最小方差无失真响应浊音谱建模方法研究

讨论了在语音处理中广泛使用的线性预测模型,分析了线性预测模型在建模语音谱包络方面存在缺点,并分析了线性预测模型过高估计浊音谐波频率处能量以及随着阶数增加线性预测谱逐渐恶化的原因。在此基础上,提出了最小方差无失真响应(MVDR)建模方法,并讨论了通过Toeplitz矩阵的Cholesky分解确定MVDR滤波器系数的方法,通过与线性预测方法进行比较,发现最小方差无失真响应滤波器能提供一个更好的原始语音包络。     

一种鲁棒性的最小方差无失真响应波束形成算法及其应用

理论上,自适应波束形成方法要比不依赖于输入数据的常规波束形成方法有更好的目标参数估计能力和干扰抑制能力。但在实际水声环境中,声传播模型、接收阵阵列流形以及信号统计特征等因素往往与实际情况存在一定的差异,导致传统的自适应波束形成方法性能下降。因此,提高自适应波束形成方法对上述因素的鲁棒性变得越来越重要。本文基于最差条件最优化的思想,改进MVDR(最小方差无失真响应)方法的约束条件提出了一种鲁棒性最小方差无失真响应自适应波束形成算法(R-MVDR),并对输入数据协方差矩阵和方向向量存在不确定性的情况进行了性能分析,推导给出了波束形成的加权向量和空间谱估计表达式,最后通过海上实验数据进行了验证。结果证明本文提出的算法在实际环境中有更好的方位分辨能力和干扰抑制能力。     

基于子带分解的宽带波束域最小方差无畸变响应高分辨方位估计方法研究

针对最小方差无畸变响应法对宽带不适用、计算量较大和如何与实际声呐系统结合这三个问题,提出了基于子带分解的宽带波束域MVDR高分辨方位估计方法:它以子带分解的方法实现MVDR在宽带情形下的扩展;利用波束转换实现降维运算,大大减小运算量和提高算法的稳健性;并且提出了在声呐系统使用中的新思路:可将该方法与声呐的多波束系统结合,直接利用声呐多波束系统的输出,可省去从阵元域到波束域的转换,进一步减少运算量;可用于替代传统的分裂波束精测定向系统或单波束系统,提高整个声呐定向系统的性能。经过理论分析、仿真实验和湖试实验,证明了该方法是简单的、有效的、可行的。     

近似窄带假设下的最小方差无失真响应波束形成

最小方差无失真响应波束形成算法在应用于语音等宽带信号时,依赖窄带假设可以在频域各个子带分别进行滤波。窄带假设下语音信号协方差矩阵是秩-1矩阵,而实际中窄带信号模型只是实际信号模型的一种近似,同时由于存在统计量估计误差,估计的语音信号协方差矩阵的秩一般大于1。提出利用语音协方差矩阵和噪声协方差矩阵的广义主特征向量来估计相对传递函数,用于重构语音信号协方差矩阵为秩-1矩阵。在REVERB数据集以及CHiME-4数据集上进行实验验证,最小方差无失真响应波束形成算法经过语音协方差矩阵低秩近似后,对估计误差的鲁棒性提高,输出信噪比分别提升平均0.8 dB和1.4 dB,同时提升了语音识别准确率。     

基于改进最小方差无失真响应角度谱算法的 气体泄漏定位方法*

针对噪声环境下微小气体泄漏难以准确定位的问题,提出了一种基于改进最小方差无失真响应角度谱算法的气体泄漏定位方法。该算法通过引入信噪比追踪加权的方式,提取受噪声影响较小且单个声源能量占优的时频支撑域,并通过Softplus激活函数自适应地调整不同频率分量对角度谱函数的贡献,增加泄漏声源占优的时频域权重;此外,引入基于时频稀疏性的分频带处理,使各子频带内存在一个主导声源能量占优,抑制低频段噪声能量的积累同时避免高频混叠现象。通过软件仿真计算以及实验验证算法的性能,结果表明改进最小方差无失真响应角度谱算法可以实现气体泄漏源的精准定位,定位结果的最大误差在3.5°以内。相比传统算法,该方法在低信噪比和低采样点数下有更高的稳定性、抗噪能力及准确率,可为气体泄漏定位的实际应用提供一定的参考价值。     

最小方差无失真响应感知倒谱系数在说话人识别中的应用

研究最小方差无失真响应感知倒谱系数在说话人识别中的应用。提取最小方差无失真响应感知倒谱系数,对其进行高斯混合模型建模并采用联合因子分析的方法来拟合高斯混合模型中的说话人和信道差异,在美国国家标准技术研究院2008年说话人识别评测核心测试集上分别对最小方差无失真响应感知倒谱系数和传统的Mel频率倒谱系数进行测试。结果显示,两种不同特征的系统性能相当,采用线性融合方法后,在不同测试集上的等错误率相对下降了7.6%~30.5%,最小检测错误代价相对下降了3.2%~21.2%。实验表明,最小方差无失真响应感知倒谱系数能有效应用于说话人识别中,且与传统的Mel频率倒谱系数存在一定程度的互补性。     

