堕童堡查（ｖ２
凹＠６＠＠可＠＠嗡响⑨０⑨回Ｕ
文章编号：１１１０２—８６８４｛２０１０１０８－－００５３－０４
基于一阶差分传声器阵列频域
ＬＭＳ语音增强算法・
王扇珍，宋辉，刘加
（清华大学电子工程系，清华信息科学与技术国家实验室（筹），北京１０００８４）
・论文・
【摘要】由于语音通信设备的广泛应用和小型化要求，消除其中的噪声干扰成为重点研究内容。采用了一种双通道的
语音增强算法。该方法基于一阶差分传声器阵列，并利用频域的最小均方误差自适应算法实现噪声消除。仿真结果表明。所采用的方法相对于时域自适应过程，加快了收敛速度，减小了计算量，并改善了噪声消除的效果，可更好地用于实际。【关键词】语音增强；一阶差分传声器阵列；频域ＬＭＳ【中图分类号】ＴＮ９１２
Ｆｉｒｓｔ－ｏｒｄｅｒＤｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ
【文献标识码】Ａ
Ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅ
ＡｒｒａｙＢａｓｅｄ
ｏｎ
ＦＬＭＳＡｄａｐｔｉｖｅＳｐｅｅｃｈＥｎｈａｎｃｅｍｅｎｔＭｅｔｈｏｄ
ＷＡＮＧＳｈａｎｚｈｅｎ，ＳＯＮＧＨｕｉ，ＬＩＵＪｉａ
（ＴｓｉｎｇｈｕａＮａｔｉｏｎａｌＬａｂｏｒａｔｏｒｙｆｏｒＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ。
ＴｓｉｎｇｈＨａ
Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｒｉｎｇ
ｗｉｄｅｌｙａｎｄｂｅｃｏｍｅ
１
０００８４，Ｃｈｉｎａ）
【Ａｌｍｒａｅｔ】Ａｓ
ｂｅｃｏｍｅ
ｏｎ
ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｄｅｖｉｃｅｓｕｓｅｄ
ｍｏｒｅ
ｉｍｐｏｒｔａｎｔ．Ａ
ｍｏｒｅｐｏｒｔａｂｌｅ，ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｎｏｉｓｅｅｌｉｍｉｎａｔｉｏｎｈａｓｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ｕｓｅｓ
ｍｏｒｅａｎｄ
ｄｕａｌ－ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅｓｐｅｅｃｈ
ｉｓ
ｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｗｈｉｃｈ
ｉｓｂａｓｅｄ
ｔｈｅ
ＦＤＭ（Ｆｉｒｓｔ－ｏｒｄｅｒＤｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌＭｉｃｒｏｐｈｏｎｅ）ａｒｒａｙ，ａｎｄ
ｔｈｅ
ＦＬＭＳ（１ｅａｓｔｍｅａｎｓｑｕａｒｅａｄａｐｔｉｖｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ｉｎ
ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ
ｄｏｍａｉｎ）ｔｏｃａｎｃｅｌｔｈｅｎｏｉｓｅ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｈａｓｆａｓｔｅｒｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｓｐｅｅｄｃｏｍｐａｒｅｄ
ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｔｉｍｅ
ｃａｌｌ
ｗｉｔｈ
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ｉｎｐｒａｃｔｉｃａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ
ｍｏｒｅｓｕｉｔａｂｌｙ．
ｎｏｉｓｅｅｌｉｍｉｎａｔｉｏｎ．Ｓｏｉｔｂｅ
ｕｓｅｄ
【Ｋｅｙｗｏｒｄｓ】ｓｐｅｅｃｈ
ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ；ＦＤＭａｒｒａｙ；ＦＬＭＳ
１
前言
语音增强技术通过消除噪声干扰以提高语音通信
能达到较好的消噪效果［ｇｌ，因而无法满足设备小型化的
需要。而ＦＤＭ技术在实现过程中仅需２个传声器，阵列结构简单，因而具有更广泛的应用领域，笔者的研究是针对双传声器的语音增强技术。
ＦＤＭ阵列波束形成技术借鉴了声学方向性传声器的相关原理。利用不同的时延声音信号在传声器的振动膜两边振动产生压力差，也就是相当于两信号相减，而时延越大，压力差越大，输出信号就越强。
传统的自适应滤波器主要是在时域中实现。时域
最小均方误差（ＬｅａｓｔＭｅａｎＳｑｕａｒｅ，ＬＭＳ）的优点是结
