【摘 要】
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在带有混响和噪音的复杂环境中，传统广义互相关时延估计算法的抗噪能力弱、时延估计精度低。为解决该问题，基于前向空间线性预测技术，提出一种时延估计算法。结合多传感器提供的
【机 构】
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辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
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在带有混响和噪音的复杂环境中，传统广义互相关时延估计算法的抗噪能力弱、时延估计精度低。为解决该问题，基于前向空间线性预测技术，提出一种时延估计算法。结合多传感器提供的冗余信息与空间相关矩阵，改进不利声学环境下的声达时间差估计方法。采用空一时预测法，根据麦克风阵列输出中包含的语音信号源的空间和时间相关性，在抑制多麦克风噪声的同时最小化语音失真。仿真实验结果表明，与传统广义互相关时延估计算法相比，该算法时延估计错误率更低、稳定性更强。
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