摘  要： 研究討論了用于麥克風(fēng)陣列的高信噪比定向采音算法，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了麥克風(fēng)陣列語(yǔ)音采集系統(tǒng)。通過(guò)對(duì)采集到的空間中不同方向音頻進(jìn)行數(shù)字信號(hào)處理，使陣列形成的波束主瓣指向目標(biāo)語(yǔ)音，零陷指向干擾源，提高采音信噪比，實(shí)現(xiàn)對(duì)聲源的定向采音等。測(cè)試結(jié)果表明，本系統(tǒng)采音效果良好，采集到的聲音信號(hào)主瓣很窄，能夠?qū)崿F(xiàn)高信噪比定向采音。
關(guān)鍵詞： 麥克風(fēng)陣列；語(yǔ)音處理；SMI算法；定向采音

　目前，在語(yǔ)音采集場(chǎng)合中（如舞臺(tái)、大型會(huì)議室、電視會(huì)議等）通常使用孤立麥克風(fēng)作為語(yǔ)音拾取工具。但是孤立麥克風(fēng)會(huì)采集環(huán)境噪音，在多音源場(chǎng)合中相互干擾難以避免，這些缺陷嚴(yán)重影響了語(yǔ)音采集質(zhì)量。隨著陣列信號(hào)處理技術(shù)[1]的發(fā)展，利用麥克風(fēng)陣列拾取語(yǔ)音信號(hào)為提高采音質(zhì)量提供了可能[2]。通過(guò)陣列信號(hào)處理的方法能夠?qū)崿F(xiàn)智能的語(yǔ)音信號(hào)優(yōu)化效果，實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音定向采集，提高信噪比。
　目前，麥克風(fēng)陣列語(yǔ)音信號(hào)處理技術(shù)是語(yǔ)音采集技術(shù)領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。CHANG A C和HUNG J C等[3]研究了MUSIC語(yǔ)音信號(hào)陣列處理算法，在理論上證明了能夠提高采音精度，具備信號(hào)選擇和提取等性能。GANNOT S和COHEN I等[4]研究了基于廣義旁瓣抵消器結(jié)構(gòu)的語(yǔ)音增強(qiáng)的算法，認(rèn)為GSC算法能夠很好地提高采音信噪比。邵懷宗等[5]設(shè)計(jì)了一種12陣元麥克風(fēng)陣列，提高了采音精度。楊祥清等[6]提出的三維聲源定位系統(tǒng)減少了陣元數(shù)量，同時(shí)保持了一定的采音精度。但國(guó)內(nèi)尚無(wú)具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的產(chǎn)品，所以研究麥克風(fēng)陣列語(yǔ)音采集系統(tǒng)具有較高的市場(chǎng)價(jià)值。
　本文從上述應(yīng)用背景出發(fā)，分析了基于麥克風(fēng)陣列的高信噪比定向采音系統(tǒng)所涉及的相關(guān)算法，重點(diǎn)討論了軟硬件系統(tǒng)的工程實(shí)現(xiàn)。麥克風(fēng)陣列定向采音算法主要有自適應(yīng)波束形成技術(shù)中的最小均方（LMS）算法和采樣自相關(guān)矩陣求逆（SMI）算法[7]等。自適應(yīng)陣列的性能與算法的收斂速度密切相關(guān)。為了加快收斂速度并解決收斂速度依賴(lài)于特征值分布的問(wèn)題，常采用基于信號(hào)環(huán)境的采樣自相關(guān)矩陣求逆（SMI）算法。本文采用SMI算法，應(yīng)用易于生產(chǎn)、精度高于二維定位、實(shí)用性更強(qiáng)的4陣元麥克風(fēng)陣列，并使用DSP進(jìn)行陣列信號(hào)處理，以滿(mǎn)足對(duì)聲源信息定向采集的需求。
1 算法模型
　自適應(yīng)波束形成算法應(yīng)用于麥克風(fēng)陣列語(yǔ)音采集系統(tǒng)時(shí)，能夠隨信號(hào)源的變化自動(dòng)調(diào)節(jié)有關(guān)參數(shù)，從而達(dá)到調(diào)節(jié)方向圖主瓣方向的目的。該算法主要是對(duì)采集到的麥克風(fēng)陣列信號(hào)運(yùn)行內(nèi)部反饋控制，并根據(jù)一定的準(zhǔn)則形成權(quán)向量，通過(guò)對(duì)接收到的信號(hào)進(jìn)行加權(quán)疊加，使陣列方向圖的波束主瓣指向有用信號(hào)，零陷或較低的旁瓣指向干擾信號(hào)方向[8]，從而將不同的信號(hào)從空間上實(shí)現(xiàn)分隔，實(shí)現(xiàn)定向采音。
1.1 陣列模型
　本系統(tǒng)采用等距線(xiàn)性麥克風(fēng)陣列[9]。對(duì)于實(shí)際使用的陣列結(jié)構(gòu)要求方向向量a（θ）與入射角θ一一對(duì)應(yīng)，不能出現(xiàn)模糊現(xiàn)象。因此，陣元間距d不能任意選擇，有時(shí)甚至需要非常精確地校準(zhǔn)。假設(shè)d很大，則相鄰陣元的相位延遲會(huì)超過(guò)2π，此時(shí)，陣列方向向量無(wú)法在數(shù)值上分辨出具體的相位延遲，就會(huì)出現(xiàn)相位模糊[10]。對(duì)于等距線(xiàn)性陣列來(lái)說(shuō)，其陣元間距不能大于半波長(zhǎng)λ/2。
　語(yǔ)音的主要頻率范圍為340 Hz~4 000 Hz ，空氣中聲速約為 C=340 m/s，可得波長(zhǎng)的范圍為0.085 m~1 m，因此d的范圍為4.25 cm~50 cm。而對(duì)于低旁瓣或零深陷的復(fù)雜波束，要求r=10L2/λ（r為聲源到基陣的距離，L為等距線(xiàn)性陣列長(zhǎng)度）或更大距離[11]，考慮應(yīng)用環(huán)境，取r范圍為2 m~10 m。經(jīng)測(cè)試發(fā)現(xiàn)，一般人說(shuō)話(huà)的聲音頻率在1 000 Hz左右，即λ在0.34 m左右。由此可以推算出L為0.26 m~0.58 m。因此取L=45 cm。
　建立等距線(xiàn)性陣列模型，該信號(hào)在發(fā)射端表示為s（t），信道復(fù)增益（包括幅度和相位影響）為h（t），入射角為θ，以圖1表示M陣元直線(xiàn)型麥克風(fēng)陣列。