的质量，也可作为预处理来改善语音识别系统的稳健性。根据语音增强中所采用传声器数目的不同，可分为单通道语音增强和多通道语音增强ＩｌＩ。谱减法［２１及其改进方法Ｍ是普遍采用的单通道语音增强技术。然而，由于实际应用环境中信号复杂多变（方向性噪声、混响等），单通道语音增强系统已证明不再适用。于是便提出了传声器阵列语音增强方法，其方法包括了延迟和波束形成（Ｄｅｌａｙ
ａｎｄ
Ｓｕｍ
Ｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇ，ＤＳＢ）［５１、广义
旁瓣抵消（ＧｅｎｅｒａｌｉｚｅｄＳｉｄｅｌｏｂｅＣａｎｃｅｌｌｅｒ，ＧＳＣ）１６１、一
ＤｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌＭｉｃｒｏｐｈｏｎｅ。
构简单，算法复杂度低，易于实现，稳定性高；缺点主要是收敛速度较慢，因而其应用也受到一定的限制。为了解决这些问题，常采用变换域ＬＭＳ算法代替时域ＬＭＳ
阶差分传声器ＦＤＭ（Ｆｉｒｓｔ－－ｏｒｄｅｒ
ＦＤＭ）阵列川。前两种方法通常需要大数量的传声器才
幸【基金项目】国家自然科学基金委员会与微软亚洲研究院联合资助项目６０７７６８００；国家自然科学基金委员会与香港研究资助局联合科研基金资助项目６０９３１１６０４４３；国家高技术研究发展计划（８６３计划）项目（２００６ＡＡ０１０１０１．２００７ＡＡ０４２２２３，２００８ＡＡ０２
Ｚ４１４，２００８ＡＡ０４０２０１）
万方数据
皇枣熊羹婴堕蔓塑查蔓塑塑匡习
ｃｒ１９（】）孚ｎａｔ锆ｃ
算法。变换域ＬＭＳ算法的基本思想是：先对输入信号进行一次正交变换以去除或衰减其相关性，然后将变换后的信号加到自适应滤波器以实现滤波处理，从而改善相关矩阵的条件数。因为离散傅立叶变换本身具
有近似的正交性，加之有Ｆ盯快速算法，故频域ＬＭＳ
（ＦＬＭＳ）算法被广泛应用。
２算法描述
２．１
ＦＤＭ阵列语音增强
Ｇ．Ｗ．Ｅｌｋｏ和Ａ．Ｔ．Ｎ．Ｐｏｎｇ在１９９５年提出ＦＤＭ阵列技术１７１。它由２个或多个全向性传声器组成，基本工作原理与声学方向性传声器类似，通过前后２个传声器接收到的信号延迟差形成期望信号方向的心形波束，并在背对声源的方向形成零点。它最大的优点是结构小巧、实现简单。但为改变其波束零点就需要产生可变的时间差，这给实际的实现造成了困难。于是便产生了自适应波束形成技术，其框图如图ｌ所示。
图中，Ｘｌ（ｎ），Ｘ２（ｎ）分别为２个传声器接收到的信
号，即
戈ｌ（￡）哥（ｔ）＊＾ｌ（ｆ）抑ｌ（￡）（１）Ｘ２（ｆ）＝ｓ（￡）＊＾２（￡）抑２（ｆ）
（２）
式中，ｓ（ｔ）为期望语音信号，＾；（￡）（ｉ＝１，２）为声源到达每个传声器的脉冲响应，Ｘｉ（￡）和Ｖｉ（￡）（ｉ＝１，２）分别为各传声器接收到的带噪语音和噪声信号，在不考虑声学反射的条件下，式（１）一（２）可简化为
戈ｌ（ｆ）鄙（￡）切ｌ（ｆ）
（３）髫１（ｆ）＝ｓ（ｔ吖）抑２（ｔ）（４）
式中，ｒ为声源信号到达的时间差。对远场信号，声音到达２个传声器的时间差为＂ｒ＝（ｄｃｏｓＯ）／ｃ。
在ＦＤＭ模型中，Ｘｆ（ｆ），魂（￡）为ｔ时刻经过一阶差分结构后的前向和后向心形波束所接收到的信号，即
ｘｆ（ｔ）＝ｘ１（￡）叫２（ｔ－Ｔ）（５）氟（ｔ）爿２（￡）叫ｌ（ｔ－Ｔ）
（６）
在该系统中延迟ｒ取固定的值的ｄ／ｃ，其中ｄ为传声器间距，ｃ为声速。经短时傅里叶变换可得自适应
万方数据
ＦＤＭ阵列系统的传递函数
日仉啦２ｊｅ－Ｊ，，一｛ｓｉｎｔ宵，ｆ－ｃｄ（１＋ｃｏｓ０）］－－／３ｓｉｎ【畦（１一
ＣＯＳｐ）】｝
（７：
可得其幅值
ＩＨ∽０）ｌ＝
ｓｉｎｆ移罟（１＋ｃ。ｓｐ）】币ｓｉ巾哮（１－ｃ。ｓ日）】Ｉ
（８：
波束的零点ｐ枷可通过令式（７）为零得到，此时
‰…。ｓ【斋…ｎ‰删０８ｌ亩删扑‘蔚诅ｎ芋’Ｉ
当阵列间距ｄ和延时单元ｒ都很小的情况下，茧（９）可近似为
‰一ａｒｃｃ。ｓ钴１（１０１
通过自适应滤波使得该系统可自适应的调整心琵
零点的指向，从而自动跟踪空间中的噪声源，并消除啤
声。其波束方向如图２所示，通过改变届的值就可改委
波束零点指向。
２７０。
图２一阶背对背心形系统波束形成图
２．２
ＦＬＭＳ算法
频域ＬＭＳ算法１９１是在自适应滤波之前先把输入作
号变换到频域，然后在频域上实现自适应滤波处理。硇
ＦＬＭＳ算法中，将输入信号戈（ｎ）和期望信号ｄ（ｎ）分另分割成Ⅳ长（自适应滤波器的权数）的数据块，然后储Ⅳ点快速傅里叶变换（ＦＦＴ），每个ＦＦｌ’变换的输出签成Ⅳ个复数点Ｘ（ｋ）和Ｄ（ｋ），具有权系数矢量Ｗ（ｋ
的输出
Ｖ（ｋ）靠（＿｜｝）ｘＷ（后）
（１１
式中，第ｋ个数据块的频域权系数矢量ｗ（ｋ）和输入靠
号Ｆ丌系数的对角线矩阵Ｘ（后）分别定义为
Ｗ１（ｋ）＝【形。（｜｜｝）形ｚ（｜｜｝）…形。（Ｉ｜｝）】
国堕妻墼箜垫！Ｑ生蔓丝鲞蔓塑塑
Ｘ忌、，
…
０“０
Ｘ
…
０
Ｘ／～蠡
、，ｆ｜
●
●●
；０
。舢；ｏ
…ＸⅣ（Ｊ｜｝）
频域自适应滤波器的计算误差
Ｅ（．｜｝）＝Ｄ（．ｊ｝）－Ｙ（ｋ）
（１２）
频域ＬＭＳ自适应滤波器权系数的更新公式为
Ｗ（矗＋１）＝Ｗ（Ｉ｜｝）懈（Ｉ｜｝）占（Ｊ｜｝）
（１３）
式中，ｐ为步长控制因子，将式（１１）～（１２）带入式（１３）
中，得
