一種雙麥克風(fēng)自適應(yīng)語(yǔ)音降噪算法研究與實(shí)現(xiàn)的開(kāi)題報(bào)告

一種雙麥克風(fēng)自適應(yīng)語(yǔ)音降噪算法研究與實(shí)現(xiàn)的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景和意義語(yǔ)音通信是現(xiàn)代人們進(jìn)行交流的主要方式之一，但在嘈雜的環(huán)境下，語(yǔ)音通信的質(zhì)量會(huì)受到很大的影響，這就需要采用語(yǔ)音降噪技術(shù)來(lái)提高通信質(zhì)量。目前，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在語(yǔ)音降噪領(lǐng)域取得了一些進(jìn)展，但是大多數(shù)算法都基于單個(gè)麥克風(fēng)的輸入信號(hào)，對(duì)于雙麥克風(fēng)的輸入信號(hào)，目前仍缺少有效的算法。因此，本研究擬針對(duì)雙麥克風(fēng)輸入信號(hào)的語(yǔ)音降噪問(wèn)題，提出一種新的自適應(yīng)算法，為實(shí)現(xiàn)在復(fù)雜嘈雜環(huán)境下的高質(zhì)量語(yǔ)音通信提供理論和技術(shù)支持。二、研究?jī)?nèi)容本研究擬采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetwork，簡(jiǎn)稱ANN）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetworks，簡(jiǎn)稱CNN）相結(jié)合的方法，設(shè)計(jì)一種自適應(yīng)雙麥克風(fēng)語(yǔ)音降噪算法，該算法使用輸入的雙麥克風(fēng)信號(hào)，在不同的噪聲環(huán)境下進(jìn)行實(shí)時(shí)自適應(yīng)調(diào)整，以獲得高質(zhì)量的語(yǔ)音信號(hào)輸出。本研究將從以下幾個(gè)方面進(jìn)行深入研究：1.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)雙麥克風(fēng)語(yǔ)音降噪的模型，包括預(yù)處理、特征提取等；2.設(shè)計(jì)ANN和CNN的結(jié)構(gòu)，進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，提高模型的降噪效果；3.設(shè)計(jì)自適應(yīng)算法，實(shí)現(xiàn)雙麥克風(fēng)信號(hào)的實(shí)時(shí)調(diào)整；4.對(duì)比實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證本研究提出的算法在不同噪聲環(huán)境下的降噪效果，評(píng)估算法的性能和可靠性。三、預(yù)期成果和創(chuàng)新點(diǎn)本研究預(yù)期通過(guò)設(shè)計(jì)一種新的自適應(yīng)算法，可以有效地從雙麥克風(fēng)的輸入信號(hào)中獲得高質(zhì)量的語(yǔ)音信號(hào)輸出，實(shí)現(xiàn)在復(fù)雜嘈雜環(huán)境下的語(yǔ)音通信。此外，本研究還將提出自適應(yīng)調(diào)整算法，使得降噪效果得到進(jìn)一步提升。通過(guò)對(duì)本研究提出算法的驗(yàn)證，預(yù)計(jì)能夠取得以下創(chuàng)新點(diǎn)：1.提出了一種基于ANN和CNN的自適應(yīng)雙麥克風(fēng)語(yǔ)音降噪算法；2.針對(duì)復(fù)雜嘈雜環(huán)境下的語(yǔ)音通信問(wèn)題，提出了自適應(yīng)調(diào)整算法；3.系統(tǒng)地評(píng)估了本研究算法在實(shí)際場(chǎng)景下的表現(xiàn)。四、研究方法和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)本研究將采用以下方法：1.收集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，對(duì)雙麥克風(fēng)輸入信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理和特征提??；2.設(shè)計(jì)ANN和CNN的模型，進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練；3.設(shè)計(jì)自適應(yīng)算法，實(shí)現(xiàn)雙麥克風(fēng)信號(hào)的實(shí)時(shí)調(diào)整；4.評(píng)估本研究提出算法的降噪效果，并與基準(zhǔn)算法進(jìn)行對(duì)比；5.分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，總結(jié)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，驗(yàn)證本研究提出算法的可行性和可靠性。五、進(jìn)度安排本研究計(jì)劃分為以下幾個(gè)階段進(jìn)行：1.階段一：文獻(xiàn)綜述和算法設(shè)計(jì)（1個(gè)月）；2.階段二：數(shù)據(jù)處理和模型實(shí)現(xiàn)（2個(gè)月）；3.階段三：實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和結(jié)果分析（2個(gè)月）；4.階段四：論文撰寫和答辯準(zhǔn)備（2個(gè)月）。六、參考文獻(xiàn)1.Kim,J.-Y.,Kim,G.-J.,&Seo,J.-H.(2018).Dual-MicrophoneSpeechEnhancementbasedonDeepNeuralNetworks.JournalofSignalProcessingSystems,90(10),1417–1426.doi:10.1007/s11265-017-1283-82.Sainath,T.N.,Mohamed,A.-r.,Dahl,G.E.,&Ramabhadran,B.(2013).DeepConvolutionalNeuralNetworksforLVCSR.2013IEEEInternationalConferenceonAcoustics,SpeechandSignalProcessing,8614–8618.doi:10.1109/icassp.2013.66389473.Song,L.,Huang,Y.,Zhang,C.,Zhou,X.,Zhang,H.,&Hu,X.(2019).ADual-MicrophoneSpeechEnhancementMethodBasedon