1.3 算法仿真
　使用MATLAB軟件對(duì)SMI算法進(jìn)行仿真。圖2所示為信號(hào)源方向?yàn)?°，主要干擾信號(hào)方向?yàn)?5°的8陣元（圖2（a））與4陣元（圖2（b））麥克風(fēng)陣列仿真結(jié)果。

　由圖2可以看出，該算法在45°方向形成了零陷，有效地抑制了主干擾信號(hào)。而在0°方向形成了具有一定寬度的主瓣，由于主瓣的增益大于所有旁瓣的增益，因此該算法能有效地采集到期望信號(hào)，抑制其他信號(hào)。
雖然，8陣元的仿真結(jié)果比4陣元的要好，主瓣較窄，零陷明顯，但是算法復(fù)雜度較高，硬件實(shí)現(xiàn)較為困難。綜合仿真結(jié)果和硬件電路復(fù)雜度，認(rèn)為采集信號(hào)的麥克風(fēng)的個(gè)數(shù)為4個(gè)，每個(gè)麥克風(fēng)的間距為15 cm時(shí)，該算法的性能較好，且硬件電路較容易實(shí)現(xiàn)。
2 硬件實(shí)現(xiàn)
2.1 系統(tǒng)整體方案
　圖3為系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)圖，包括4陣元直線(xiàn)型麥克風(fēng)陣列、4路音頻放大濾波電路、DSP處理器以及音頻編解碼器。

