检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：李达大连理工大学

学位级别：硕士

在移动通信、助听器和说话人识别等应用中,语音信号常受到噪声干扰,从而使系统性能下降,甚至不能工作。语音增强技术就是从含噪语音中提取出期望的语音信号。近年来,随着传感器网络的兴起,无线声学传感器网络也得到快速发展,并可应用于... 详细信息

在移动通信、助听器和说话人识别等应用中,语音信号常受到噪声干扰,从而使系统性能下降,甚至不能工作。语音增强技术就是从含噪语音中提取出期望的语音信号。近年来,随着传感器网络的兴起,无线声学传感器网络也得到快速发展,并可应用于国防军事、人机交互、环境监测等领域。无线声学传感器网络能够感知监测外界环境,并进行数据计算处理,与网络中节点进行通信,实现信息共享和节点协作,进行语音增强处理。本文对麦克风阵列语音增强技术和无线声学传感器网络特点及功能进行了深入研究,并在此基础上,提出来了两种分布式语音增强算法,进行了相应的性能仿真验证。本文主要工作如下：(1)提出了基于分布式一致性和MVDR的分布式语音增强方法。该方法首先利用随机网络生成算法生成随机网络,进行声源数据采集；然后利用对MVDR算法进行研究,分解含融合中心MVDR算法到每个节点上,在每个节点上实现MVDR数据预处理；最后利用基于平均Metropolis权的分布式一致性算法进行一致性平均迭代,实现每个节点都能获得一致的语音增强效果。实验结果表明,此分布式算法能够有效抑制非相干噪声的干扰,每个节点都能获得接近声源信噪比的增强信号。(2)提出了基于一致性LMS的分布式语音增强方法。该方法利用随机无线声学传感器网络采集观测区域内的声源信息,并对此信息利用基于最小均方误差准则和临近节点通信准则,进行一致性LMS迭代,实现了相干噪声情况下的分布式语音增强。实验结果表明,此分布式算法能够有效抑制相干噪声的干扰,以较少的迭代次数就可以获得较接近声源信噪比的增强信号。

关键词：语音增强无线声学传感器网络分布式一致性 MVDR波束形成 LMS算法

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基于无线声学传感器网络的鸟鸣声增强系统研究

基于无线声学传感器网络的鸟鸣声增强系统研究

引用

作者：张博闻北京林业大学

学位级别：硕士

无线声学传感器网络的鸟鸣声增强通常采用分布式波束形成与后置滤波处理结合的方法,该方法存在收敛速度慢、能耗高、噪声抑制效果差和鸟鸣声失真大等问题,限制了其实际的应用。本文面向野外采集的鸟鸣声需要增强去噪的需求,提出一种基... 详细信息

无线声学传感器网络的鸟鸣声增强通常采用分布式波束形成与后置滤波处理结合的方法,该方法存在收敛速度慢、能耗高、噪声抑制效果差和鸟鸣声失真大等问题,限制了其实际的应用。本文面向野外采集的鸟鸣声需要增强去噪的需求,提出一种基于无线声学传感器网络的鸟鸣声增强系统,旨在解决上述问题,主要工作如下:1.提出了一种改进的基于无线声学传感器网络的分布式MVDR波束形成算法(Improved distributed MVDR,IDMVDR)。该方法作为系统的前端增强部分。首先在一致性阶段引入平均Metroplois权一致性算法进行一致性更新;然后优化了 MVDR波束形成算法中的噪声PSD估计算法;最后设计了多组对比实验,与三种传统算法进行了对比,验证了 IDMVDR的收敛速度和增强效果。2.提出了一种改进的基于DNN的鸟鸣声增强方法。该方法作为系统的后置滤波方法。创建了用于训练DNN的鸟鸣声和噪声数据库,改进了 DNN中的噪声感知模块,并且引入Dropout对模型进行优化。首先通过多组对比实验,验证了所提出DNN模型在鸟鸣声增强中的性能及泛化能力:然后对整体鸟鸣声增强系统IDMVDR-DNN进行对比实验评估,结果显示,在SegSNR和PESQ两种指标下,所提出的IDMVDR-DNN相比于DDSB-WF分别提升了 129.3%和64.9%,获得了质量更好的增强后鸟呜声。3.设计了鸟鸣声增强系统软件。本文基于MATLABGUI开发工具设计了一款鸟鸣声增强算法仿真软件,该软件可以完成多种无线声学传感器网络拓扑结构下,不同鸟鸣声增强方法的仿真,并且自动计算评价指标,实现不同算法的对比。本文提出的基于无线声学传感器网络的鸟鸣声增强系统具有收敛快,增强效果好等优点。同时该方法不受网络拓扑结构限制,且大大降低了节点的能耗,适用于实际应用中对鸟鸣声进行增强去噪,可为之后的鸟类识别和研究提供质量更好的鸟鸣声信号。

关键词：无线声学传感器网络鸟鸣声增强系统分布式波束形成 MVDR DNN

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面向单传声器节点的分布式语音增强算法

引用

华中科技大学学报(自然科学版) 2025年第3期53卷 99-108页

作者：庞淑蓉秦品乐曾建潮畅瑞江中北大学计算机科学与技术学院河北建筑工程学院电气工程学院

在节点为单传声器的无线声学传感器网络(WASN)中，针对分布式语音增强时声学传递函数难以获取及节点间频繁交换数据的问题，提出了一种基于单传声器节点的分布式语音增强算法．具体地，首先针对全连接WASN，提出了基于最大输入信噪比节... 详细信息

在节点为单传声器的无线声学传感器网络(WASN)中，针对分布式语音增强时声学传递函数难以获取及节点间频繁交换数据的问题，提出了一种基于单传声器节点的分布式语音增强算法．具体地，首先针对全连接WASN，提出了基于最大输入信噪比节点的语音失真加权分布式维纳滤波(SDW-DWF)算法．该算法通过计算获得最大输入信噪比节点，并由该节点接收其他节点发送的多帧信号信息，来分布式实现加权维纳滤波语音增强．该算法在节点间仅需交换少量数据，且不依赖于声学传递函数．此外，提出了一种无拓扑约束的比较一致性算法，来获得最大输入信噪比节点，以使得SDW-DWF方法可用于无网络拓扑约束的移动说话人场景．仿真和实际实验验证了本文方法在无需先验约束情况下，具有较高的分布式语音增强性能．

关键词：分布式语音增强分布式维纳滤波加权维纳滤波一致性算法无线声学传感器网络

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