节点特定分布式广义旁瓣消除器

《IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing》：Node-Specific Distributed Generalized Sidelobe Canceler

多源语音增强中节点专用分布式广义旁瓣抑制器提出，通过本地预处理和扩展旁瓣结构实现单通道传输，实验表明其SDR和鲁棒性优于现有方法，同时SINR提升相当。

　　

摘要：

随着物联网技术的蓬勃发展，由麦克风阵列节点组成的声学传感器网络在多源语音增强（SE）中的应用日益广泛。与传统集中式SE算法相比，分布式方法在性能上具有可比性，并且具有许多优势，如便捷性、低成本和可扩展性。然而，现有的分布式方法要么需要针对每个期望的声源独立运行一次，要么要求每个节点传输的通道数量与期望声源的数量成正比增加。此外，对于每个节点来说，获取现有方法所需的所有指向向量也是一项挑战。为了解决这些问题，本文提出了一种节点特定的分布式广义旁瓣消除器（NS-DGSC）算法。这里的“节点特定”指的是每个节点估计各自期望的声源的情况。首先，每个节点的麦克风信号通过本地广义旁瓣消除器（GSC）进行预处理，从而对各个期望的声源进行初步增强。然后，每个节点利用从其他节点交换的初步结果来扩展本地GSC的低阶分支。最后，使用扩展后的低阶分支计算新的噪声消除器，从而得到每个节点的最终输出。与现有的分布式算法相比，我们的方法每个节点仅需要单通道传输，并且利用可用的本地指向向量同时增强多个期望的声源。在各种信噪干扰比（SINR）输入、混响时间、声源到节点的距离以及指向向量估计误差条件下的仿真表明，所提出的方法在信号失真比（SDR）和鲁棒性方面显著优于现有方法，同时提供了可比的SINR提升。实际实验也验证了其有效性。

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引言

语音增强（SE）对于改善受到干扰和背景噪声污染的语音信号质量至关重要。它在许多领域都有应用，例如自动语音识别[1]、助听器[2]和人机交互[3]。许多传统的SE方法假设使用固定阵列和有限数量的麦克风，然后对捕获的多通道信号应用空间滤波或波束成形。然而，当目标声源与阵列的距离相对较远时，固定阵列可能难以有效捕获声学信号，这会导致麦克风信号的信噪比（SNR）较低。