微阵列语音处理开源项目MASP介绍

微阵列语音处理开源项目MASP介绍

MASP Microphone Array Speech Processing 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/MASP

MASP（Microphone Array Speech Processing）是一个开源项目，旨在为微阵列语音处理提供一系列工具和算法。该项目主要使用MATLAB和C++编程语言开发。

项目基础介绍

MASP项目包含多种微阵列语音处理技术，如房间脉冲响应生成、散射噪声生成、波束形成器、自适应波束形成器、盲源分离、去混响、语音定位等。这些技术广泛应用于音频信号处理、语音识别、智能家居等领域。

项目核心功能

1. 波束形成器：包括延时求和、超指向性、MVDR（最小方差无畸变响应）、MWF（最小方差加权滤波器）、LCMV（线性约束最小方差）等算法。

2. 盲源分离：包括独立成分分析（ICA）、辅助变量（AuxIVA）、几何盲源分离（GBSS）、三重盲源分离（Trinicon）等算法。

3. 去混响：包括维纳滤波器（WPE）、广义维纳滤波器（GWPE）等算法。

4. 语音定位：包括波束空间处理（SRP-PHAT）等算法。

5. 概率模型：包括协方差高斯混合模型（CGMM）、协同高斯混合模型（CWMM）等算法。

项目最近更新的功能

最近更新的功能包括：

1. 仿真模块：新增房间脉冲响应生成器和散射噪声生成器，以便于用户在仿真环境中模拟实际应用场景。

2. 波束形成器评估：新增波束形成器性能评估模块，包括PESQ（Perceptual Evaluation of Speech Quality）、STOI（Short-Time Objective Intensity）、SDR（Signal-to-Distortion Ratio）、SRMR（Speech-to-Residual Ratio）等指标。

3. 去混响算法优化：对维纳滤波器（WPE）进行优化，提高了去混响效果。

以上仅为部分更新内容，更多功能等待用户探索。欢迎使用MASP项目为您的语音处理需求提供解决方案！

MASP Microphone Array Speech Processing 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/MASP