Lọc nhiễu băng rộng thời gian thực cho tín hiệu âm thanh

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA MAI VĂN TRUNG LỌC NHIỄU BĂNG RỘNG THỜI GIAN THỰC CHO TÍN HIỆU ÂM THANH Mã số : 605270 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, Tháng 11 ăm 2012 ƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Cán ướng dẫn khoa học: TS ĐỖ HỒNG TUẤN Cán chấm nh n xét 1: PGS TS PHẠM HỒNG LIÊN Cán chấm nh n xét 2: TS HOÀNG TRANG Lu vă ạc sĩ ược bảo v tạ Trườ HCM ngày 26 tháng 12 Thành phầ Đại học Bác oa, ĐHQG Tp ăm 2012 ál vă ạc sĩ ồm: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị Hộ ồng chấm bảo v lu vă ạc sĩ) PGS TS PHẠM HỒNG LIÊN TS LÊ CHÍ THƠNG TS HỒNG TRANG TS TRƯƠNG QUANG VINH TS ĐỖ HỒNG TUẤN Xác nh n Chủ tịch Hộ ngành sau lu vă á LV Bộ môn quản lý chuyên ã ược s a chữa (nếu có) Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Bộ môn quản lý chuyên ngành CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH Độc lập - Tự - Hạnh phúc Tp Hồ Chí Minh, ngày … tháng …… năm ……… NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Ma Vă Tr N , , ăm, s …………………………P Nam………… 20/03/1986………………… Nơ s Chuyên ngành: K thu Thanh Hóa n t ………………………… MSHV 11140068…… I- TÊN ĐỀ TÀI: LỌC NHIỄU BĂNG RỘNG THỜI GIAN THỰC CHO TÍN HIỆU ÂM THANH II- NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:  Tìm hiể v ặt vấ ề vi c lọc nhiễu âm dải microphone  Đưa phương phương pháp lọc nhiễu từ ơn giả ướ ến phức tạp với ến nguồn âm ã biết trước  Viết chương trình mơ giải thu t lọc nhiễu ngôn ngữ Matlab III- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 02/07/2012 IV- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 30/11/2012 V-CÁN BỘ HƯỚNG DẪN TS ĐỖ HỒNG TUẤN Nội du v ề cươ CÁN BỘ HƯỚNG DẪN (Họ tên chữ ký) L vă T ạc sĩ ã ược Hộ CHỦ NHIỆM BỘ MÔN QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH (Họ tên chữ ký) ồng chuyên ngành thông qua KHOA QL CHUYÊN NGÀNH (Họ tên chữ ký) LỜI CÁM ƠN Chân thành bày tỏ lòng biết ơn TS Đỗ Hồng Tuấn trực tiếp hướng dẫn, tận tình bảo tạo điều kiện thuận lợi nhất, giúp đỡ tơi hồn thành Luận Văn Chân thành cảm ơn Quý Thầy Cô chuyên ngành Kỹ Thuật Điện Tử, Trường Đại Học Bách Khoa Tp Hồ Chí Minh hết lịng giảng dạy, truyền đạt kiến thức giúp đỡ suốt thời gian học tập Trường Ngồi ra, tơi chân thành cảm ơn TS Ivan Tashev, kỹ sư nghiên cứu cao cấp Tập Đồn Microsoft, người cho tơi nhiều dẫn lọc nhiễu âm phương pháp beamforming, trao đổi qua email TP.HCM, ngày 15 tháng 11 năm 2012 Mai Văn Trung LỜI CAM ĐOAN Lu n văn ược hoàn thành dựa tham khảo từ báo khoa học ăng tạp chí hi p hội IEEE ebook ược viết dành cho vi c x lý âm thanh, tín hi u thoại dải anten Thêm vào ó, số nội dung lý thuyết ược trình bày lu n văn có ược từ giảng mơn X lý tín hi u ngẫu nhiên TS Đỗ Hồng Tuấn Tác giả x chép lại mộ rì cam oa l o ã có rước vă o o k TĨM TẮT LUẬN VĂN Lọc nhiễu tín hi u âm toán kinh iể c o ến ặc thù ngữ cảnh cụ thể Lu n chưa có lời giải tổng quát phần tí văn trình bày vi c lọc nhiễ ro rường hợp có hai nguồn