基于卡尔曼滤波的低复杂度去混响算法

• 作者: 杨军 杨飞然 齐园蕾
• 来源期刊: 应用声学
• 学科: 工学
• 关键词: 卡尔曼滤波 低复杂度 自适应多通道线性预测 盲去混响
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 559-566
• 页数: 8页
• 分类号: TN912.3
• 字数: 6152字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11684/j.issn.1000-310X.2018.04.015

摘要

在电话会议、智能音箱等应用场景下,传声器往往处在声源的远场.混响信号的存在会掩蔽后续到达的直达声信号,降低传声器接收信号的语声质量以及语声识别系统的准确识别率.多通道线性预测算法是一种经典的盲去混响算法,但该算法往往具有较高的计算复杂度.该文提出了一种简化的卡尔曼滤波更新算法,通过对角化卡尔曼滤波器状态向量误差协方差矩阵,降低了自适应多通道线性预测去混响算法的复杂度.通过与现有分块对角简化算法对比发现,该文提出的简化算法在保证语声质量的同时,进一步降低了原卡尔曼滤波算法的复杂度.