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公开(公告)号：CN110415720A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910623965.9
申请日：2019-07-11
申请人： 湖北工业大学
IPC分类号： G10L21/0216 , G10L21/02 , G10L21/0232
摘要： 本发明涉及语音增强领域，公开了一种四元差分麦克风阵列超指向性频率不变波束形成方法，采集麦克风阵列的输出信号后，按照频带分解成若干个子频带，补偿或抑制后，重构合成取得目标信号，进而对麦克风阵列进行指向性调整，取得最大指向性因子，并取得麦克风阵列的最大白噪声抑制能力，然后将目标信号通过麦克风阵列，进行指向性和白噪声抑制处理后输出，在设计矩阵矢量，对输出信号进行语音信号增强和噪声信号抑制。本发明四元差分麦克风阵列超指向性频率不变波束形成方法，对语音进行增强，解决传统的语音增强方法不能准确区别环境噪声和语音信号的难题。
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公开(公告)号：CN111123192B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN201911197751.6
申请日：2019-11-29
申请人： 湖北工业大学
摘要： 本发明一种基于圆形阵列和虚拟扩展的二维DOA定位方法，包括：步骤1，依据实际需要和圆形阵列系统的特点，根据相干信号入射频率、阵列半径、以及阵元个数，建立基于相干信号源的圆形阵列接收模型；步骤2，根据接收到的入射信号的数据利用模式空间算法将阵元空间中的UCA虚拟化为模式空间中的ULA，得到虚拟线性阵列的接收数据以及新的阵列流型矩阵；步骤3，得到多个子阵以及子阵的接收数据；步骤4，构建空间谱代价函数并通过谱峰搜索得到声源信号的方位角与俯仰角。因此，本发明具有如下优点：(1)实现了对多个相干声源信号的DOA估计。(2)减少了声源DOA估计时的干扰因素，使得算法的定位性能得到提升。
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公开(公告)号：CN108520195B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201810094288.1
申请日：2018-01-31
申请人： 湖北工业大学
IPC分类号： G06K9/00
摘要： 本发明提出一种基于引力搜索算法的MUSIC谱峰搜索方法，该方法将GSA算法和MUSIC算法相结合，具体方法是将MUSIC算法中的空间谱函数设为GSA算法的适应度函数，利用GSA算法优秀的全局寻优能力，迅速地找到空间谱函数的极值点，完成了对谱函数的空间搜索。仿真表明，该方法取得了较好的估计效果，在实验条件相同的情况下，与MUSIC算法中常用的均匀遍历法相比，该方法使得计算量大大降低。
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公开(公告)号：CN110415720B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201910623965.9
申请日：2019-07-11
申请人： 湖北工业大学
IPC分类号： G10L21/0216 , G10L21/02 , G10L21/0232
摘要： 本发明涉及语音增强领域，公开了一种四元差分麦克风阵列超指向性频率不变波束形成方法，采集麦克风阵列的输出信号后，按照频带分解成若干个子频带，补偿或抑制后，重构合成取得目标信号，进而对麦克风阵列进行指向性调整，取得最大指向性因子，并取得麦克风阵列的最大白噪声抑制能力，然后将目标信号通过麦克风阵列，进行指向性和白噪声抑制处理后输出，在设计矩阵矢量，对输出信号进行语音信号增强和噪声信号抑制。本发明四元差分麦克风阵列超指向性频率不变波束形成方法，对语音进行增强，解决传统的语音增强方法不能准确区别环境噪声和语音信号的难题。
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公开(公告)号：CN111123192A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911197751.6
申请日：2019-11-29
申请人： 湖北工业大学
摘要： 本发明一种基于圆形阵列和虚拟扩展的二维DOA定位方法，包括：步骤1，依据实际需要和圆形阵列系统的特点，根据相干信号入射频率、阵列半径、以及阵元个数，建立基于相干信号源的圆形阵列接收模型；步骤2，根据接收到的入射信号的数据利用模式空间算法将阵元空间中的UCA虚拟化为模式空间中的ULA，得到虚拟线性阵列的接收数据以及新的阵列流型矩阵；步骤3，得到多个子阵以及子阵的接收数据；步骤4，构建空间谱代价函数并通过谱峰搜索得到声源信号的方位角与俯仰角。因此，本发明具有如下优点：(1)实现了对多个相干声源信号的DOA估计。(2)减少了声源DOA估计时的干扰因素，使得算法的定位性能得到提升。
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公开(公告)号：CN108520195A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810094288.1
申请日：2018-01-31
申请人： 湖北工业大学
IPC分类号： G06K9/00
摘要： 本发明提出一种基于引力搜索算法的MUSIC谱峰搜索方法，该方法将GSA算法和MUSIC算法相结合，具体方法是将MUSIC算法中的空间谱函数设为GSA算法的适应度函数，利用GSA算法优秀的全局寻优能力，迅速地找到空间谱函数的极值点，完成了对谱函数的空间搜索。仿真表明，该方法取得了较好的估计效果，在实验条件相同的情况下，与MUSIC算法中常用的均匀遍历法相比，该方法使得计算量大大降低。
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