基于麦克风阵列的去混响方法研究
#摘要
混响是室内语音信号处理中常见的问题，它会导致语音信号质量下降，影响语音识别、语音通信等应用的效果。
基于麦克风阵列的去混响方法利用多个麦克风接收到的信号之间的空间信息来抑制混响，近年来取得了显著进展。
本文综述了基于麦克风阵列的去混响方法，包括传统的波束形成方法、盲信号分离方法以及基于深度学习的方法。
此外，本文还讨论了不同方法的优缺点以及未来发展趋势。
关键词:麦克风阵列，去混响，波束形成，盲信号分离，深度学习
在室内环境中，语音信号在传播过程中会受到墙壁、天花板等界面的反射，导致接收到的信号中包含多个延迟和衰减的副本，这种现象称为混响[1-3]。
混响的存在会严重降低语音信号的质量，造成语音清晰度下降、可懂度降低，进而影响语音识别、语音通信、声源定位等应用的性能[4-6]。
为了抑制混响对语音信号的影响，人们发展了各种去混响方法。
传统的去混响方法主要基于单通道语音信号处理技术，例如谱减法、倒谱减法等[7-8]。
这类方法计算复杂度较低，但去混响效果有限，尤其是在低信噪比或强混响环境下。
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