biết rước ướng ến, nguồn mang tín hi u mong muốn nguồn nhiễu có phân bố Gauss ồng thời băng thơng trùng với băng thơng tín hi u mong muốn Lu n văn mô vi c dùng dả m crop o e ể thu tín hi u mang nhiễu, ược tạo sẵn cách cộng nhiễu Gauss vào nhạc óng vai trị tín hi u Tín hi u sau ó ược ưa qua x lý giải thu t Delay and Sum giải thu t Frost Ngoài ra, vi c ước lượ a sa ướ ến nguồn âm ược bù ắp giải thu t nạp ường chéo (diagonal loading) với vi c ưa thêm vào nguồn can nhiễu cũ ược mô Kết mô Matlab với vi c so sánh tỉ số tín hi u nhiễ sau x lý cho thấy giải thu ề xuất áp ứ ược yêu cầ rước ề Ngoài ra, khả x lý thời gian thực ược chứng minh vi c không bị gián oạn mẫu x lý thông qua vi c nghe th ABSTRACT Noise filtering has been a traditional problem which has no general solution due to partially the uniqueness of a specific scenario This thesis demonstrates the noise filtering in which there are two audio sources with known arrival of direction includes a signal of interest and a noise source which has Gaussian distribution and the same bandwidth with the interested signal The thesis simulates the usage of microphone array to capture the noisy signal which was created by adding the Gaussian noise to a musical song which plays as the clean signal Then, this signal will be processed by algorithms : Delay-and-Sum and Frost Besides, a mismatch in the estimation of the arrival of direction will be compensated by using diagonal loading along with the insertion of an interference are also simulated Results simulated in Matlab in which a comparison between the Signal-to-Noise Ratio before and after the processing shows that the chosen algorithms worked as expected Moreover, the real-time processing ability was proved by the lack of the discontinuties in the musical samples Mục lục Danh sách hình vẽ Danh sách bảng biểu Chương 1: Giới thiệu 1.1 Nhu cầu thu phát âm 1.2 Lọc nhiễu âm (Audio Signal) 1.3 Phát biểu toán 1.4 Tổ chức luận văn Chương : Tổng quan cơng trình liên quan 11 2.1 Mơ hình tốn mơi trường tương tự 11 2.2 Mơ hình miền thời gian 13 2.2.1 Bộ lọc Delay and Sum 14 2.2.2 Bộ lọc Wiener 15 2.2.3 Giải thuật lọc Frost 16 2.2.4 Bộ lọc Generalized Sidelobe Canceller (GSC) 18 2.2.5 Bộ lọc thích nghi tối ưu ( Robust Adaptive Beamformer) 20 2.2.6 Giải thuật LMS thích nghi rị (Leaky LMS algorithm) 21 Chương : Phương pháp giải vấn đề 23 3.1 Tạo tín hiệu (Signal Generation) 23 3.2 Dải microphone 25 3.3 Tỉ số tín hiệu nhiễu (SNR) 27 3.4 Thiết kế lọc 28 3.4.1 : Bộ lọc Delay and Sum 28 3.4.2 : Bộ lọc Frost hai ràng buộc 28 3.4.3 : Bộ lọc GSC kết hợp nạp đường chéo (Diagonal Loading) 30 Chương : Kết mô 31 Mục lục Mai Văn Trung 4.1 Mô hình mơ 31 4.2 Mô lọc Delay and Sum 33 4.3 Mô lọc Frost 42 4.4 Mô lọc GSC kết hợp nạp đường chéo 49 4.5 Thời gian thực 52 Chương : Kết luận hướng phát triển 54 5.1 Kết luận đánh giá kết 54 5.2 Hướng phát triển 54 Tài liệu tham khảo 56 Mục lục Mai Văn Trung Danh sách hình vẽ Hình 1.1 : Mơ hình tốn lọc nhiễu dùng dải microphone Hình 