[发明专利]消除噪声的系统、方法和设备无效
| 申请号: | 00804040.0 | 申请日: | 2000-02-11 |
| 公开(公告)号: | CN1348583A | 公开(公告)日: | 2002-05-08 |
| 发明(设计)人: | J·马拉斯;B·贝尔杜戈 | 申请(专利权)人: | 安德烈电子公司 |
| 主分类号: | G10L21/02 | 分类号: | G10L21/02 |
| 代理公司: | 中国专利代理(香港)有限公司 | 代理人: | 邹光新,王忠忠 |
| 地址: | 美国*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 消除 噪声 系统 方法 设备 | ||
引用的相关申请
本申请提出对1999年2月18日提出的美国专利申请No.09/252,874和1999年3月26日提出的美国专利申请No.60/126,567的优先权要求,这些专利申请在这里列作参考予以引用。
在这里列作参考予以引用的有下列申请和专利:1999年2月18日提出的美国专利申请No.09/252,874,1998年8月6日提出的美国专利申请No.09/130,923,1998年4月7日提出的美国专利申请No.09/055,709,1998年4月13日提出的美国专利申请No.09/059,503,1997年4月14日提出的美国专利申请No.08/840,159,1998年8月6.日提出的美国专利申请No.09/130,923,发布的美国专利申请No.08/672,899、1998年10月20日颁发的美国专利No.5,825,898,1998年6月3日提出的美国专利申请No.09/089,710、1998年10月20日颁发的美国专利No.5,825,897,1998年3月24日颁发的美国专利No.5,732,143,1997年9月30日颁发的美国专利No.5,673,325,1995年1月10颁发的美国专利No.5,381,473,以及1997年4月4日提出的美国专利申请No.08/833,384。以上列出的所有文件都在这里列作参考予以引用。
发明领域
本发明涉及噪声消除和减小技术,具体地说,涉及利用频谱减除进行噪声消除和减小的技术。
发明背景
加到语音上的环境噪声使语音处理算法的性能下降。这样的处理算法可以包括口授语音激话、语音压缩及其他一些系统。在这样的系统中,所希望的是减小噪声和改善信噪比(S/N)而不影响语音和它的特性。
近场噪声消除麦克风提供了一种令人满意的解决方案,但是要求麦克风在语音源(例如,嘴)附近。在很多情况下,这是通过将麦克风安装在头机的话筒吊杆上使得在话筒吊杆末端的麦克风贴近戴头机的用户的嘴达到的。然而,头机戴起来不很舒服,或者对在例如汽车中操作有过分的限制。
麦克风阵列技术,具体地说是自适应波束形成阵列技术,通常以十分有效的方式处理方向性很强的噪声。这些系统绘制出噪声场,产生一些朝向噪声源的零点。零点的个数受麦克风元的个数和处理能力限制。这样的阵列有着不需要头机的免提操作的优点。
然而,在噪声源是漫射时,这种自适应系统的性能就降低为具有固定延迟和麦克风阵列相加的性能,并不总是令人满意的。这是环境回响相当严重的情况,诸如在噪声很强地从房间的各个壁反射,从而从无数方向到达阵列时。这也是从汽车底盘辐射的一些噪声的听觉环境的情况。
发明的目的和概要
频谱减除技术提供了一种通过估计受污染信号的噪声幅度频谱进一步减小噪声的解决方案。这种技术通过测量在由音控开关检测到的无语音时间间隔期间的噪声,估计噪声的幅度频谱,然后从信号中减除这个幅度频谱。这种方法,如在Steven F Doll的“利用频谱减除抑制语音中的噪声”(“Suppression of Acoustic Noise in SpeechUsing Spectral Subtraction”,IEEE ASSP-27 NO.2 April,1979)中详细揭示的那样,对于与语音信号不相关的平稳漫射噪声可以得到良好的结果。然而,这种频谱减除方法产生有时描述为音乐噪声的不自然现象,如果对频谱减除不加控制的话,这会降低语音算法(诸如音码器或语音激话)的性能。此外,这种频谱减除方法错误地假设了音控开关可以精确地检测存在语音和确定无语音时间间隔的位置。这种假设对于非实时系统是合理的,但是在实时系统中是很难达到的。
具体地说,噪声幅度频谱通过对无语音时间间隔执行256点的FFT再计算每个频率分辨元(bin)的能量来估计。FFT是在将时域信号以50%交叠乘以一个加权窗(Hanning或其他加权窗)后执行的。每个频率分辨元的能量与相邻的FFT时帧进行平均。帧的个数不是确定的,但是取决于噪声的稳定性。对于平稳噪声来说,最好是对许多帧加以平均,以便得到较好的噪声估计。对于非平稳噪声来说,长的平均可能是有害的。问题是,并没有措施可以先验地知道噪声是平稳的还是非平稳的。
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