CN105493518B - 麦克风系统以及用于麦克风系统中抑制不想要声音的方法 - Google Patents

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Abstract

在一个发明实施例中，两个麦克风被附着到耳杯，并且被配置为端射阵列。端射阵列使用自适应频谱方法和频谱减法抑制不想要的声音。根据第二实施例，提供了端射麦克风阵列的自动校准。

Description

麦克风系统以及用于麦克风系统中抑制不想要声音的方法
技术领域
本发明在一个实施例中涉及双麦克风端射(end firing)阵列。标准头戴式耳机包括具有麦克风拾音器臂的耳杯(ear cup)。在本发明的实施例中，两个麦克风被附着到耳杯并且被配置为端射阵列。端射阵列使用自适应频谱方法和频谱减法来抑制不想要的声音。根据第二实施例，提供了端射麦克风阵列的自动校准。
背景技术
阵列的背景技术
当前端射实现方式在麦克风阵列的指向性图案(directivity pattern)中创建了定向零位(null)。在反射环境中，噪音源可能不会来自单一方向。因此，需要有效且简单的系统和方法来提高对期望的音频信号的拾取。
在具有两个或更多麦克风的系统(该系统具有后续信号处理)中，可能需要麦克风的适当平衡以使得后续信号处理在设计参数内执行。针对平衡问题的现有解决方案是：a)对匹配的麦克风进行仔细选择；或者b)通过注入诊断音调、测量、和永久存储补偿系数来手动校准。相反地，本发明的实施例介绍了对被安排在将结合已知位置中的输入源使用的已知配置中的不匹配麦克风对(例如，头戴式耳机对)的自动且连续校准。
标准头戴式耳机包括一个(或两个)耳杯和麦克风拾音器臂。该臂将麦克风置于用户的嘴的前面，并且拾取用户的语音和背景噪声。使麦克风靠近佩戴者的嘴允许用户的语音优先于大部分背景声音被听到。缺点在于佩戴这些头戴式耳机可能是恼人的。
参考信号
在本申请中，我们提出了将麦克风置于头戴式耳机的耳杯来替代麦克风臂的方法。为减少背景噪声并提升近场语音拾取，我们使用端射双麦克风阵列。这些麦克风被配置为产生两个心型阵列。后向心型曲线的零点被定为指向期望的信号的方向并且前向心型曲线的零点在相反的方向。后向心型信号被用作参考信号来确定与前向心型信号的任何相似之处。我们然后在知道前向心型信号是包含直接话语的唯一信号的情况下减去任何相似之处。我们使用基于频率的自适应方法来估计这些相似之处，仅在未检测到直接话语时进行自适应更新。对于残余抑制，我们使用频谱减法。频谱减法还在检测到话语时被用来移除背景噪声。
端射算法
端射阵列已经被用于蓝牙头戴式耳机和助听器中来拾取用户的语音同时有助于抑制背景噪声。在本节中，我们回顾一些当前的方法。一种方法能够被描述为零位形成(null-forming)方案，其中指向性图案中的零位被导向噪声源的方向。然而，另一方法是从阵列产生噪声参考信号，然后从期望的信号中减去噪声参考信号。我们通过边使用心型阵列边讨论该阵列来开始。
心型曲线
两个全向麦克风能够被用于通过向其中之一添加延迟τ来创建定向麦克风。例如，在图1中，端射阵列100包括之间相隔距离d的前向麦克风301和后向麦克风302。延迟块303被用于创建定向麦克风。如果我们考虑来自方向θ的平面声波P0(w)e(iwt-k.r)，则对于相距距离d的两个全向麦克风而言，它们的压力差为
如果我们设延迟其中c为声速，d为麦克风之间的距离，则我们得到图2A中所示的指向性图案(心型曲线)。通过改变延迟τ，我们获得了不同指向性图案，参见图2B和图2C，其中对于图2B，τ＝d/3c(超心型曲线(hypercardioid))，对于图2C，τ＝2d/3c(超级心型曲线(supercardioid))。从这些图我们可以发现通过改变τ，我们能够改变零位的位置。因此，如果我们知道声音(噪声)来自固定的方向并且想要对其进行抑制，则我们能够调整τ的值来将零位移动到该方向。使用延迟和求和来创建定向麦克风是已知的。
