[发明专利]基于OMAP-L137的麦克风阵列语音波束形成系统

权利要求书

1.一种基于OMAP-L137的麦克风阵列语音波束形成系统，该系统包括语音采集模块(1)和语音处理平台(2)，所述语音采集模块(1)和所述语音处理平台(2)中的音频扩展口(5)通信互联，其特征在于：该系统还包括语音输出模块(3)，所述语音输出模块(3)包括蓝牙传输模块和蓝牙音箱，所述语音处理平台(2)对从所述音频扩展口(5)接收到数字信号应用波束形成算法放大来自所需方向的语音信号，衰减来自其他所有方向的信号，并利用混响消除技术消除混响和回声，处理后的信号通过所述蓝牙传输模块传输给蓝牙音箱。

2.根据权利要求1所述基于OMAP-L137的麦克风阵列语音波束形成系统，其特征在于：所述波束形成算法为改进的GSC波束形成方法，所述GSC波束形成方法基于信号输出功率比自适应更新滤波器系数，重写FBF输出功率，FBF的功率根据k＝32到k＝256的频率指数的平均值计算，公式如下：

其中，α_s是一个经验选择的平滑参数，P_{f_o}(k,l)是FBF波束形成器的输出信号，所有帧中的FBF输出功率表示为

3.根据权利要求1所述基于OMAP-L137的麦克风阵列语音波束形成系统，其特征在于：所述混响消除技术采用集成了多通道线性预测和GSC的集成旁瓣消除和线性预测卡尔曼滤波器，所述旁瓣消除滤波器和线性预测滤波器并行运行，但在不同的输入数据帧上运行，并且被联合估计，使用MCLP模型描述后期混响，作为过去L帧中D的延迟预测表示如下：

其中，W_r,l(n)表示MCLP系数，LD1；

旁瓣消除分支由下式给出：

u_SC(n)＝B^H(n)y(n)

其中，B^H(n)是一个分块矩阵且B^H(n)g(n)＝0

线性预测框架的输出信号表示如下：

其中，w_g是固定的波束形成器系数，w_SC(n)是用于消除噪声的旁瓣消除滤波器，w_LP(n)是预测GSC输出处混响的多通道线性预测系数。

4.根据权利要求1所述基于OMAP-L137的麦克风阵列语音波束形成系统，其特征在于：所述语音采集模块(1)采用线性麦克风阵列板，在所述线性麦克风阵列板上设置有音频模数转换器和四个麦克风，所述线性麦克风阵列板用一个所述音频模数转换器与四个麦克风阵列连接，所述线性麦克风阵列板进行声源定位实时采集嘈杂环境下的语音信号，音频模数转换器对接收到的语音信号进行采样，将模拟语音信号转换成数字信号并通过I2S接口(4)将数字值传输给所述音频扩展口(5)。

5.根据权利要求4所述基于OMAP-L137的麦克风阵列语音波束形成系统，其特征在于：所述声源定位算法为改进后的MUSIC算法，所述MUSIC算法是基于矩阵特征分解，得到信号子空间和噪声子空间，估计的噪声子空间用于获得与噪声子空间尽可能正交的转向矢量，该MUSIC算法用频率和角度分量的去耦在频域中执行平滑操作，增加信号互谱矩阵的秩，并使得高分辨率DOA估计子空间算法的实现成为可能。

6.根据权利要求4所述基于OMAP-L137的麦克风阵列语音波束形成系统，其特征在于：四个所述麦克风安装在同一条线上，每相邻的两个所述麦克风之间间距相等。

7.根据权利要求1所述基于OMAP-L137的麦克风阵列语音波束形成系统，其特征在于：所述语音处理平台(2)采用基于OMAP-L137处理器的OMAP-L137/TMS320C6747浮点开发板，所述音频扩展口(5)、DSP内核(6)和音频处理模块(7)均设在所述浮点开发板中。

8.根据权利要求7所述基于OMAP-L137的麦克风阵列语音波束形成系统，其特征在于：所述DSP内核(6)采用基于两级高速缓存的架构，一级程序高速缓存是32KB的直接映射高速缓存，一级数据高速缓存是32KB的双向集合关联高速缓存，二级程序缓存由程序和数据空间共享的256KB内存空间组成。