无源测距的线性最小方差滤波

本文提出一种简单易行的无源测距后置最佳处理方法。这种方法是应用线性最小方差(LMV,Linear Minimum Variance)方法于线性运动系统的状态估计而得到的,其结果是对每次观测作统计平均处理,最佳的加权系数满足一个线性方程。目标运动的基本假设是在一段观测时间中保持常速度,并有随机速度扰动。二个计算机模拟实验结果表明,这方法收敛速度和性能良好,无发散现象,对目标机动情况也能很好适应。计算机实现简单,计算量很小。     

非均匀对角减载最小方差无失真响应多目标分辨

针对最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)方法在起伏非相关噪声环境下多目标分辨性能严重下降的问题,提出一种非均匀对角减载MVDR (Inhomogeneous Diagonal Unloading MVDR,IDU-MVDR)方法。该方法首先对协方差矩阵进行非均匀对角减载,然后实施MVDR方法。各阵元上的对角减载量通过求解半正定优化问题获得,优化问题中最大化减载量之和,但约束减载后协方差矩阵的最小特征值是一个较小的正值。数值仿真表明,IDUMVDR方法可通过非均匀对角减载消除大部分非相关噪声,但保留小部分噪声分量.因此IDU-MVDR方法较MVDR方法分辨力更高,空间谱中背景级更低、弱目标谱峰更加明显,并且具备一定的稳健性.海上实验结果与数值仿真相一致,验证了IDU-MVDR方法的有效性.     

改进的最小方差算法在超声成像中的应用

为了提高最小方差超声成像算法的分辨率、对比度以及对噪声的鲁棒性,提出一种改进的最小方差成像算法。该方法首先基于回波信号中期望信号与噪声信号的可分离性将信号划分为期望信号和噪声信号,然后根据最小方差原理,求出加权向量使期望信号功率最小,同时,为了增加算法对噪声的鲁棒性,对信号方向向量增加一对约束条件,进一步提高图像质量。在全发全收和合成孔径模式下对点目标和吸声斑进行仿真,结果表明所提算法在全发全收模式下,-6 dB处分辨率在最小方差基础上提高了1倍左右,在合成孔径模式下,对比度在特征空间最小方差算法基础上提高了8 dB,且远优于传统延时叠加算法。最后通过实验进一步表明改进的最小方差算法图像在分辨率、对比度及对噪声的鲁棒性等方面表现更优,可以有效的改善超声图像的质量。     

最小方差综合鉴别函数的优化算法

介绍了一种基于最小方差综合鉴别函数的复合匹配滤波器的优化算法。这种优化算法将最小平均相关能量综合鉴别函数的迭代算法引入最小方差综合鉴别函数的设计中,不但可以识别带有附加噪声的旋转图像,而且减小了滤波器对样本识别的输出相关峰值波动,改善了滤波器的识别效果。计算机仿真结果显示,这种复合匹配滤波器在信噪比、相关峰尖锐度及鉴别率等方面都有一定的提高。     

Research and application of fast-convergent minimum variance distortionless response algorithm

The conventional MVDR adaptive beamformer is a high-resolution narrowband beamformer which estimates the optimal beamforming weights using narrowband CSDM of real acoustic field.In practical applications,MVDR algorithm needs long observation time to estimate the covariance matrix.This inherent property makes it difficult to localize fast-moving targets.For wideband signals,MVDR algorithm needs inverting every CSDM which increases the computational demands.For correlated sources,the performance of MVDR will degrade dramatically because the signals will cancel each other.A fast-convergent MVDR algorithm based on subband subarray processing is proposed.The full frequency band is divided into sets of subbands and the line array is divided into sets of subarrays.For every subband the STCM of reduced dimensions is calculated.Then adaptive beamforming weight of fast-convergent MVDR algorithm and spatial spectrum estimation are obtained.At the same time,spatial spectrum estimation can be made for correlated sources using the two-sided spatial smoothing method. Results of simulation and trial data show that the proposed method has high-resolution and near-instantaneous convergence property,two-sided spatial smoothing has satisfactory validity of decorrelation.     

Single-channel dereverberation using a non-causal minimum variance distortionless response filter

This letter presents a single-channel speech dereverberation approach using a non-causal minimum variance distortionless response (MVDR) filter. The non-causal filter is adopted to utilize the additional information of the desired signal that lies in subsequent frames. Note that the desired signal output has minimal distortion due to the introduction of the MVDR criterion. The proposed system further suppresses the late reverberation by employing a statistical reverberant model. Experimental results demonstrate the superiority of the proposed algorithm to conventional approaches.     

基于任意阵的最小方差无失真响应聚焦波束形成的被动定位方法

将最小方差无失真响应(MVDR)聚焦波束形成近场被动定位方法应用到平面任意结构阵列上,可以很好地解决线列阵由于阵长较长,在实际使用中存在布放困难、部分阵元失效影响定位性能等问题。本文首先分析了平面任意结构阵列的近场接收信号模型,推导出阵列流型,然后将MVDR聚焦波束形成技术应用到该模型中,得到了基于任意阵的MVDR聚焦波束形成近场被动定位方法。仿真验证了该方法的可行性和有效性。