我们发现我们能够通过调整延迟来将零位导向某一方向。在数字系统中，这将会要求我们实现分数插值器，如果我们使用两个全向麦克风来形成前向和后向双麦克风端射阵列则可以避免这样，参见图3。除增益块“b”外，还使用了两个延迟块104和105。例如，设
y(t)＝c1(t)-b*c2(t) [2.4]
则对于b＝1，我们得到图4A。随着我们在0≤b≤1.0的区间内改变b，我们能够在π/2≤θ≤π之间调整零位角θ的位置。在数字系统中，改变增益比分数延迟容易些。(附图示出了对于b＝1.0(图4A)；b＝0.75(图4B)；b＝0.5(图4C)；和b＝0.25(图4D)的前向和后向心型曲线)。
如果我们设则前向和后向心型信号的表达式为
其中k是波数k＝ω/c。
在图5中，我们示出了调整等式2.4中的参数b的值的自适应信号处理方法。图5示出了自适应前后双麦克风301、302；延迟块304、305；以及自适应增益调整块308。期望的信号被包含在前向心型阵列中而不在后向心型阵列中。但是前向心型阵列包含话语和环境噪声，而后向心型阵列包含环境噪声和反射的话语。为降低环境噪声，我们能够找到y和cr之间的互相关，参见等式2.4。我们能够使用已知归一化最小均方(LMS)来这样做。这种归一化自适应方法通过使用最速下降(Steepest Descent)方法找到最小值来减小最小均方E(y2)。也就是说，对可调整参数做出小的改变来降低E(y2)。在等式2.4中，我们仅有一个参数b要调整，以降低y和cr之间的互相关。归一化自适应方法通过将以下更新用于b来减小最小均方E(y2)
其中，μ是小参数，Σ(cr2)是cr的平均平滑乘方。在上面的方法中，我们具有单一参数b，我们可以改变此单一参数b以降低环境噪声。如果我们对信号进行带通滤波，以比如说创建8个频带，则我们可以使用8个系数b0、b1、……、b7，并且将LMS算法2.7用于每个频带来调整bi，来提高抑制。该方法能够被用于在每个频带中创建零位。
在图6中，我们示出了针对四个不同角方向θ＝0°、30°、60°和90°的频率扫描的范围(参见602、604、606和608)。图6示出了对于τ＝d/c并且θ＝0°、30°、60°和90°的幅度的变化。因此，随着发言者移出拾音器指向性图案的波瓣，信号被抑制。从这些扫描图我们看到通过均衡该麦克风信号，我们保留了该定向行为，全部曲线具有相同的恒定斜率。如从图6中可见心型信号表现为高通。为补偿该行为，我们通过创建心型信号高通行为的镜像来均衡麦克风信号。图7示出了对于心型信号的补偿，这是在图5中标注为滤波器511的块中实现的(也参见等式2.5)。
全部麦克风具有一些残余噪声，并且通过均衡该心型端阵列，该残余噪声会被放大。麦克风被放置地越靠近，则需要的放大越大。如果我们使麦克风之间的距离从1cm加倍到2cm(例如，我们增大心型信号约6dB)，则需要较低的均衡增益。但是由于延迟τ是由采样率确定的，为简便起见，麦克风分开距离为τ*c，其中c为声速。
到现在为止，我们假设麦克风具有理想的平坦响应。但这远非真实的，有时需要补偿这种变化性的方法。麦克风制造商一般规定1kHz的灵敏度，并且提供了约为该值或低于该值的变化性的包络线。对于一些频率值，该变化性可能超出10dB，并且这将会显著影响对心型指向图的抑制的效果。在后面的章节中，我们将描述匹配多个不同频带中的麦克风的方法和用于抑制不想要的噪声的方法。
发明内容