Ｗ（ｋ＋１）＝Ｗ（１ｊ｝）堆畔（ｋ）Ｄ（ｋ）－Ｘ＂（ｋ）ｘ（ｋ）ｗ（ｋ）】
（１４）
为保证算法收敛及算法的稳定性，ｐ必须保证
０＜／ｚ＜亡
式中，Ａ。为频域中输入信号的自相关矩阵巩中的最
大特征值。
权系数的更新每Ⅳ个样点进行一次，而每次的更新是，ｖ个误差信号样点累加结果控制。这既保证了收敛速度，同时可利用快速ＦＦ－Ｉ．技术，用序列的循环卷积来计算线性卷积，从而大幅度减少运算量。３
仿真试验
通过计算机仿真试验验证算法的有效性。在仿真
试验中，传声器阵列由间距为ｄ＝４．２５ｃｍ的２个全指向性传声器组成，语音信号的采样频率为８ｋＨｚ，将期望声源（纯净语音信号）位于阵列的００方向。所用语音
声源为预先录制的３．７５ｓ长的信号。方向性干扰分别取ＮＯＩＳＥＸ９２的ｂａｂｂｌｅ噪声和ｗｈｉｔｅ噪声。
图３示出了所用的纯净语音信号、ｂａｂｂｌｅ噪声和ｗｈｉｔｅ噪声信号。
０ｊ鹫
馨
－－ｏ
采样点数／１０４
嚣。姻瓣辫瓣耨嘲渊鳓鹣测
１．ｏ一一～—型璺始语音，——
０
Ｏ．５
１．０
１．５
２．Ｏ
２．５
３．Ｏ
采样点数，ｌ０４
墨。酗岬酬嗍礴枷㈣蚓嗍涮渺蝌娜哪嘲
．。
（ｂ）ｗｈｉｔｅ噪声
ｕ・）厂————————————————————————————］
一Ｏ．５Ｌ—————————』——————————Ｌ—————————‘————．————Ｊ—————————Ｊ———————－＇
０
０．５１．０１．５２．０２．５３．０
采样点数，ｌ０４
（ｃ）ｂａｂｂｌｅ噪声
图３原始语音和噪声信号
万方数据
凹⑥６＠＠
试验中，分别将ｗｈｉｔｅ噪声或ｂａｂｂｌｅ噪声位于６００，９０。和１２００，传声器阵列同时接收语音信号和噪声信号，在一定的信噪比下合成带噪语音信号。图４示出了当噪声源（ｗｈｉｔｅ噪声或ｂａｂｂｌｅ噪声）位于１２０。时，其中一个传声器所接收到的语音信号。
从图４可看出，此时传声器阵列所接收到的语音信号已属于噪声非常恶劣的情况。采用笔者提出的ＦＤＭ阵列的频域ＬＭＳ算法进行语音增强的试验仿真，图５－６分别示出了当ｗｈｉｔｅ，ｂａｂｂｌｅ噪声源位于６００，９００和１２００时的语音增强结果。
ｏ
迥馨
－ｏ
采样点数门０４
Ｏ５
遥
馨
Ｏ
Ｏ５
ｏ
０．５１．ｏ１．５２．ｏ２．５３．０
采样点数／ｌ０４
（ｃ）１２００
图５ｗｈｉｔｅ噪声源位于不同方位时的语音增强结果
４试验结果分析及结论
噪声源分别位于不同方向便于分析算法对不同方
向噪声的抵消能力，而通过采用不同的噪声源可验证
笔者提出的算法对不同噪声的抑制能力。从仿真结果来看，即使在很恶劣的噪声环境下，针对不同噪声在不
塑撞煎型箜蔓翌堂蔓堂国
ｎｎ语音技术
Ｗ⑨６＠＠可⑧＠晌响⑨０⑨⑨妙
嚣。卜＿｛—枷’—卜叫——－扣—★叫
１．０厂———————————————————］
－１’吁——菇——而——菇——云广—葛一。
采样点数／１０４
采霉产１数２０００４
（ｃ）
ｏ
图６ｂａｂｂｌｅ噪声源位于不同方位时的语音增强结果
ｌ
Ｉ
－
同方位时仍能取得很好的增强效果，从而验证了算法的有效性。
通过仿真可看出，在算法的开始阶段会有一段短暂的收敛过程，而相对于时域ＬＭＳ算法来说，频域ＬＭＳ算法在噪声消除过程中有更快的收敛速度。但由于在算法中对权系数的调整由Ⅳ个误差信号样点累加结果控制，每次的调整量很大，尤其在权向量的初始值为全０的情况下，若步长选取过大，就较易导致算法的发散，故要通过周围环境的噪声来决定所用的步长大小。在保证算法收敛的情况下，从语音增强的结果来看，取得了很好的噪声消除的效果。
在算法的计算复杂度方面，基于频域ＬＭＳ的自适应算法先对输入信号进行频域变换，然后再用ＬＭＳ算法实现在频域的自适应波束形成。相比于时域ＬＭＳ，频域ＬＭＳ算法增加了ＦＦｒ的额外计算量。但频域变换都有快速算法，计算量不大。经过对算法分析，对于每Ⅳ点的输入序列，ＦＬＭＳ算法需要５个２Ｎ点的ＦＦＴｒ（包含ＷＦＴ）计算和２个２Ｎ点的复数相乘。每个Ⅳ点ＦＦＴｒ
需要芸ＩｎＮ个复数乘法，对于实输入序列由于ＤＦＴ的
对称特性，又可将运算量减半。对于时域的ＬＭＳ算法，共需要２胪个实数乘法。每个复数乘法按４个实数乘法计算，则ＦＬＭＳ的运算量与ＬＭＳ的运算量的比值可近似为（５１ｎＮ＋４）／Ｎ，这也从在仿真试验中运行不同的程序所需要时间上得到了证明。
笔者将ＦＤＭ阵列技术与频域的自适应算法相结合，提出了一种双传声器语音增强算法。该算法能够通
过在频域里自适应调节波束形成的零点，从而达到消
除噪声的目的。通过试验仿真和算法分析证明，笔者算
万方数据
法在消除噪声的同时，计算量更小，收敛速度更快，因此也更容易实现小型化应用。
参考文献
【１】崔玮玮，曹志刚，苏泳涛．基于ＦＤＭ阵列技术的双通道
语音增强算法叨．清华大学学报。２００８，４８（７）：ｌ１３５－１１３９．
［２】ＢＯＬＬ
ＳＦ．Ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎｏｆａｃｏｕｓｔｉｃｎｏｉｓｅｉｎｓｐｅｅｃｈｕｓｉｎｇ
ｓｐｅｃｔｒａｌ
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ｔｉｏｎ
