本論文提供一能提昇語音辨識率的麥克風陣列。利用指向性比一般陣列高的超指向性麥克風陣列(其為端射陣列,endfire array),能夠達到減噪的效果,特別是當噪音在陣列背後的時候。評估表現的客觀參數有三種:指向性因子(directivity index)、前後比(front-to-back ratio)以及不變的波束寬(constant beam-width),利用將上述三種客觀參數最佳化,便能得到設計出超指向性麥克風陣列的濾波器。另一方面,如果噪音並不是在陣列背後的方向,相反地,是在靠近語音訊號的位置,則需使用另一種稱之為相位差評估(phase difference estimation)的演算法來解決這種問題,此方法能在不使語音訊號失真的情況下消除噪音。本研究發現在相位差評估內的ITD threshold 對於語音辨識提昇的效果扮演著重要的角色,因此必須要將其作一最佳化的設計,在此本研究是使用GSS(Golden Section Search)來將其最佳化。此外,音量亦會影響辨識率,因此 也必須要加以控制。如果目標訊號並不是在設計的主軸上,則必須要使用beam-steering 的技術將主波束轉置目標訊號的位置上。最後將會分析實驗結果,並驗證本研究所提出之演算法能夠使語音辨識率大幅提昇。
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