1.2 : Các hiệu ứng ảnh hưởng đến hệ thống thu phát âm Hình 2.1 : Mơ hình lọc nhiễu băng rộng gồm M microphone 11 Hình 2.2 : Mơ hình trường xa với góc tới 12 Hình 2.3 : Cấu trúc lọc Delay and Sum 15 Hình 2.4 : Cách thức chuyển từ giải thuật ràng buộc LCMV sang cấu trúc không ràng buộc GSC 19 Hình 3.1 : Xấp xỉ phân bố Gauss mơ hình tín hiệu nhiễu 23 Hình 3.2 : Phổ tần số tín hiệu mong muốn 24 Hình 3.3 Phổ tần số tín hiệu nhiễu 25 Hình 3.4 : Cấu hình hình học dải microphone nguồn âm 26 Hình 4.1 : Vị trí microphone nguồn khơng gian Với dấu x vị trí nguồn âm 33 Hình 4.2 : Dạng sóng tín hiệu mong muốn, tín hiệu bị nhiễu tín hiệu qua xử lý với dải 10 microphone 34 Hình 4.3 : Dạng sóng tín hiệu mong muốn, tín hiệu bị nhiễu tín hiệu qua xử lý với dải microphone 35 Hình 4.4 : Dạng sóng tín hiệu mong muốn, tín hiệu bị nhiễu tín hiệu qua xử lý với microphone 36 Hình 4.5 : Dạng sóng tín hiệu mong muốn, tín hiệu bị nhiễu tín hiệu qua xử lý với microphone 37 Hình 4.6 : Dạng sóng tín hiệu mong muốn, tín hiệu bị nhiễu tín hiệu qua xử lý với 10 microphone 38 Hình 4.7 : Dạng sóng tín hiệu mong muốn, tín hiệu bị nhiễu tín hiệu xử lý với microphone 39 Hình 4.8 : Dạng sóng tín hiệu mong muốn, tín hiệu bị nhiễu tín hiệu qua xử lý với microphone 40 Hình 4.9 : Dạng sóng tín hiệu mong muốn, tín hiệu bị nhiễu tín hiệu xử lý với microphone 41 Hình 4.10 : Dạng sóng tín hiệu vào mong muốn, tín hiệu vào bị nhiễu 43 Hình 4.11 : Dạng sóng ngõ vào mong muốn, tín hiệu bị nhiễu 44 Hình 4.12 : Dạng sóng tín hiệu mong muốn, tín hiệu bị nhiễu 45 Danh sách hình vẽ Mai Văn Trung Hình 4.13 : Dạng sóng tín hiệu ngõ vào mong muốn, tín hiệu bị nhiễu tín hiệu qua xử lý với microphone, SNR in = -10 dB, số taps kênh 60 Khả cải thiện tỉ số tín hiệu nhiễu lọc Frost đến từ việc tăng số lượng taps kênh việc trình bày bảng bên trường hợp dùng microphones với tỉ số tín hiệu nhiễu ngõ vào Bảng 4.10 : So sánh khả chống nhiễu lọc với số lượng taps khác kênh Số lượng taps 10 20 30 40 50 60 70 80 SNR in (dB) -20 -20 -20 -20 -20 -20 -20 -20 SNR out (dB) -12.732 -12.32 -11.908 -11.431 -11.019 -10.607 -10.275 -9.863 C4 Kết mô 46 Mai Văn Trung Rõ ràng, có cải thiện khả lọc nhiễu hệ thống nhiên mức độ tăng không đáng kể khoảng tăng gấp đôi số lượng taps kênh, việc số lượng taps chủ yếu ảnh hướng đến khả lọc theo tần số dải tần nhiễu tín hiệu mong muốn gần giống nên việc tăng số lượng taps không phát huy tác dụng Phần ta trình bày việc lọc nhiễu trường hợp có ba nguồn âm : nguồn tín hiệu mong muốn, nguồn nhiễu nguồn can nhiễu đối thoại hai người Vị trí hướng đến nguồn cho bảng 4.6 Bảng 4.11 : Kết mô lọc Frost với nguồn mong muốn, nguồn nhiễu nguồn can nhiễu SINR in (dB) -20 -15 -10 -5 10 15 Dải microphone -15.093 -10.099 -5.122 -0.193 4.588 8.957 12.414 15.268 Dải microphone -13.631 -8.64 -3.667 1.243 5.97 10.197 13.386 15.77 Dải microphone -12.897 -7.908 -2.94 1.955 6.639 10.766 13.786 15.989 Dải 10 microphone -12.364 -7.375 -2.411 2.474 7.128 11.179 14.079 16.245 SINRout (dB) Tuy nhiên, kết