Redução de ruídos laterais explorando a direcionabilidade de arranjo de microfones

Abstract

Comunicação em ambientes ruidosos é um grande desafio para trabalhadores, militares e policiais pois os dispositivos de comunicação como rádios comunicadores ou telefones celulares utilizados nessas áreas captam a voz do locutor adicionada ao ruído, prejudicando a comunicação com o receptor. Um usuário que utiliza o Skype em um notebook, um smartphone ou um tablet em um aeroporto, por exemplo, pode ter a comunicação de sua voz prejudicada devido ao ruído inerente desse ambiente. Esses dispositivos podem ser equipados com um arranjo de microfones e um algoritmo para atenuar o ruído ambiente e preservar o sinal sonoro desejado para que a comunicação entre transmissor e receptor seja eficiente. Algoritmos de beamforming podem ser empregados convenientemente nesse cenário. Beamforming é um método de filtragem espacial que preserva os sinais desejados atenuando o ruído. Este trabalho apresenta a técnica beamformer MVDR, desde os seus conceitos teóricos, sua implementação até os resultados práticos. Os sinais sonoros para realizar os experimentos com o algoritmo foram obtidos através de dois métodos: simulações através do toolbox Phased Array System do MATLAB (MATHWORKS, 2012) e simulações através de respostas ao impulso fornecidas por um experimento com arranjo de microfones em uma câmara varecóica (H¨aRM¨a, 2001). Durante os ensaios, alguns parâmetros do beamformer MVDR foram variados para a verificação do seu comportamento. Um parlametro muito importante no beamformer MVDR é o vetor direção que indica qual o azimute e elevação deverá ter o sinal desejado. Foram realizadas variações nesse parâmetro e os resultados demonstraram alterações efetivas na direcionabilidade do algoritmo. O descasamento entre os microfones no arranjo são uma grande preocupação quando utilizados com um beamformer. Neste trabalho, foram realizados ensaios para verificar os efeitos da discrepância entre os microfones. Para minimizar os efeitos do descasamento entre os microfones, foram sugeridas variações em um parâmetro intrínseco do beamformer MVDR chamado de constante de regularização. Essa variação se mostrou eficiente aumentando a robustez do algoritmo contra a discrepância entre os microfones. Foi sugerido também um método de calibração para os microfones que se mostrou eficiente em ambientes contendo ruídos estacionários.

Communication in noisy environments is a challenge for workers, military and police as communication devices such as radios or cell phones communicators used in these areas capture the voice of the announcer added to noise, damaging communication with the receiver. A user who communicates with Skype in a notebook, a smartphone or a tablet at an airport, for example, may have his communication impaired due to noise inherent in this environment. These devices may be equipped with an microphone array and an algorithm to reduce the environmental noise and keep the desired sound source to assure an efficient communication between transmitter and receiver. Beamforming algorithms can be used conveniently in this scenario. Beamforming is a spatial filtering method that preserves a target sound while attenuating noise. This work presents the MVDR beamformer technique, since its theoretical concepts, its implementation and practical results. The data for experimental tests were obtained from two methods: simulations using Phased Array Toolbox from MATLAB (MATHWORKS, 2012) and simulations using impulse responses obtained by a experience on a varechoic chamber (H¨aRM¨a, 2001). During the tests, some MVDR beamformer parameters were varied to check their behavior. A very important parameter in the MVDR beamformer is the steering vector that indicates on which direction is the desired signal. Variations in this parameter were performed and the results showed changes in the directivity of the algorithm. The mismatch between the microphones in the array are a great concern in a beamformer. In this work, tests were performed to check the effects of the mismatch between the microphones. To minimize these effects a parameter variation was done in the MVDR beamformer. This parameter is called regularization constant. After tests, this variation was efficient by increasing the robustness of the algorithm against the discrepancy between the microphones. It was also suggested a method for microphones calibration that proved to be effective in environments containing static noises.