ｍｅｔｈｏｄｆｏｒｅｎｈａｎｃｉｎｇｓｐｅｅｃｈ
ｃｏｒｒｕｐｔｅｄ
ｂｙ
ｃｏｌｏｒｅｄ
ｎｏｉｓｅ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆ
ＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ
ｏｎ
Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ，Ｓｐｅｅｃｈ，ａｎｄＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｏｒｌａｎｄｏ：ＩＥＥＥＰｒｅｓｓ，２００２：６７５—６７８．
【５】５
ＦＬＡＮＡＧＡＮ
ＪＬ．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ－ｓｔｅｅｒｅｄｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅａｒｒａｙｓｆｏｒ
ｓｏｕｎｄｔｒａｎａｄｕｃｔｉｏｎｉｎ
ｌａｒｇｅ
ｒｏｏｍｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ
ｏｆＡｃｏｕｓｔｉｃ
ＳｏｃｉｅｔｙｏｆＡｍｅｒｉｃａ，１９８５，７８：１５０８－１５１８．
【６】ＧＲＩＦＦＩＴＨＳ
ＬＪ，ＪＩＭＣＷ．Ａｎａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅａｐｐｒｏａｃｈ
ｔｏｌｉｎ—
ｅａｒｌｙｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄａｄａｐｔｉｖｅｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｍ．ｏｎ
ＡｎｔｅｎｎａｓＰｒｏｐａｇａｔｉｏｎ，１９８２，３０：２７－３４．
【７】ＥＬＫＯ
Ｇ
Ｗ，ＰＯＮＧＡＴＮ．Ａｓｉｍｐｌｅａｄａｐｔｉｖｅｆｉｒｓｔ－ｏｒｄｅｒ
ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅ【ｃ］／／Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ
ｏｆＩＥＥＥ
ＡＳＳＰｗｏｒｋｓｈｏｐ
ｏｎ
Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆ
Ｓｉｇｎａｌ
Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ
ｔｏ
Ａｕｄｉｏ
ａｎｄＡｃｏｕｓｔｉｃｓ．ＮｅｗＰａｌｔｚ：ＩＥＥＥＰｒｅｓｓ，１９９５：１６９－１７２．
【８】魏建强．基于小数量麦克风的语音增强算法研究【Ｄ】．北
京：中国科学院声学研究所，２００５．【９】９
何振哑．自适应信号处理ｆＭ】．北京：科学出版社，２００２．
作者简介
王扇珍，硕士研究生，主要研究方向为传声器阵列语音增强算法研究；
宋辉，博士研究生，主要研究方向为传声器阵列语音定位及增强；
刘加，教授，博士生导师，主要研究方向为语音识别、语音合成、语音编码、多媒体数字通信等。【责任编辑】侯莉
【收稿日期】２０１０－ｔ｝４－２６
雌重煎篓垫！Ｑ垒蔓塑堂蔓塑塑Ｉ严厂＿
基于一阶差分传声器阵列频域LMS语音增强算法
作者：作者单位：刊名：英文刊名：年，卷(期)：被引用次数：
王扇珍， 宋辉， 刘加， WANG Shanzhen， SONG Hui， LIU Jia
清华大学,电子工程系,清华信息科学与技术国家实验室(筹),北京,100084电声技术
AUDIO ENGINEERING2010，34(8)0次
参考文献(9条)
1. KAMATH S. LOIZOU P A multi-band spectral subtraction method for enhancing speech corrupted bycolored noise 2002
2. FLANAGAN J L Computer-steered microphone arrays for sound transduction in large rooms 19853. GRIFFITHS L J. JIM C W An alternative approach to linearly constrained adaptive beamforming 19824. ELKO G W. PONG A T N A simple adaptive first-order differential microphone 19955. 魏建强 基于小数量麦克风的语音增强算法研究 20056. 何振亚 自适应信号处理 2002
7. 崔玮玮. 曹志刚. 苏泳涛 基于FDM阵列技术的双通道语音增强方法 2008(7)
