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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:張鴻毅
研究生(外文):Hung-Yi Chang
論文名稱:以微機電麥克風陣列實現強健性語音辨識
論文名稱(外文):Implement of MEMS Microphone Array for Robust Speech Recognition
指導教授:廖元甫廖元甫引用關係
指導教授(外文):Yuan-Fu Liao
口試委員:王逸如蔡偉和
口試委員(外文):Yih-Ru WangWei-Ho Tsai
口試日期:2008-01-31
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺北科技大學
系所名稱:電腦與通訊研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2008
畢業學年度:96
語文別:中文
論文頁數:65
中文關鍵詞:麥克風陣列語音辨識
外文關鍵詞:microphone arrayspeech recognition
相關次數:
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隨著對聲音科技的需求,目前麥克風陣列的應用越來越多樣化。例如用在手持式裝置的噪音及迴音抑制及音源追蹤和說話人辨認等。本論文設計一個麥克風陣列為同步擷取資料並建立完整的系統架構,實現各種演算法的驗證。所以我們使用了微機電為基礎的麥克風陣列。微機電的製程容易與積體電路結合,達到低耗電、小型化等優點。
實作麥克風陣列並經過各種的演算法進行處理,確認此系統功能及動作無誤。我們實作了聲源追蹤、延遲相加波束成形器、適應性波束成形器和子頻帶最大相似度波束成形器。在聲源追蹤的應用上,我們獲得了極佳的追蹤效果。在語音辨識演算法的驗證上,其結果並不如預期。經過分析之後,發現是電路的雜訊使得信號的雜訊比降低,從而影響到辨識的結果。在未來仍需持續的分析及改善電路效能,使得麥克風陣列能發揮最大的效用,實現麥克風陣列的各項運用。
As the demand for voice technology, the microphone array applications become more diverse. For example, in the handheld device noise and echo suppression and audio tracking and speaker recognition, etc.. In this paper we design a microphone array for the simultaneous capture information and the establishment of a complete system architecture and the test of various algorithms. Therefore, we use a MEMS-based microphone array. The MEMS manufacturing process easier and chip combine to low power consumption, small size and other advantages.
We implement the microphone array and a variety of algorithms for processing, confirmed this system function and action correct. We implement sound source tracking, Delay-and-Sum beamformer, adaptive filter beamformer and Subband Maximum Likelihook Beamformer. In sound source tracking application, we have an excellent track results. In speech recognition algorithm validation, and the results are not as expected. After analysis, the circuit is making noise reduced SNR, thus affecting the outcome of recognition. In the future we will improve the circuit performance. The microphone array can be made to maximize the effectiveness of achieving the use of the microphone array.
中文摘要 i
英文摘要 ii
誌謝 iii
目錄 iv
表目錄 vi
圖目錄 vii
第一章 緒論 1
1.1 研究動機 1
1.2 研究方向 1
1.4 章節概要 2
第二章 麥克風陣列演算法及硬體介紹 3
2.1 陣列排列 3
2.2 麥克風陣列演算法 10
2.2.1 延遲相加波束成形器 10
2.2.2 適應性濾波器波束成形器 12
2.2.3 子頻帶最大相似度波束成形器 15
2.2.4 聲源定位 19
2.4 硬體介紹 21
2.3.1 麥克風 21
2.3.2 前置放大器 24
2.3.3 數位轉類比轉換器 26
2.3.4 通用序列匯流排 30
第三章 麥克風陣列實作 35
3.1 硬體架構 35
3.2 硬體實作 37
3.3 軟體實作 43
第四章 音源追蹤與語音辨認實驗與討論 47
4.1 麥克風陣列的應用 – 音源追蹤 47
4.2 語音辨識實驗程序 48
4.1.1 實驗條件 50
4.1.2 麥克風陣列信號處理流程 52
4.1.3 麥克風的延遲時間 53
4.1.4 麥克風陣列演算法實驗結果 55
4.2 本章結論 63
第五章 結論與未來展望 64
5.1 結論 64
5.2 未來展望 64
參考文獻 65
[1] Hansler Hänsler, Gerhard Schmidt, Topics in acoustic echo and noise control.
Berlin, Germany: Springer-Verlag, 2006.
[2] M. L. Seltzer, R. M. Stern, “Subband Likelihood-Maximizing Beamforming for Speech Recognition in Reverberant Environments,” IEEE Trans. Audio, Speech, and Language Processing., vol. 14, pp. 2109 – 2121, Nov. 2006.
[3] Harry L. Van Trees, Optimum Array Processing. Wiley-Interscience, 2002.
[4] Joshua M. Sachar, Harvey F. Silverman, and William R. Patterson, “Microphone Position and Gain Calibration for a Large-Aperture Microphone Array,” IEEE Trans. Audio, Speech processing., vol. 13, no. 1, pp. 42-52, Jan 2005.
[5] 蔡國隆、王光賢、涂聰賢,“聲學原理與噪音量測控制”,全華圖書,民國94年
[6] “Amplified Mini SiSonic Microphone Specification”, Knowles Acoustics.
[7] “TLC227x, TLC227xA Advanced LinCMOS RAIL-TO-RAIL OPERATIONAL AMPLIFIERS”, Texas Instruments Incorporated.
[8] “16-Bit, High-Speed, 2.7V to 5V microPower Sampling ANALOG-TO-DIGITAL CONVERTER”, Texas Instruments Incorporated.
[9] ETSI ES 202 212 v1.1.1 2003 “Speech Processing, Transmission and Quality Aspects(STQ); Distributed speech recognition; Extended advanced front-end feature extraction algorithm; Compression algorithm; Back-end speech reconstruction algorithm”.
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