麦克风阵列语音增强beamforming算法 delay and sum 关键步骤在于计算延时, 可以通过GCC-PHAT方法进行计算, 即广义互相关-相位变换方法. GCC-PHAT(广义互相关-相位变换) x(n)x(n)和y(n)y(n)的互相关函数是将x(n)x(n)保持不动,y(n)y(n)左移m个样本点, 两个序列逐个相乘的结果, 顺序不能互换. 但是, 按照时域卷积的方式求互相关函数的方法计算复杂度较大, 所以将在频域进行操作(FFT和IFFT), 即线性卷积的FFT算法. 两个信号的互相关函数的频域等于x信号频域的共轭乘以Y信号的频域. mvdr最小方差无失真响应滤波 MVDR主瓣约束自适应算法. 即在信号方向上的增益保持不变的情况下, 在非信号方向上试波束输出的功率最小. 实现方式是选择一组权矢量. 最优权矢量为: file:///C:/Users/ADMINI~1/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image002.gif 具体推导过程在文章MVDR自适应波束形成算法研究中可以得出.其中, RxxRxx是自相关函数, C是约束矩阵. 参考相关代码, MVDR之前会进行VAD静音检测. VAD算法具体可以采用, 计算语音段的能量与设置的某一阈值T0比较, 若连续N段语音是超过阈值T0的, 则确定为语音段, 否则为静音段. gsc广义旁瓣消除 ———————————————— 版权声明:本文为CSDN博主「321大米」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接:https://blog.csdn.net/u011403803/article/details/78647253
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