【摘 要】
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室内混响是声音从声源发出后由于不断被室内表面反射、吸收而逐渐衰减的现象。如果混响过大,会使声音变得浑浊和杂乱,需要使用去混响技术,例如,在免提通信系统中使用去混响提
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室内混响是声音从声源发出后由于不断被室内表面反射、吸收而逐渐衰减的现象。如果混响过大,会使声音变得浑浊和杂乱,需要使用去混响技术,例如,在免提通信系统中使用去混响提高语音的可懂度和语音识别的准确率。然而,如果缺乏适当的混响,声音或者音乐听起来会非常“干燥”,听感不舒服,此时可以借助人工混响技术塑造声音的空间感,使声音听起来更自然真实。因此,人工混响广泛应用于音乐、电影和虚拟现实中,以美化音乐、声音的音色,进行艺术的再创造,产生特殊的音效。随着近年来科学技术的飞速发展,人工混响技术也与越来越多的领域有着紧密的联系,人工混响算法的研究也越来越受到语音信号处理领域的关注。本文主要从以下两个方面对人工混响方法进行研究,做了改进:(1)对已有的两种反馈延迟网络(Feedback delay network,FDN)方法进行改进,即Smith提出的FDN算法和Bullen教授提出的方法(已应用到苹果公司的应用程序Sound Soup)。本文提出的方法基于Householder反馈矩阵和Butterworth滤波器组,延迟线的个数选择相对自由,可以精确确定子带混响时间。仿真实验中,利用语谱图、语音质量感知评价和听音实验对三种方法的效果进行对比,证明本文方法的有效性。(2)研究一种卷积法人工混响方法,将房间脉冲响应(Room impulse response,RIR)分解成早期混响和后期混响两个部分:早期混响可以用具有相应衰减因子的延时求和来表示;后期混响RIR则在频域合成再变换到时域,首先在频域利用自回归滑动平均模型合成房间频率响应(Room frequency response,RFR),再经傅里叶反变换得到时域RIR,最后将干净无混响信号与RIR卷积得到混响信号。仿真实验中,利用语音质量感知评价和听音实验等对三种算法的效果进行对比,证明了本文卷积法的有效性。
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