nghe thử quan sát dạng sóng hai loại lọc Delay and Sum Frost cho thấy nhiễu khử mức độ định cịn can nhiễu khơng khử đáng kể Vấn đề đến từ chất khác nhiễu can nhiễu tín hiệu thoại (speech signal) Can nhiễu có phân bố khơng đồng đứt quãng âm thoại dẫn đến lọc hoạt động hiệu C4 Kết mô 47 Mai Văn Trung Hình 4.14 : Dạng sóng tín hiệu mong muốn, tín hiệu bị nhiễu can nhiễu, tín hiệu sau xử lý với 10 microphone, SINR in = -10 dB C4 Kết mơ 48 Mai Văn Trung Hình 4.15 : Dạng sóng tín hiệu mong muốn, tín hiệu bị nhiễu can nhiễu, tín hiệu sau xử lý với microphone, SINR in = -10 dB 4.4 Mô lọc GSC kết hợp nạp đường chéo Bộ lọc GSC phần nạp đường chéo trình bày phần 2.2.5, 2.2.6 3.4.3 có tác dụng bù đắp sai lệch việc ước lượng hướng đến mong muốn lọc cách đưa vào đường chéo ma trận hợp phương sai tín hiệu thu lượng bù đắp gọi kỹ thuật nạp đường chéo (diagonal loading) Còn cấu trúc GSC (Generalized Sidelobe Canceller) thực chất cách thực hóa khác lọc Frost Trong phần mô này, lọc thực việc lọc với với góc tới thực tế góc tới sai lệch thành C4 Kết mô 49 Mai Văn Trung Bảng 4.12 : So sánh tỉ số tín hiệu nhiễu lọc GSC kết hợp nạp đường chéo SNR in (dB) -20 -15 -10 -5 10 15 Dải microphone -15.268 -13.015 -7.263 -2.274 1.538 6.364 11.237 15.374 Dải microphone -14.028 -12.14 -6.16 -1.486 2.098 7.094 12.111 15.627 Dải microphone -12.788 -11.265 -5.057 -0.698 2.658 7.824 12.985 15.88 Dải 10 microphone -11.548 -10.39 -3.954 0.09 3.218 8.554 13.859 16.133 SNR out (dB) Quan sát vào bảng ta thấy lọc cải thiện tỉ số tín hiệu nhiễu trường hợp ước lượng sai hướng đến, nhiên việc cải thiện không nhiều Để cải thiện thêm ta cần áp dụng kỹ thuật tối ưu hóa với điều kiện ràng buộc phức tạp xác suất thống kê [18] Hình 4.16 : Dạng sóng ngõ vào mong muốn, ngõ vào bị nhiễu tín hiệu qua xử lý với microphone, SNR in = -5 dB C4 Kết mơ 50 Mai Văn Trung Hình 4.17 : Dạng sóng ngõ vào mong muốn, ngõ vào bị nhiễu ngõ qua xử lý với 10 microphone, SNR in = -5 dB Bảng 4.13 : So sánh tỉ số tín hiệu nhiễu cộng can nhiễu lọc GSC kết hợp nạp đường chéo SINR in (dB) -20 -15 -10 -5 10 15 Dải microphone -17.391 -15.138 -9.386 -4.397 -0.585 4.241 9.114 13.251 Dải microphone -15.698 -13.81 -7.83 -3.156 0.428 5.424 10.441 13.957 Dải microphone -14.22 -12.697 -6.489 -2.13 1.226 6.392 11.553 14.448 Dải 10 microphone -12.296 -11.138 -4.702 -0.658 2.47 7.806 13.111 15.385 SINR out (dB) C4 Kết mơ 51 Mai Văn Trung Hình 4.18 : Dạng sóng mong muốn, dạng sóng bị nhiễu dạng sóng ngõ qua xử lý với 10 microphone, SINR in = -10 dB 4.5 Thời gian thực Do hạn chế mặt kỹ thuật việc mô tả thời gian thực chứng minh thơng qua việc đo lường thời gian tính tốn khung liệu lọc Delay and Sum hay thời gian thích nghi mẫu tín hiệu lọc lại Thời gian đáp ứng để tai người không nhận đứt quãng [1] [23] C4 Kết mô 52 Mai Văn Trung Hình 4.19 : Minh họa thời gian tính tốn lọc thích nghi Thời gian tính tốn trung bình frame rộng 1024 mẫu tín hiệu lấy mẫu với tần số vào khoảng Tức thỏa khoảng thời gian cho phép để tai người không