基于多路线性预测技术的时延估计  

Time delay estimates based on multiple linear predictions

作　　者：宋辉[1] 杨毅[1] 刘加[1] 

机构地区：[1]清华大学电子工程系,清华信息科学与技术国家实验室(筹),北京100084

出　　处：《清华大学学报（自然科学版）》2011年第11期1756-1760,共5页Journal of Tsinghua University(Science and Technology)

基　　金：国家自然科学基金委员会与微软亚洲研究院联合资助项目(60776800);国家自然科学基金委员会与香港研究资助局联合科研基金资助项目(60931160443);国家“八六三”高技术发展项目(2008AA02Z414,2008AA040201)

摘　　要：很多麦克风阵列时延估计算法在噪声和混响环境下性能都会下降。该文提出一种基于多路线性预测(multi-ple linear prediction,MLP)的时延估计算法。通过传递函数比估计来消除通道间传递函数的非对称性,提高信号相关程度;空间预测技术引入了阵列冗余信息,并以相关系数矩阵作为时延搜索的目标函数,提高时延估计的可靠性。实验结果显示了多路线性预测算法的估计准确率更高,性能更加稳健。与几种经典算法相比,在噪声和混响环境下MLP算法的估计正确率分别提高了5%和30%以上。Most time delay estimation methods using microphone arrays suffer from degradation in noisy, reverberating environments. A multiple linear prediction （MLP） algorithm was developed using transfer function ratio estimates to eliminate the asymmetry between different channels as well as correlate the signals more. Spatial prediction using redundant information from the microphone arrays treats the correlation coefficient matrix as the objective function to improve the estimation reliability. Tests show that the algorithm is more accurate and robust. The estimation accuracy is more than 5 better than classic methods in noisy environment and 30% better in reverberating environments.

关 键 词：麦克风阵列 时延估计 线性预测 空间预测 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]