8. BOLL S F Suppression of acoustic noise in speech using spectral subtraction 19799. 职振华. 马建芬 改进的谱减法在语音增强中的应用 2008(2)
本文链接：http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical_diansjs201008015.aspx
授权使用：大连理工大学图书馆(dllg)，授权号：f725c1f6-3797-4d2f-9d35-9e7200ab8d95
下载时间：2011年1月21日
堕童堡查（ｖ２
凹＠６＠＠可＠＠嗡响⑨０⑨回Ｕ
文章编号：１１１０２—８６８４｛２０１０１０８－－００５３－０４
基于一阶差分传声器阵列频域
ＬＭＳ语音增强算法・
王扇珍，宋辉，刘加
（清华大学电子工程系，清华信息科学与技术国家实验室（筹），北京１０００８４）
・论文・
【摘要】由于语音通信设备的广泛应用和小型化要求，消除其中的噪声干扰成为重点研究内容。采用了一种双通道的
语音增强算法。该方法基于一阶差分传声器阵列，并利用频域的最小均方误差自适应算法实现噪声消除。仿真结果表明。所采用的方法相对于时域自适应过程，加快了收敛速度，减小了计算量，并改善了噪声消除的效果，可更好地用于实际。【关键词】语音增强；一阶差分传声器阵列；频域ＬＭＳ【中图分类号】ＴＮ９１２
Ｆｉｒｓｔ－ｏｒｄｅｒＤｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ
【文献标识码】Ａ
Ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅ
ＡｒｒａｙＢａｓｅｄ
ｏｎ
ＦＬＭＳＡｄａｐｔｉｖｅＳｐｅｅｃｈＥｎｈａｎｃｅｍｅｎｔＭｅｔｈｏｄ
ＷＡＮＧＳｈａｎｚｈｅｎ，ＳＯＮＧＨｕｉ，ＬＩＵＪｉａ
（ＴｓｉｎｇｈｕａＮａｔｉｏｎａｌＬａｂｏｒａｔｏｒｙｆｏｒＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ。
ＴｓｉｎｇｈＨａ
Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｒｉｎｇ
ｗｉｄｅｌｙａｎｄｂｅｃｏｍｅ
１
０００８４，Ｃｈｉｎａ）
【Ａｌｍｒａｅｔ】Ａｓ
ｂｅｃｏｍｅ
ｏｎ
ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｄｅｖｉｃｅｓｕｓｅｄ
ｍｏｒｅ
ｉｍｐｏｒｔａｎｔ．Ａ
ｍｏｒｅｐｏｒｔａｂｌｅ，ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｎｏｉｓｅｅｌｉｍｉｎａｔｉｏｎｈａｓｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ｕｓｅｓ
ｍｏｒｅａｎｄ
ｄｕａｌ－ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅｓｐｅｅｃｈ
ｉｓ
ｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｗｈｉｃｈ
ｉｓｂａｓｅｄ
ｔｈｅ
ＦＤＭ（Ｆｉｒｓｔ－ｏｒｄｅｒＤｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌＭｉｃｒｏｐｈｏｎｅ）ａｒｒａｙ，ａｎｄ
ｔｈｅ
ＦＬＭＳ（１ｅａｓｔｍｅａｎｓｑｕａｒｅａｄａｐｔｉｖｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ｉｎ
ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ
ｄｏｍａｉｎ）ｔｏｃａｎｃｅｌｔｈｅｎｏｉｓｅ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｈａｓｆａｓｔｅｒｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｓｐｅｅｄｃｏｍｐａｒｅｄ
ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｔｉｍｅ
ｃａｌｌ
ｗｉｔｈ
ｔｈｅａｄａｐｔｉｖｅｄｏｍａｉｎ，ｄｅｃｒｅａｓｅｓｔｈｅａｍｏｕｎｔｏｆｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ，ａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆ
ｉｎｐｒａｃｔｉｃａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ
ｍｏｒｅｓｕｉｔａｂｌｙ．
ｎｏｉｓｅｅｌｉｍｉｎａｔｉｏｎ．Ｓｏｉｔｂｅ
ｕｓｅｄ
【Ｋｅｙｗｏｒｄｓ】ｓｐｅｅｃｈ
ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ；ＦＤＭａｒｒａｙ；ＦＬＭＳ