nhận đứt quãng (discontinuity) Tuy vậy, tính tốn mang tính tương đối sai khác, trễ nhiễu nhiệt … hệ thống phần cứng làm gia tăng thời gian tính tốn C4 Kết mô 53 Mai Văn Trung Chương : Kết luận hướng phát triển 5.1 Kết luận đánh giá kết Bài toán ban đầu đặt lọc nhiễu âm băng rộng với hai nguồn cố định : mang tín hiệu mong muốn nguồn âm nhạc cịn lại tín hiệu nhiễu (background noise) tiếng ồn từ động xe môi trường xe hay tiếng ồn từ máy điều hịa mơi trường phịng họp, phịng đa phương tiện Do góc tới hai tín hiệu âm có góc cố định đến từ trường xa (far –field) nên lọc Delay and Sum có cấu trúc đơn giản lại có hiệu lọc nhiễu tốt không làm méo dạng tín hiệu mong muốn khơng có tác động trực tiếp đến tín hiệu mà đơn giản canh lại (align) theo thời gian mẫu tín hiệu Bộ lọc Frost nâng cao hiệu lọc nhiễu cách cực tiểu công suất ngõ lọc giữ đáp ứng lọc không đổi cho tín hiệu đến từ góc mong muốn giữ đáp ứng tín hiệu đến từ góc khơng mong muốn ( góc tới nhiễu hay góc tới can nhiễu) Việc làm thực cải thiện tỉ số tín hiệu nhiễu lọc phải trả giá việc làm méo dạng tín hiệu Ngồi ra, thời gian tính tốn cho khung liệu tính tốn, kết cho thấy thấp thời gian đáp ứng tai người khơng gây khó chịu đứt qng Tuy nhiên, tính tốn mang tính tương đối thực tế cài đặt phần cứng phát sinh nhiều vấn đề khác làm ảnh hưởng đến thời gian trễ Thêm vào đó, mơ hình mà tốn sử dụng chưa xét đến đáp ứng khác hệ thống chuyển đổi tương tự số (ADC) hay độ định hướng microphone loại microphone đẳng hướng đáp ứng xê dịch việc hiệu chỉnh xê dịch cần thiết [1] 5.2 Hướng phát triển Luận văn có phát triển thêm việc lọc nhiễu có thêm nguồn can nhiễu tín hiệu thoại (speech signal) kết khơng mong muốn khác biệt nhiễu tín hiệu thoại, loại tín hiệu có phân bố xác suất không cần giải thuật khác thích hợp Thêm vào đó, việc sai lệnh ước lượng hướng đến bù đắp giải thuật nạp đường chéo thực kết nhiều cải thiện việc ước lượng sai góc tới, trường hợp thường xảy môi trường thay đổi nhanh nguồn âm di chuyển liên tục C5 Kết luận hướng phát triển 54 Mai Văn Trung Để giải tốn có tính cố định đề đặt ra, ta áp dụng phương pháp tối ưu hóa để giải tốn nhiều ràng buộc tạo búp sóng (beam) hẹp hơn, hạn chế búp sóng phụ (sidelobe) … với trợ giúp giải thuật học (learning algorithm) giải thuật di truyền (Genetic Algorithm) giải thuật Metaheuristic Search Particle Swarm Algorithm, Monkey Search … lãnh vực nghiên cứu nhiều người quan tâm Một hướng phát triển khác toán hướng đến việc giải vấn đề di động (mobility) nguồn âm với việc triển khai giải thuật ước lượng hướng đến trước giải thuật lọc nhiễu hay có tên gọi khác định vị nguồn âm (Sound Source Localization) giải thuật Steered Response Power (SRP) kết hợp với dịch pha (PHASE TRANSFORM) nhằm giải vấn đề đa đường âm (Reverberation) Ngoài ra, lọc Robust Adaptive Beamformer phát triển gần chủ yếu tập trung vào việc cải tiến giải thuật nêu [11] gọi lọc Capon nhằm giải vấn đề bù đắp sai lệch ước lượng hướng đến giải tốn với giải thuật tối ưu đa mục tiêu (multi-objective