放松的双耳LCMV波束成形
Relaxed Binaural LCMV Beamforming
AI总结：
本文提出了一种新的双耳波束成形技术，该技术可以看作是线性约束最小方差（LCMV）框架的放松。该方法能够同时实现噪声抑制和目标源双耳线索的精确保持，类似于双耳最小方差无失真响应（BMVDR）方法。然而，与BMVDR不同，该方法还能以预定义的精度保持多个干扰源的双耳线索。具体来说，它通过为每个干扰源使用独立的权衡参数来控制噪声抑制和干扰源双耳线索保持之间的权衡。此外，我们提供了一种稳健的方法来选择这些权衡参数，使得干扰源的双耳线索保持精度始终优于BMVDR的相应精度。所提出方法中约束的放松实现了比其他使用严格等式约束的LCMV基双耳波束成形方法更接近的更多干扰源的近似双耳线索保持。
摘要：
在本文中，我们提出了一种新的双耳波束成形技术，该技术可以看作是线性约束最小方差（LCMV）框架的放松。所提出的方法能够实现同时的噪声抑制和目标源的双耳线索的精确保持，类似于双耳最小方差无失真响应（BMVDR）方法。然而，与BMVDR不同，该方法还能够以一定的预定义精度保持多个干扰源的双耳线索。具体来说，它通过为每个干扰源使用独立的权衡参数来控制噪声抑制和干扰源双耳线索保持之间的权衡。此外，我们提供了一种稳健的方法来选择这些权衡参数，使得干扰源的双耳线索保持精度始终优于BMVDR的相应精度。所提出方法中约束的放松实现了比其他使用严格等式约束的LCMV基双耳波束成形方法更接近的更多干扰源的近似双耳线索保持。
英文摘要：
In this paper we propose a new binaural beamforming technique which can be seen as a relaxation of the linearly constrained minimum variance (LCMV) framework. The proposed method can achieve simultaneous noise reduction and exact binaural cue preservation of the target source, similar to the binaural minimum variance distortionless response (BMVDR) method. However, unlike BMVDR, the proposed method is also able to preserve the binaural cues of multiple interferers to a certain predefined accuracy. Specifically, it is able to control the trade-off between noise reduction and binaural cue preservation of the interferers by using a separate trade-off parameter per interferer. Moreover, we provide a robust way of selecting these trade-off parameters in such a way that the preservation accuracy for the binaural cues of the interferers is always better than the corresponding ones of the BMVDR. The relaxation of the constraints in the proposed method achieves approximate binaural cue preservation of more interferers than other previously presented LCMV-based binaural beamforming methods that use strict equality constraints.
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