１
前言
语音增强技术通过消除噪声干扰以提高语音通信
能达到较好的消噪效果［ｇｌ，因而无法满足设备小型化的
需要。而ＦＤＭ技术在实现过程中仅需２个传声器，阵列结构简单，因而具有更广泛的应用领域，笔者的研究是针对双传声器的语音增强技术。
ＦＤＭ阵列波束形成技术借鉴了声学方向性传声器的相关原理。利用不同的时延声音信号在传声器的振动膜两边振动产生压力差，也就是相当于两信号相减，而时延越大，压力差越大，输出信号就越强。
传统的自适应滤波器主要是在时域中实现。时域
最小均方误差（ＬｅａｓｔＭｅａｎＳｑｕａｒｅ，ＬＭＳ）的优点是结
的质量，也可作为预处理来改善语音识别系统的稳健性。根据语音增强中所采用传声器数目的不同，可分为单通道语音增强和多通道语音增强ＩｌＩ。谱减法［２１及其改进方法Ｍ是普遍采用的单通道语音增强技术。然而，由于实际应用环境中信号复杂多变（方向性噪声、混响等），单通道语音增强系统已证明不再适用。于是便提出了传声器阵列语音增强方法，其方法包括了延迟和波束形成（Ｄｅｌａｙ
ａｎｄ
Ｓｕｍ
Ｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇ，ＤＳＢ）［５１、广义
旁瓣抵消（ＧｅｎｅｒａｌｉｚｅｄＳｉｄｅｌｏｂｅＣａｎｃｅｌｌｅｒ，ＧＳＣ）１６１、一
ＤｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌＭｉｃｒｏｐｈｏｎｅ。
构简单，算法复杂度低，易于实现，稳定性高；缺点主要是收敛速度较慢，因而其应用也受到一定的限制。为了解决这些问题，常采用变换域ＬＭＳ算法代替时域ＬＭＳ
阶差分传声器ＦＤＭ（Ｆｉｒｓｔ－－ｏｒｄｅｒ
ＦＤＭ）阵列川。前两种方法通常需要大数量的传声器才
幸【基金项目】国家自然科学基金委员会与微软亚洲研究院联合资助项目６０７７６８００；国家自然科学基金委员会与香港研究资助局联合科研基金资助项目６０９３１１６０４４３；国家高技术研究发展计划（８６３计划）项目（２００６ＡＡ０１０１０１．２００７ＡＡ０４２２２３，２００８ＡＡ０２
Ｚ４１４，２００８ＡＡ０４０２０１）
万方数据
皇枣熊羹婴堕蔓塑查蔓塑塑匡习
ｃｒ１９（】）孚ｎａｔ锆ｃ
算法。变换域ＬＭＳ算法的基本思想是：先对输入信号进行一次正交变换以去除或衰减其相关性，然后将变换后的信号加到自适应滤波器以实现滤波处理，从而改善相关矩阵的条件数。因为离散傅立叶变换本身具
有近似的正交性，加之有Ｆ盯快速算法，故频域ＬＭＳ
（ＦＬＭＳ）算法被广泛应用。
２算法描述
２．１
ＦＤＭ阵列语音增强
Ｇ．Ｗ．Ｅｌｋｏ和Ａ．Ｔ．Ｎ．Ｐｏｎｇ在１９９５年提出ＦＤＭ阵列技术１７１。它由２个或多个全向性传声器组成，基本工作原理与声学方向性传声器类似，通过前后２个传声器接收到的信号延迟差形成期望信号方向的心形波束，并在背对声源的方向形成零点。它最大的优点是结构小巧、实现简单。但为改变其波束零点就需要产生可变的时间差，这给实际的实现造成了困难。于是便产生了自适应波束形成技术，其框图如图ｌ所示。
图中，Ｘｌ（ｎ），Ｘ２（ｎ）分别为２个传声器接收到的信
号，即
戈ｌ（￡）哥（ｔ）＊＾ｌ（ｆ）抑ｌ（￡）（１）Ｘ２（ｆ）＝ｓ（￡）＊＾２（￡）抑２（ｆ）
（２）
式中，ｓ（ｔ）为期望语音信号，＾；（￡）（ｉ＝１，２）为声源到达每个传声器的脉冲响应，Ｘｉ（￡）和Ｖｉ（￡）（ｉ＝１，２）分别为各传声器接收到的带噪语音和噪声信号，在不考虑声学反射的条件下，式（１）一（２）可简化为
戈ｌ（ｆ）鄙（￡）切ｌ（ｆ）
（３）髫１（ｆ）＝ｓ（ｔ吖）抑２（ｔ）（４）
式中，ｒ为声源信号到达的时间差。对远场信号，声音到达２个传声器的时间差为＂ｒ＝（ｄｃｏｓＯ）／ｃ。
在ＦＤＭ模型中，Ｘｆ（ｆ），魂（￡）为ｔ时刻经过一阶差分结构后的前向和后向心形波束所接收到的信号，即
ｘｆ（ｔ）＝ｘ１（￡）叫２（ｔ－Ｔ）（５）氟（ｔ）爿２（￡）叫ｌ（ｔ－Ｔ）
（６）
在该系统中延迟ｒ取固定的值的ｄ／ｃ，其中ｄ为传声器间距，ｃ为声速。经短时傅里叶变换可得自适应
万方数据
ＦＤＭ阵列系统的传递函数
日仉啦２ｊｅ－Ｊ，，一｛ｓｉｎｔ宵，ｆ－ｃｄ（１＋ｃｏｓ０）］－－／３ｓｉｎ【畦（１一
ＣＯＳｐ）】｝
（７：
可得其幅值
ＩＨ∽０）ｌ＝
ｓｉｎｆ移罟（１＋ｃ。ｓｐ）】币ｓｉ巾哮（１－ｃ。ｓ日）】Ｉ
（８：
波束的零点ｐ枷可通过令式（７）为零得到，此时
‰…。ｓ【斋…ｎ‰删０８ｌ亩删扑‘蔚诅ｎ芋’Ｉ
当阵列间距ｄ和延时单元ｒ都很小的情况下，茧（９）可近似为
‰一ａｒｃｃ。ｓ钴１（１０１
通过自适应滤波使得该系统可自适应的调整心琵
零点的指向，从而自动跟踪空间中的噪声源，并消除啤
声。其波束方向如图２所示，通过改变届的值就可改委
波束零点指向。
２７０。
图２一阶背对背心形系统波束形成图
２．２
ＦＬＭＳ算法
频域ＬＭＳ算法１９１是在自适应滤波之前先把输入作
号变换到频域，然后在频域上实现自适应滤波处理。硇
ＦＬＭＳ算法中，将输入信号戈（ｎ）和期望信号ｄ（ｎ）分另分割成Ⅳ长（自适应滤波器的权数）的数据块，然后储Ⅳ点快速傅里叶变换（ＦＦＴ），每个ＦＦｌ’变换的输出签成Ⅳ个复数点Ｘ（ｋ）和Ｄ（ｋ），具有权系数矢量Ｗ（ｋ
