文件名称：算法性能测试-head first design pattern非扫描版 原生版
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更新时间：2024-07-01 00:38:23
波束形成法 麦克风阵列 语音增强技术
2.4 算法性能测试 本节对几种麦克风阵列语音增强典型算法进行仿真实验评估与对比，测试各 种增强算法在噪声抑制和语音失真这两个主要指标上的性能。算法 1-3 为参考算 法，算法 4 为本章提出的噪声消除算法，其具体如下： 1）广义旁瓣消除算法[57]（GSC）； 2）基于对数谱估计器的噪声消除算法[54]（OM-LSA）； 3）传统的基于相位差滤波的噪声消除算法[20]（PBF）； 4）本文提出的基于融合准则的噪声消除算法（IPBF）。 由于双麦克风噪声消除应用范围较广，在仿真实验中，对各种算法性能的评 价需要分为以下三个场景：会议室环境，手机通信环境，车载系统环境。对于每 个场景，算法性能的评价主要通过以下几种方式：首先，给出原始纯净语音、带 噪语音以及各种算法增强语音的语谱图，对各种算法的性能和增强效果有一个初 步直观的认识；其次，选择合适的客观评价指标，对各种算法消除噪声性能进行 定量分析和比较，具体的测试内容将在后面的小节中进行介绍。 2.4.1 双麦克风接收信号生成方法 声波在室内传播时，要被墙壁、天花板、地板等障碍物反射，每反射一次都 要被障碍物吸收一些。这样，当声源停止发声后，声波在室内要经过多次反射和 吸收， 后才消失，我们就感觉到声源停止发声后声音还继续一段时间。这种现 象叫做混响，而这种现象持续时间的长短以混响时间（Reverberation Time，RT） 来表征。混响时间是信号的声压级降低 60 分贝所经过的时间，混响时间过短， 声音发干，枯燥无味，不亲切自然；混响时间过长，会使声音含混不清；适当的 混响会使声音圆润动听。 本节测试环境中均存在混响，每个麦克风接收的信号为含混响信号，因此本