[发明专利]一种针对主动降噪系统的语音增强系统及方法

权利要求书

1.一种针对主动降噪的语音增强系统，其特征在于，包括：

一个噪声源，其能够输出噪声信号；

一个信号源，其能够输出语音信号；

一个麦克风阵列，其包括若干个均匀线性排布的麦克风，所述麦克风阵列能够采集所述噪声信号；

一个时延估计模块，其配置为能够接收所述麦克风阵列输出的噪声信号，所述时延估计模块将所述噪声信号通过广义互功率谱算法计算麦克风之间的时延；

一个时延补偿模块，其配置为能够接收所述时延估计模块输出的时延信息和所述麦克风阵列输出的噪声信号，所述时延补偿模块能够根据接收到的时延信息对所述噪声信号时延补偿；

一个自适应波束形成模块，其配置为能够接收所述时延补偿模块输出的得到时延补偿后的噪声信号；所述自适应波束形成模块通过噪声估计算法得到噪声估计值，所述自适应波束形成模块通过目标信号估计算法得到目标信号估计值；

一个误差传感器，其能够接收所述降噪扬声器输出的反噪声信号，所述误差传感器能够接收所述噪声源输出的所述噪声信号；所述误差传感器能够根据所述反噪声信号和所述噪声信号输出误差信号；

一个第一自适应滤波器，其配置为能够接收所述噪声估计值和所述误差信号；所述第一自适应滤波器根据所述噪声估计值和所述误差信号更新所述第一自适应滤波器的权值，所述第一自适应滤波器能够输出抵消噪声信号；

一个抵消噪声扬声器，其能够接收所述抵消噪声信号，所述抵消噪声扬声器能够输出所述抵消噪声信号；所述抵消噪声信号能够将带噪信号中的噪声抵消掉；

一个语音增强模块，其能够接收所述目标信号估计值；所述语音增强模块通过深度神经网络语音增强模块实时处理所述目标信号估计值，获得增强后的语音信号。

2.如权利要求1所述的语音增强系统，其特征在于，

所述自适应波束形成模块根据滤波阶数，麦克风数目获取目标信号的估计值。

3.如权利要求1所述的语音增强系统，其特征在于，还包括：

若干个第二自适应滤波器组，所述若干个第二自适应滤波器组组成一个阻塞矩阵。

4.如权利要求1所述的语音增强系统，其特征在于，还包括：

一个噪声消除模块，其配置为能够接收所述输出相向量，所述噪声消除模块包括若干个第三自适应滤波器；若干个所述第三自适应滤波器的长度为；所述噪声消除模块能够对接收到的所述输出向量滤波。

5.如权利要求4所述的语音增强系统，其特征在于，所述噪声消除模块输出消除噪声后获取消除噪声后的目标信号估计值。

6.如权利要求1所述的语音增强系统，其特征在于，所述深度神经网络语音增强模块接收所述目标信号估计值；所述深度神经网络语音增强模块对所述目标信号估计值分帧、重叠加窗和短时傅里叶变换得到一组特征向量。

7.如权利要求6所述的语音增强系统，其特征在于，所述特征向量经过循环神经网络RNN模型计算，得到子带增益；带噪语音经过基音滤波器消除其谐波间的噪声，其输出在频域内与子带增益相点乘，即可得到降噪之后的频域信号。

8.如权利要求7所述的语音增强系统，其特征在于，通过傅里叶逆变换，根据重叠相加原理，重建出纯净语音的时域波形；输出增强后的语音信号。

9.一种针对主动降噪系统的语音增强方法，其特征在于，包括：

S101：配置一个信号源、一个噪声源和一个麦克风阵列；所述信号源能够输出语音信号，所述噪声源能够输出噪声信号；所述麦克风阵列包括若干个均匀线性排布的麦克风，所述麦克风阵列能够采集所述噪声信号；

S102：配置一个时延估计模块；所述时延估计模块能够接收所述麦克风阵列输出的噪声信号，所述时延估计模块将所述噪声信号通过广义互功率谱算法计算麦克风之间的时延；

S103：配置一个时延补偿模块，所述时延补偿模块能够接收所述时延估计模块输出的时延信息和所述麦克风阵列输出的噪声信号，所述时延补偿模块能够根据接收到的时延信息对所述噪声信号时延补偿；

S104：配置一个自适应波束形成模块，所述自适应波束形成模块为能够接收所述时延补偿模块输出的得到时延补偿后的噪声信号；所述自适应波束形成模块通过噪声估计算法得到噪声估计值，所述自适应波束形成模块通过目标信号估计算法得到目标信号估计值；

S105：配置一个误差传感器，其能够接收所述降噪扬声器输出的反噪声信号，所述误差传感器能够接收所述噪声源输出的所述噪声信号；所述误差传感器能够根据所述反噪声信号和所述噪声信号输出误差信号；

S106：配置一个第一自适应滤波器，其能够接收所述噪声估计值和所述误差信号；所述第一自适应滤波器根据所述噪声估计值和所述误差信号更新所述第一自适应滤波器的权值，所述第一自适应滤波器能够输出抵消噪声信号；

S107：配置一个抵消噪声扬声器，其能够接收所述抵消噪声信号，所述抵消噪声扬声器能够输出所述抵消噪声信号；所述抵消噪声信号能够将带噪信号中的噪声抵消掉；

S108：配置一个语音增强模块，其能够接收所述目标信号估计值；所述语音增强模块通过深度神经网络语音增强模块实时处理所述目标信号估计值，获得增强后的语音信号。