optimization) so với phần trình bày luận văn C5 Kết luận hướng phát triển 55 Mai Văn Trung Tài liệu tham khảo [1] Ivan J Tashev, Sound Capture and Processing: Practical Approaches, 1st ed.: John Wiley & Sons, 2009 [2] Y Huang J Benesty M M Sondhi, Handbook of Speech Processing.: Springer, 2008 [3] Zhixin Chen, "Simulation of Spectral Subtraction Based Noise Reduction Method," International Journal of Advanced Computer Science and Applications, vol 2, no 8, pp 30-32, 2011 [4] Choqueuse Vincent (2010, June) Vuvuzela sound denoising algorithm Document [Online] http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/27912-vuvuzelasound-denoising-algorithm [5] Richard Harvey Mark Hadley Ben Milner, "Noise Reduction For Driver-To-PitCrew Communication in Motor Racing," IEEE International Conference on Acoustic, Speech and Signal Processing, vol 1, pp 165-168, 2006 [6] Ehsan Nadernejad et al., "Using PDE's for Noise Reduction in Time Series," International Journal pf Computing and ICT Research, vol 3, no 1, pp 42-48, June 2009 [7] Florian Bömers, "Wavelets in real time digital audio processing: Analysis and sample implementations," University of Mannheim, Mannheim, Master Thesis 2000 [8] K Duraiswamy and B Jai Shankar, "Audio Denoising using Wavelet Transform," International Journal of Advances in Engineering & Technology, vol 2, no 1, pp 419-425, January 2012 [9] A E V Luna et al (2012, May) Denoising audio signals using Matlab Wavelets Toolbox Document [Online] http://cdn.intechopen.com/pdfs/21375/InTechDe_noising_audio_signals_using_matlab_wavelets_toolbox.pdf [10] Stephan Weiss and Wei Liu, Wideband Beamforming : Concepts and Techniques, 1st, Ed West Sussex, United Kingdom: John Wiley & Sons, 2010 Tài liệu tham khảo 56 Mai Văn Trung [11] Hoshuyama Osamu and Akihiko Sugiyama, Robust Adaptive Beamforming Microphone Arrays : Signal Processing Techniques and Applications, Michael Brandstein and Darren Ward, Ed New York, United States of America: Springer, 2001 [12] N Wiener, Extrapolation, Interpolation and Smoothing of Stationary Time Series New York, United States of America: John Wiley & Sons, 1949 [13] B Widrow et al, "Adaptive noise cancelling: principles and applications," in IEEE, 1975, pp 1692–1716 [14] Otis Lamont Frost, "An Algorithm For Linearly Constrained Adaptive Array Processing," in IEEE, 1972, pp 926-935 [15] Simon Haykin, Adaptive filter theory.: Prentice Hall, 1997 [16] Alexandre D Poularikas and Zayed M Ramadan, Adaptive filtering Primer with Matlab Florida, US: CRC, 2006 [17] Gilbert Strang, Introduction to Linear Algebra, 4th ed.: Wellesley, 2009 [18] Jian Li and Petre Stoica, Robust Adaptive Beamforming.: Wiley, 2005 [19] Shmulik Markovich et al, "A sparse blocking matrix for multiple constraints GSC beamformer," in IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, March 2012, pp 197-200 [20] Ivan Tashev and Alex Acero Byung Jun Yoon, "Robust Adaptive Beamforming Algorithm using Instantaneous Direction