能够保证在同时利用时间和空间信息的前提下，可以克服阵列的一些局限性，所以用于WASN的分布式语音噪声消除技术开始兴起。现实生活中就可以利用WiFi(或蓝牙)将多个智能手机或笔记本电脑构建成一个WASN。

在现有技术中研究了用于阵列的最小方差无失真响应算法，利用加权值控制噪声功率谱密度中非对角元素的能量值，通过广义线性坐标下降(generalized linearcoordinate-descent)算法执行节点之间的信息传递功能，提出了最小方差无失真响应算法分布式实现的技术方案。该技术虽然实现了分布式最小方差无失真响应算法，但是该技术对语音噪声消除后的噪声残留依然很严重，语音质量的感知评估(PESQ)值和短期客观清晰度(STOI)值提高不大。

另外现有技术中存在研究了Gossip算法的使用，提出一种分布式延迟求和波束形成语音噪声消除技术。并且该技术在WASN任意拓扑连接的情景下提出了改进的通用分布式同步平均(improved general distributed synchronous averaging)方法交换每个节点处麦克风的数据，使每个节点的输出与含有数据处理中心的效果相同。虽然该技术提出了新的分布式算法，并且可以使最终的输出结果与含有数据处理中心实现的效果相同，但是该技术的输出效果和技术二的输出效果基本一样，性能较差。

在WASN没有数据处理中心的情况下，每个节点只能和附近的节点通信(通信半径之内的节点)，并且网络节点的能源有限，这就使得须用分布式算法实现信号的语音噪声消除，以期消噪后的效果能够达到把所有传感器的数据汇集到数据处理中心统一处理的效果(含有数据处理中心的算法不能直接应用到WASN中)。现存的分布式语音噪声消除技术，有一些是无法达到含有数据处理中心的输出效果，还有一些虽然达到了含有数据处理中心的输出效果，但是每个节点麦克风的输出性能并不是很高，噪声残留依然很大。

发明内容

根据现有技术存在的问题，本发明公开了一种用于WASN的分布式语音噪声消除系统，

相位对齐模块，确定每个节点到声源的距离，将距离声源最远的节点定义为参考节点，将其余节点接收的信号与参考节点接收的信号进行相位对齐获得同相位节点信号；

离散傅里叶变换模块，将相位对齐模块传送的各个节点信号分别进行分帧加窗处理、对每一帧信号进行离散傅里叶变换获得离散频谱信号；