的输出
Ｖ（ｋ）靠（＿｜｝）ｘＷ（后）
（１１
式中，第ｋ个数据块的频域权系数矢量ｗ（ｋ）和输入靠
号Ｆ丌系数的对角线矩阵Ｘ（后）分别定义为
Ｗ１（ｋ）＝【形。（｜｜｝）形ｚ（｜｜｝）…形。（Ｉ｜｝）】
国堕妻墼箜垫！Ｑ生蔓丝鲞蔓塑塑
Ｘ忌、，
…
０“０
Ｘ
…
０
Ｘ／～蠡
、，ｆ｜
●
●●
；０
。舢；ｏ
…ＸⅣ（Ｊ｜｝）
频域自适应滤波器的计算误差
Ｅ（．｜｝）＝Ｄ（．ｊ｝）－Ｙ（ｋ）
（１２）
频域ＬＭＳ自适应滤波器权系数的更新公式为
Ｗ（矗＋１）＝Ｗ（Ｉ｜｝）懈（Ｉ｜｝）占（Ｊ｜｝）
（１３）
式中，ｐ为步长控制因子，将式（１１）～（１２）带入式（１３）
中，得
Ｗ（ｋ＋１）＝Ｗ（１ｊ｝）堆畔（ｋ）Ｄ（ｋ）－Ｘ＂（ｋ）ｘ（ｋ）ｗ（ｋ）】
（１４）
为保证算法收敛及算法的稳定性，ｐ必须保证
０＜／ｚ＜亡
式中，Ａ。为频域中输入信号的自相关矩阵巩中的最
大特征值。
权系数的更新每Ⅳ个样点进行一次，而每次的更新是，ｖ个误差信号样点累加结果控制。这既保证了收敛速度，同时可利用快速ＦＦ－Ｉ．技术，用序列的循环卷积来计算线性卷积，从而大幅度减少运算量。３
仿真试验
通过计算机仿真试验验证算法的有效性。在仿真
试验中，传声器阵列由间距为ｄ＝４．２５ｃｍ的２个全指向性传声器组成，语音信号的采样频率为８ｋＨｚ，将期望声源（纯净语音信号）位于阵列的００方向。所用语音
声源为预先录制的３．７５ｓ长的信号。方向性干扰分别取ＮＯＩＳＥＸ９２的ｂａｂｂｌｅ噪声和ｗｈｉｔｅ噪声。
图３示出了所用的纯净语音信号、ｂａｂｂｌｅ噪声和ｗｈｉｔｅ噪声信号。
０ｊ鹫
馨
－－ｏ
采样点数／１０４
嚣。姻瓣辫瓣耨嘲渊鳓鹣测
１．ｏ一一～—型璺始语音，——
０
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１．０
１．５
２．Ｏ
２．５
３．Ｏ
采样点数，ｌ０４
墨。酗岬酬嗍礴枷㈣蚓嗍涮渺蝌娜哪嘲
．。
（ｂ）ｗｈｉｔｅ噪声
ｕ・）厂————————————————————————————］
一Ｏ．５Ｌ—————————』——————————Ｌ—————————‘————．————Ｊ—————————Ｊ———————－＇
０
０．５１．０１．５２．０２．５３．０
采样点数，ｌ０４
（ｃ）ｂａｂｂｌｅ噪声
图３原始语音和噪声信号
万方数据
凹⑥６＠＠
试验中，分别将ｗｈｉｔｅ噪声或ｂａｂｂｌｅ噪声位于６００，９０。和１２００，传声器阵列同时接收语音信号和噪声信号，在一定的信噪比下合成带噪语音信号。图４示出了当噪声源（ｗｈｉｔｅ噪声或ｂａｂｂｌｅ噪声）位于１２０。时，其中一个传声器所接收到的语音信号。
从图４可看出，此时传声器阵列所接收到的语音信号已属于噪声非常恶劣的情况。采用笔者提出的ＦＤＭ阵列的频域ＬＭＳ算法进行语音增强的试验仿真，图５－６分别示出了当ｗｈｉｔｅ，ｂａｂｂｌｅ噪声源位于６００，９００和１２００时的语音增强结果。
ｏ
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采样点数门０４
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采样点数／ｌ０４
（ｃ）１２００
图５ｗｈｉｔｅ噪声源位于不同方位时的语音增强结果
４试验结果分析及结论
噪声源分别位于不同方向便于分析算法对不同方
向噪声的抵消能力，而通过采用不同的噪声源可验证
笔者提出的算法对不同噪声的抑制能力。从仿真结果来看，即使在很恶劣的噪声环境下，针对不同噪声在不
塑撞煎型箜蔓翌堂蔓堂国
ｎｎ语音技术
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１．０厂———————————————————］
－１’吁——菇——而——菇——云广—葛一。
采样点数／１０４
采霉产１数２０００４
（ｃ）
ｏ
图６ｂａｂｂｌｅ噪声源位于不同方位时的语音增强结果
ｌ
Ｉ
－
同方位时仍能取得很好的增强效果，从而验证了算法的有效性。
通过仿真可看出，在算法的开始阶段会有一段短暂的收敛过程，而相对于时域ＬＭＳ算法来说，频域ＬＭＳ算法在噪声消除过程中有更快的收敛速度。但由于在算法中对权系数的调整由Ⅳ个误差信号样点累加结果控制，每次的调整量很大，尤其在权向量的初始值为全０的情况下，若步长选取过大，就较易导致算法的发散，故要通过周围环境的噪声来决定所用的步长大小。在保证算法收敛的情况下，从语音增强的结果来看，取得了很好的噪声消除的效果。
在算法的计算复杂度方面，基于频域ＬＭＳ的自适应算法先对输入信号进行频域变换，然后再用ＬＭＳ算法实现在频域的自适应波束形成。相比于时域ＬＭＳ，频域ＬＭＳ算法增加了ＦＦｒ的额外计算量。但频域变换都有快速算法，计算量不大。经过对算法分析，对于每Ⅳ点的输入序列，ＦＬＭＳ算法需要５个２Ｎ点的ＦＦＴｒ（包含ＷＦＴ）计算和２个２Ｎ点的复数相乘。每个Ⅳ点ＦＦＴｒ
需要芸ＩｎＮ个复数乘法，对于实输入序列由于ＤＦＴ的