of Arrival with Enhanced Noise Suppression Capability," in IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, 2007, pp 133-136 [21] MathWorks (2012, November) Wideband Beamforming [Online] http://www.mathworks.com/help/toolbox/phased/ug/bsw4vg5.html [22] S Gannot and I Cohen S Markovich-Golan, "Multichannel eigen beamforming in a reverberant noisy environment with multiple interfering speech signals," IEEE Trans Audio, Speech and Language Processing, vol 17, no 6, pp 1071 - 1086, August 2009 Tài liệu tham khảo 57 Mai Văn Trung [23] David M Howard and Jamie A.S Angus, Acoustics and Pyschoacoustics, 4th ed Burlington, United States of America: Focal Fress, 2009 Tài liệu tham khảo 58 Mai Văn Trung TĨM TẮT LÍ LỊCH KHOA HỌC A LÝ LỊCH SƠ LƯỢC Họ tên: Mai Văn Trung Giới tính: Nam Ngày tháng năm sinh: 20/03/1986 Nơi sinh: Thanh Hóa Quê quán: Thanh Hóa Dân tộc: Kinh Chức vụ, đơn vị công tác trước học tập, nghiên cứu: Địa liên lạc: 158/70 Hoàng Hoa Thám, F12, Quận Tân Bình, Tp Hồ Chí Minh Điện thoại: 0909097435 Email: mvtrung86@gmail.com B QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO Đại học Hệ đào tạo: Chính qui Thời gian đào tạo từ 9/2004 đến 2/2010 Nơi học: Đại học Bách Khoa TP.HCM Ngành học: Điện tử - Viễn thông Tên đồ án, luận án môn thi tốt nghiệp: Thiết kế hệ thống AHB Bus dùng Verilog mô FPGA Ngày nơi bảo vệ đồ án, luận án: 2/2010 trường Đại học Bách khoa TP.HCM Người hướng dẫn: ThS.Ngô Đức Hoàng Cao học Thời gian đào tạo từ 9/2011 đến 7/2012 Nơi học: Đại học Bách Khoa Tp Hồ Chí Minh Ngành học: Kỹ thuật điện tử Tên luận văn: Lọc nhiễu băng rộng thời gian thực cho tín hiệu âm Ngày nơi bảo vệ: Ngày 26 tháng 12 năm 2012 Đại học Bách Khoa TP.HCM Người hướng dẫn: TS Đỗ Hồng Tuấn Trình độ ngoại ngữ: TOEIC 845 C Q TRÌNH CƠNG TÁC CHUYÊN MÔN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Từ tháng 3/2010 đến tháng 5/2010 : Kỹ sư thiết kế phần cứng Renesas Design Vietnam Từ tháng 5/2010 – 10/2010 : Quản lý dự án lắp đặt mạng 3G Viettel khu vực Đông Nam Bộ, trực thuộc công ty TNHH Thương Mại Thiết Bị Viễn Thông Tùng Việt Từ 10/2010 – 01/2011 : Phó giám đốc dự án lắp đặt trạm phát sóng 3G, cơng ty viễn thơng Điện Lực (EVNTelecom) pha khu vực miền nam, thuộc công ty TNHH Thương Mại Thiết bị Viễn Thông Tùng Việt Từ 01/2011 - đến : Giám đốc điều hành công ty TNHH Thương Mại Thiết Bị Viễn Thông Tùng Việt ... ngành: K thu Thanh Hóa n t ………………………… MSHV 11140068…… I- TÊN ĐỀ TÀI: LỌC NHIỄU BĂNG RỘNG THỜI GIAN THỰC CHO TÍN HIỆU ÂM THANH II- NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:  Tìm hiể v ặt vấ ề vi c lọc nhiễu âm dải microphone... Luận văn làm việc với tín hiệu miền thời gian (time – domain) 2.2 Mơ hình miền thời gian Trong mơ hình thời gian, ta gọi vector tín hiệu thu thời điểm (2.6) Tín hiệu tổng tín hiệu đến từ hướng đến... kết hợp với dạng sóng vẽ từ việc mơ lọc Delay and Sum với nguồn tín hiệu âm : nguồn tín hiệu mong muốn, tín hiệu nhiễu tín hiệu can nhiễu cho thấy việc lọc nhiễu cải thiện số lượng microphone