Resumen

Se presenta un método multicanal de reducción y ecualización del ruido para micrófonos distribuidos. La mejora de la voz se basa en un algoritmo de filtrado a ciegas que combina las señales de los micrófonos para maximizar la SNR de salida. El algoritmo se desarrolla para campos de ruido espacialmente no correlacionados pero no uniformes, es decir, las señales de ruido en los diferentes micrófonos no están correlacionadas, pero las densidades espectrales de potencia del ruido pueden variar. Sin embargo, no se hace ninguna suposición sobre la geometría del array. El método propuesto se comparará con el filtro de Wiener multicanal ponderado por la distorsión del habla (SDW-MWF). Al igual que el SDW-MWF, el nuevo algoritmo sólo requiere estimaciones de la relación señal/ruido de entrada y de las correlaciones cruzadas de entrada. Por tanto, no es necesario conocer explícitamente el canal. Se desarrolla una nueva versión del SDW-MWF para ruido no correlacionado espacialmente que tiene una complejidad computacional reducida, ya que se pueden omitir las inversiones matriciales. El enfoque de filtrado a ciegas presentado es similar a este SDW-MWF para ruido no correlacionado espacialmente, pero además consigue algunas mejoras en la calidad del habla debido a una ecualización parcial del sistema acústico.

• Materias:Redes Inalámbricas Modelo computacional Teoría de códigos Sistemas de comunicación Procesamiento de datos
• Subjects:Wireless Networks Computational Model Code theory Communication systems Data processing
• Palabras claves:mwf, sdw, ruido no correlacionado, conocimiento explícito del canal, filtro wiener multicanal, reducción de ruido multicanal, campos de ruido no uniformes, sistema acústico, geometría del array, complejidad computacional
• Keywords:mwf, sdw, uncorrelated noise, explicit channel knowledge, multichannel wiener filter, multichannel noise reduction, nonuniform noise fields, acoustic system, array geometry, computational complexity