麦克风阵列的优势以及与传统天线阵列的区别

章节目录

• 一、麦克风阵列与天线阵列的不同
• 二、通过麦克风阵列能够解决的实际问题

一、麦克风阵列与天线阵列的不同

• 语音信号是宽带信号
• 室内混响（或者多径）效应显著
• 环境特性和信号均高度非平稳
• 噪声与目标语音信号可能具有相同的频谱特性
• 传感器的数据通常有限
• 人耳听力具有极宽的动态范围（听力正常情况下高达120dB）,并且对通道冲激响应的弱拖尾极其敏感。因此，滤波器模型的长度很长（抽头数目数以千记的情况并不少见）

许多麦克风阵列处理算法都是借用窄带阵列处理算法或者对其进行简单推广后得到的。缺点在于，这些算法并不是针对实际的声学环境而设计，其性能往往受到很大限制。麦克风阵列需要处理的是宽带信号。

二、通过麦克风阵列能够解决的实际问题

• 噪声抑制
• 回声抑制
• 去混响
• 单声源定位
• 声源数目估计
• 多声源定位
• 源分离
• 鸡尾酒会效应

回声抑制和去混响

在房间的免提通话场景下，麦克风采集到的语音信号不仅包含直接路径传播的信号，而且包含了由于房间边界以及房间内物体的反射而产生的延迟衰减信号。这种多径传播效应在观测信号中引入了回声和谱失真，成为混响，这会严重影响源信号，造成信号质量和可懂度下降。因此，去除混响对提高语音信号的可懂度有很大的作用。

噪声抑制

噪声抑制算法的目的是从受到加性噪声影响的观测信号中估计出目标语音信号。然而，所有单麦克风噪声抑制算法的主要问题在于它会使语音信号失真，尽管语音质量得到改善，但可懂度却降低了。然而，采用麦克风阵列，却可以在不太影响语音信号的条件下抑制噪声（理论条件下可以实现）。

声源定位，声源数目估计与多声源定位

在声学环境下，声源位置信息在自动摄像机跟踪、噪声抑制和去混响中波束方向的调整。要实现声源的入射角度或者其在直角坐标系中位置的估计，需要采用二维或三维的麦克风阵列。对声源数目的估计和对多个声源的定位是两个互相联系的问题，对于窄带信号源已有一些相关的算法，但在宽带信号源中的研究刚刚起步（这里要打个问号，因为现在已经挺好的了）。

多麦克风声源分离

在多麦克风声源分离中，需要同时对来自不同方向的信号进行分离。由于不能直接获取声通道和声源信号的信息，因此所有这些方法本质上都属于盲处理。独立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）是盲源分离（Blind Source Seperation，BSS）问题中最为广泛的工具，它充分利用了源信号的独立性。在信号瞬时混合的情况下，多数基于ICA的算法都能获得良好的性能，然而，在混响（卷积）环境下，此类算法的性能并不是很好。近年来，相关进展很大。

鸡尾酒会效应

人类具有在嘈杂的谈话环境或背景噪声中专注于某一特定的话音或声音的能力。这一有趣的心理声学现象称为鸡尾酒会效应。从相关的心理声学实验中可以观察到一个重要现象，即空间听觉发挥着重要作用。这对于具有正常听力和大脑处理能力的人毫不费力，但麦克风阵列信号处理仍然是一个极其复杂的问题，成为该领域所面临的诸多挑战的根源所在，直到今天仍然没有一个明确的解决思路。

---

如果你觉得博客内容有帮助，请收藏书签。
版权声明：转载文章之后必须在文章页面给出原文连接（创意共享3.0许可证）