A Dual-Microphone Algorithm That Can Cope With Competing-Talkers Scenarios

1 . Abstract

這裏介紹一種基於相干函數1的雙麥降噪算法,上一篇2中的方法從本質上講應該是這篇論文裏的一個特例,或者說是一種簡化處理,這裏咱們就來看看完整的框架
  先上系統框圖:
  在這裏插入圖片描述
  基本與上一篇裏面的相同,這裏就多了一個SNR EstimationSNR Estimation(信噪比估計),很多降噪算法都依賴於信噪比估計,得到信噪比後,就可以用譜減或維納濾波進行降噪。那這裏我們就主要來看看怎麼得到這個信噪比。

2 . SNR Estimation

信號定義以及相干函數的計算都是跟上一篇相同,這裏就不重複,直接跳到相干函數跟信噪比的公式:
  公式
    Γ^y1y2(ω)=[cos(ωτ)+jsin(ωτ)]SNR^1+SNR^+[cos(ωτcosθ)+jsin(ωτcosθ)]11+SNR^  (1)   \hat{\Gamma }_{y_{1}y_{2}}(\omega)=[cos(\omega \tau)+jsin(\omega \tau)]\frac{\hat{SNR}}{1+\hat{SNR}}+[cos(\omega \tau cos\theta)+jsin(\omega \tau cos\theta)]\frac{1}{1+\hat{SNR}} \tag{1}   
  分別寫出Γ^y1y2(ω)\hat{\Gamma }_{y_{1}y_{2}}(\omega)的實部和虛部如下:
  =SN^R1+SN^Rcosω˙+11+SN^Rcosα(2) \Re=\frac{\mathrm{S} \hat{\mathrm{N}} \mathrm{R}}{1+\mathrm{S} \hat{\mathrm{N}} \mathrm{R}} \cos \dot{\omega}+\frac{1}{1+\mathrm{S} \hat{\mathrm{N}} \mathrm{R}} \cos \alpha\tag{2}
=SNR^1+SN^Rsinω˙+11+SNR^sinα  (3) \Im=\frac{\hat{SNR}}{1+\mathrm{S} \hat{\mathrm{N}} \mathrm{R}} \sin \dot{\omega}+\frac{1}{1+\hat{SNR}} \sin \alpha  \tag{3}
其中ω˙=ωτα=ω˙cosθ\dot{\omega}=\omega \tau,\alpha=\dot{\omega} cos\theta
觀察(2)、(3)兩式,兩個方程,兩個未知量,SNR^α\hat{SNR}和\alpha,因此,根據(2)、(3)兩式解方程可以得到SNR^α\hat{SNR}和\alpha,其中SNR^\hat{SNR}是我們想要的信息,α\alpha是方向信息,因此這種方法其實也可以用在DOA相關方向上。
  先寫出SN^R\mathrm{S} \hat{\mathrm{N}} \mathrm{R}關於α\alpha的表達式:
  SN^R=sinαsinω˙(4) \mathrm{S} \hat{\mathrm{N}} \mathrm{R}=\frac{\sin \alpha-\Im}{\Im-\sin \dot{\omega}} \tag{4}  
  論文中給出了詳細推導求解過程,這裏就直接寫出結果了
  {A=sinω˙B=cosω˙C=sinω˙cosω˙(5) \left\{\begin{array}{l}{A=\Im-\sin \dot{\omega}} \\ {B=\cos \dot{\omega}-\Re} \\ {C=\Re \sin \dot{\omega}-\Im \cos \dot{\omega}}\end{array}\right. \tag{5}
T=1cosω˙sinω˙(6) T=1-\Re \cos \dot{\omega}-\Im \sin \dot{\omega} \tag{6}
sinα=BC+ATA2+B2(7) \sin \alpha=\frac{-B*C+A*T}{A^2+B^2} \tag{7}
  式(5)、(6)都是已知量,然後計算(7),最後代入到(4)中就得到了SN^R\mathrm{S} \hat{\mathrm{N}} \mathrm{R}
  最後,就可以寫出增益函數如下了,這裏用的是(square-root) Wiener filter
  G(ω,k)=SNR(ω,k)SNR(ω,k)+1 (8) G(\omega, k)=\sqrt{\frac{\operatorname{SNR}(\omega, k)}{\operatorname{SNR}(\omega, k)+1}} \tag{8}

3. Experiment

還是上篇一樣的音頻,對比下處理前後結果
  在這裏插入圖片描述
在這裏插入圖片描述
  干擾抑制效果明顯,且沒有了上一篇中聲音變小的現象
References:


  1. Yousefian, N., & Loizou, P. C. (2013). A Dual-Microphone Algorithm That Can Cope With Competing-Talker Scenarios. IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 21(1), 145–155 ↩︎

  2. Yousefian, N., & Loizou, P. (2011). A Dual-Microphone Speech Enhancement Algorithm Based on the Coherence Function. IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing. ↩︎

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