对称特性，又可将运算量减半。对于时域的ＬＭＳ算法，共需要２胪个实数乘法。每个复数乘法按４个实数乘法计算，则ＦＬＭＳ的运算量与ＬＭＳ的运算量的比值可近似为（５１ｎＮ＋４）／Ｎ，这也从在仿真试验中运行不同的程序所需要时间上得到了证明。
笔者将ＦＤＭ阵列技术与频域的自适应算法相结合，提出了一种双传声器语音增强算法。该算法能够通
过在频域里自适应调节波束形成的零点，从而达到消
除噪声的目的。通过试验仿真和算法分析证明，笔者算
万方数据
法在消除噪声的同时，计算量更小，收敛速度更快，因此也更容易实现小型化应用。
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ｃｏｌｏｒｅｄ
ｎｏｉｓｅ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆ
ＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ
ｏｎ
Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ，Ｓｐｅｅｃｈ，ａｎｄＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｏｒｌａｎｄｏ：ＩＥＥＥＰｒｅｓｓ，２００２：６７５—６７８．
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ＦＬＡＮＡＧＡＮ
ＪＬ．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ－ｓｔｅｅｒｅｄｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅａｒｒａｙｓｆｏｒ
ｓｏｕｎｄｔｒａｎａｄｕｃｔｉｏｎｉｎ
ｌａｒｇｅ
ｒｏｏｍｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ
ｏｆＡｃｏｕｓｔｉｃ
ＳｏｃｉｅｔｙｏｆＡｍｅｒｉｃａ，１９８５，７８：１５０８－１５１８．
【６】ＧＲＩＦＦＩＴＨＳ
ＬＪ，ＪＩＭＣＷ．Ａｎａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅａｐｐｒｏａｃｈ
ｔｏｌｉｎ—
ｅａｒｌｙｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄａｄａｐｔｉｖｅｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｍ．ｏｎ
ＡｎｔｅｎｎａｓＰｒｏｐａｇａｔｉｏｎ，１９８２，３０：２７－３４．
【７】ＥＬＫＯ
Ｇ
Ｗ，ＰＯＮＧＡＴＮ．Ａｓｉｍｐｌｅａｄａｐｔｉｖｅｆｉｒｓｔ－ｏｒｄｅｒ
ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅ【ｃ］／／Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ
ｏｆＩＥＥＥ
ＡＳＳＰｗｏｒｋｓｈｏｐ
ｏｎ
Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆ
Ｓｉｇｎａｌ
Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ
ｔｏ
Ａｕｄｉｏ
ａｎｄＡｃｏｕｓｔｉｃｓ．ＮｅｗＰａｌｔｚ：ＩＥＥＥＰｒｅｓｓ，１９９５：１６９－１７２．
【８】魏建强．基于小数量麦克风的语音增强算法研究【Ｄ】．北
京：中国科学院声学研究所，２００５．【９】９
何振哑．自适应信号处理ｆＭ】．北京：科学出版社，２００２．
作者简介
王扇珍，硕士研究生，主要研究方向为传声器阵列语音增强算法研究；
宋辉，博士研究生，主要研究方向为传声器阵列语音定位及增强；
刘加，教授，博士生导师，主要研究方向为语音识别、语音合成、语音编码、多媒体数字通信等。【责任编辑】侯莉
【收稿日期】２０１０－ｔ｝４－２６
雌重煎篓垫！Ｑ垒蔓塑堂蔓塑塑Ｉ严厂＿
基于一阶差分传声器阵列频域LMS语音增强算法
作者：作者单位：刊名：英文刊名：年，卷(期)：被引用次数：
王扇珍， 宋辉， 刘加， WANG Shanzhen， SONG Hui， LIU Jia
清华大学,电子工程系,清华信息科学与技术国家实验室(筹),北京,100084电声技术
AUDIO ENGINEERING2010，34(8)0次
参考文献(9条)
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本文链接：http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical_diansjs201008015.aspx
授权使用：大连理工大学图书馆(dllg)，授权号：f725c1f6-3797-4d2f-9d35-9e7200ab8d95
下载时间：2011年1月21日