麥克風陣列信號處理

該書是一本聲學和語音信號處理領域的專著，全面系統地闡述了麥克風陣列的理論和應用。全書共分為十章，涵蓋了麥克風陣列信號處理領域中最重要的主題。每章沿着從基本理論到實際應用的脈絡進行描述，希冀為讀者建立起最重要的基本概念。 ^[1] 

全書各章基本是自含的，可以按需求單獨閲讀每一章。第1 章介紹麥克風陣列的概念、特點和應用，以及全書組織結構。第2 章闡述了線性最優濾波器，這是麥克風陣列信號處理的基礎。第3 章介紹了傳統的窄帶波束成形技術，引入了寬帶波束成形的原理。第4 章介紹如何將線性限制最小方差濾波器（LCMV）用於室內聲音環境下的噪聲抑制和去混響。第5 章在一個統一的數學框架下，介紹了幾種典型的單通道噪聲抑制算法在麥克風陣列噪聲抑制中的應用。第6 章在單通道和多通道兩個方面介紹了頻域最優濾波器，側重幫助讀者理解在多通道條件下頻域濾波器的工作原理。第7 章從多輸入多輸出（MIMO）系統的角度介紹了麥克風陣列在信源提取、去混響和干擾抑制等方面的應用。第8 章是第7 章的延續，介紹瞭如何使用兩步策略處理干擾源及混響問題。第9 章介紹了麥克風陣列條件下的波達方向（DOA）和時延估計（TDOA）問題。第10 章對本書中沒有涉及的幾個問題進行了討論。本書可以作為通信、信號處理和聲學等相關專業研究生的教材或教學參考書，也可供從事相關工作的科研及工程人員參考。 ^[1] 

第1 章 緒論1

11 基於麥克風陣列的信號處理技術研究 1

12 本書的內容與結構 5

第2 章 經典最優濾波器7

21 引言 7

22 維納濾波器 7

23 Frost 濾波器 15

231 算法15

232 廣義旁瓣抵消結構16

233 在線性內插中的應用17

24 卡爾曼濾波 19

25 可替代MSE 的準則 22

251 Pearson 相關係數22

252 SPCC 的重要性質23

253 由SPCC 推導最優濾波器舉例25

26 總結 31

第3 章 傳統波束形成技術32

31 引言 32

32 問題描述 33

33 延遲-求和技術 33

34 固定波束形成的設計 38

35 最大信噪比濾波器 41

36 最小方差無失真響應濾波器 43

37 基於參考信號的方法 44

38 響應不變寬帶波束形成 45

39 陷零技術 48

310 麥克風陣列方向圖函數 50

3101 第一種信號模型50

3102 第二種信號模型52

311 總結 53

第4 章 LCMV 濾波器在室內聲學環境下的應用54

41 引言 54

42 信號模型 54

421 無回聲模型54

422 混響模型55

423 空-時模型55

43 基於無回聲模型的LCMV 濾波器 56

44 基於混響模型的LCMV 濾波器 58

45 基於空-時模型的LCMV 濾波 61

451 實驗結果63

46 頻域LCMV 濾波 65

47 總結 67

第5 章 多麥克風噪聲抑制：統一處理68

51 引言 68

52 信號模型和問題描述 68

53 有用的定義 70

54 維納濾波 71

55 子空間方法 74

56 空-時預測方法 76

57 噪聲完全相干的情況 78

58 自適應噪聲消除 79

59 卡爾曼濾波 80

510 仿真 81

5101 聲學環境和實驗設置81

5102 實驗結果83

511 總結 91

第6 章 非因果（頻域）最優濾波 92

61 引言 92

62 信號模型和問題描述 92

63 性能測度 93

64 非因果維納濾波 96

65 參數化維納濾波 99

66 推廣到多通道的情況 101

661 信號模型101

662 定義102

663 多通道維納濾波104

664 空間最大SNR 濾波106

665 最小方差無失真響應濾波108

666 無失真多通道維納濾波109

67 總結110

第7 章 多輸入多輸出視角下的麥克風陣列111

71 引言 111

72 信號模型與問題描述 111

721 SISO 模型112

722 SIMO 模型113

723 MISO 模型113

724 MIMO 模型114

725 問題描述115

73 二元麥克風陣列116

731 最小二乘法116

732 Frost 算法117

733 廣義旁瓣消除結構118

74 N 元麥克風陣列 120

741 最小二乘和MINT 方法120

742 Frost 算法122

743 廣義旁瓣消除結構123

744 最小方差無失真響應方法125

75 仿真 125

751 聲環境與實驗設置125

76 總結 130

第8 章 逐級分離和去混響：兩級方法 132

81 引言 132

82 信號模型與問題描述 132

83 源分離 134

831 2×3 MIMO 系統134

832 M×N MIMO 系統138

84 語音去混響 140

841 直接反向法142

842 最小均方誤差和最小二乘法142

843 MINT 方法143

85 總結 145

第9 章 到達方向和到達時間差估計 146

91 引言 146

92 問題描述和信號模型 148

921 單源自由場模型148

922 多源自由場模型149

923 單源混響模型150

924 多源混響模型151

93 互相關方法 152

94 廣義互相關方法族 153

941 經典互相關154

942 平滑相干變換154

943 相位變換155

95 空間線性預測方法 155

96 多通道互相關係數算法 158

97 基於特徵矢量的技術 162

971 窄帶MUSIC 162

972 寬帶MUSIC 163

98 最小熵方法 165

981 高斯源信號165

982 語音源信號166

99 自適應特徵值分解算法 167

910 基於自適應多通道盲辨識的方法 168

911 多源TDOA 估計 170

912 總結 173

第10 章 未涉及的問題 174

101 引言 174

102 語音源數目估計 174

103 雞尾酒會效應和盲源分離 175

104 盲MIMO 辨識 176

105 總結 178

參考文獻 179 ^[1]