　麥克風(fēng)陣列采用4個(gè)駐極體式麥克風(fēng)構(gòu)成陣列；放大濾波電路對(duì)麥克風(fēng)陣列采集到的信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，通過(guò)RCA端子將預(yù)處理后的信號(hào)送往音頻編解碼器；處理器采用ADSP-21479，用SMI算法對(duì)量化編碼后的4路音頻信號(hào)進(jìn)行處理，得到期望信號(hào)；音頻編解碼器AD1939對(duì)經(jīng)過(guò)放大濾波后的4路音頻信號(hào)進(jìn)行量化編碼，隨后將DSP的處理結(jié)果經(jīng)D/A轉(zhuǎn)換后輸出。
2.2 關(guān)鍵模塊設(shè)計(jì)
2.2.1 DSP處理器與系統(tǒng)程序
　數(shù)字波束形成[12]的過(guò)程是一系列矩陣相乘的過(guò)程，其運(yùn)算的數(shù)據(jù)量大，而信道環(huán)境是不斷變化的，導(dǎo)致最優(yōu)權(quán)值也處于不斷的變化中，因此實(shí)際權(quán)值必須進(jìn)行不斷的調(diào)整，因而要求瞬時(shí)處理速度要快。
　DSP處理技術(shù)[13]可以運(yùn)用在對(duì)瞬時(shí)處理能力要求更加苛刻的環(huán)境，DSP處理器和通用處理器最大的不同在于數(shù)據(jù)處理能力的增強(qiáng)，其核心是對(duì)連續(xù)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)依次作重復(fù)的乘加運(yùn)算[14]。
　另外，由于浮點(diǎn)型DSP處理器具有運(yùn)算精度高等特點(diǎn)，因此本系統(tǒng)選擇ADI公司的高性能浮點(diǎn)DSP處理器ADSP-21479芯片作為整個(gè)系統(tǒng)的核心。ADSP-21479是高性能32/40 bit浮點(diǎn)處理器，具有高性能音頻處理的功能；工作頻率高達(dá)300 MHz，滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性的要求；另外，還具有精簡(jiǎn)的指令集，編程較容易。
　由于陣列信號(hào)處理是在信號(hào)的復(fù)基帶進(jìn)行的，需要進(jìn)行大量的復(fù)數(shù)運(yùn)算，因此如果沒(méi)有簡(jiǎn)潔、優(yōu)化的執(zhí)行程序，算法的運(yùn)算時(shí)間就會(huì)比較長(zhǎng)。在本設(shè)計(jì)中，考慮到矩陣運(yùn)算的復(fù)雜性，采用C語(yǔ)言進(jìn)行編程。采用這種方式，可縮短軟件開(kāi)發(fā)的時(shí)間，提高程序的可讀性和可移植性，但是在滿(mǎn)足系統(tǒng)實(shí)時(shí)運(yùn)算的要求上會(huì)有所缺陷。
　基于上述討論，DSP采用圖4所示的流程圖實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)波束形成。

2.2.2 前置放大濾波電路
　由于駐極體麥克風(fēng)采集到的信號(hào)存在嚴(yán)重噪音，為了獲得高質(zhì)量的音頻信號(hào)，在DSP板載RCA輸入端子前加了前置放大濾波電路對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理。經(jīng)測(cè)試，放大濾波電路通頻帶為0~1 300 Hz，放大倍數(shù)為0~54 dB可調(diào)，典型值約為46 dB，該電路可以有效降低噪聲的干擾，從而提高音質(zhì)。

　從圖6可以看出，對(duì)于同樣距離的同一聲源，在主瓣（即0°方向）可以實(shí)現(xiàn)最大輸出，而在形成零陷的45°方向?qū)?shí)現(xiàn)抑制。這個(gè)測(cè)試結(jié)果與圖2所示的仿真結(jié)果相吻合。這樣就實(shí)現(xiàn)了波束的形成，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)定向采音。
　基于麥克風(fēng)陣列的定向采音技術(shù)是一個(gè)新興的領(lǐng)域，具有深刻的技術(shù)背景和廣闊的應(yīng)用前景。本文從算法模型到硬件實(shí)現(xiàn)詳細(xì)介紹了基于麥克風(fēng)陣列的高信噪比定向采音系統(tǒng)。本系統(tǒng)可以給出較好的采音效果，硬件實(shí)現(xiàn)也不復(fù)雜。在基于麥克風(fēng)陣列的定向采音技術(shù)上，本系統(tǒng)還可以進(jìn)行一些改進(jìn)。在理論上，可以進(jìn)一步提高定向采音精度，更快速地跟蹤及更有效地去噪；在實(shí)現(xiàn)上，因?yàn)樯婕岸嗤ǖ勒Z(yǔ)音處理和更為復(fù)雜的核心算法，需要實(shí)現(xiàn)更加苛刻的實(shí)時(shí)信號(hào)處理要求。
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