为实现上述目的，本发明提供了有效且简单的系统。根据一个实施例，后向和前向心型信号的能量被用于确定自适应滤波器是否应当被更新。多相滤波器组将前向和后向心型信号分成频谱带。后向信号被用作参考信号，以自适应方式在频谱上从期望的信号中减去该参考信号。并且我们还保存参考信号的历史记录，从而我们能够消除该历史记录这么长时间的反射噪声。这提供了超过现有设备的改进，现有设备使用端射阵列类型来将零位导向声音的方向，例如，在助听器或蓝牙头戴式耳机中。该实现方式使用后向参考信号、通过在频谱上抑制不想要的信号来快速地抑制不想要的噪声。
根据第二实施例，提供了端射麦克风阵列的自动校准。该实施例介绍了对被安排在将结合已知位置中的输入源使用的已知配置中的不匹配麦克风对(例如，头戴式耳机对)的自动且连续校准。好处包括：
a)不需要仔细选择匹配的麦克风
b)不需要在生产时(工厂)进行手动校准
c)不需要由端用户(消费者)进行手动校准
d)不需要对补偿系数的永久存储
应用包括消费者电子设备和工业电子设备。下面将参照附图描述本发明的这些以及其他特征和优点。
附图说明
图1是示出了在本发明的各个实施例中实现的具有双麦克风的定向麦克风，该双麦克风具有以某一角度到达的平面声压。
图2A-2C根据本发明的各个实施例示出了通过改变延迟来获得的心型曲线的指向性图案。
图3是根据本发明的各个实施例示出了使用两个全向麦克风来形成前后双麦克风端射阵列n HPF(高通滤波器)的频率响应的端射阵列的图示。
图4A-D示出了针对前向和后向心型曲线的指向性图案，这些指向性图案示出了针对图3中的不同b值的零位的变化。
图5是根据本发明的各个实施例示出了针对双麦克风阵列的自适应信号处理器的实现方式的图示。
图6是根据本发明的各个实施例示出了针对四个不同角方向的频率的幅度变化的曲线图。
图7是根据本发明的各个实施例示出了图2中的滤波器所采用的补偿的曲线图。
图8是根据本发明的各个实施例示出了端射噪声抑制算法的流程图。
图9是根据本发明的各个实施例示出了信号检测切换效应的曲线图。
图10是根据本发明的各个实施例示出了针对前向心型曲线的快速、缓慢、和本底噪声(noise floor)信号的曲线图。
图11是根据本发明的各个实施例示出了切换到触发频谱本底噪声估计的更新的曲线图。
图12是根据本发明的各个实施例示出了针对前向心型曲线和后向心型曲线以及SW的平滑化能量的流程图。
图13根据本发明的各个实施例示出了具有针对前向和后向心型曲线的经平滑化的能量的信号检测函数的绘图。
图14根据本发明的各个实施例示出了256重建滤波器针对16个频带的频谱带的绘图。
图15根据本发明的各个实施例示出了416重建滤波器针对16个频带的频谱带的绘图。
图16根据本发明的各个实施例示出了512重建滤波器针对16个频带的频谱带的绘图。
图17根据本发明的各个实施例示出了对噪声的抑制和SW切换的绘图。
图18根据本发明的各个实施例示出了前10个频带的能量和SW切换的绘图。
图19根据本发明的各个实施例示出了在已经减去1ms估计后的前10个频带的能量的绘图。
图20是根据本发明的各个实施例示出了端射自动校准设备的图示。
图21根据本发明的一个实施例示出了用于自动且连续的校准的装置。
图22根据本发明的一个实施例示出了用于提供自动且连续的校准的方法。
具体实施方式
现在将详细参考本发明的优选实施例。在附图中示出了优选实施例的示例。虽然将结合这些优选实施例来理解本发明，但是将理解的是不打算将本发明限制于这样的优选实施例。相反地，意在覆盖可能包括由所附权利要求限定的本发明的精神和范围内的替代、修改、和等同。在以下描述中，为了提供多本发明的透彻理解，给出了众多具体细节。可以在没有这些具体细节中的一些或全部的情况下实现本发明。在其他实例中，未详细描述一致的处理操作，以便不会不必要的模糊本发明。
当前的端射实现方式在麦克风阵列的指向性图案中产生了定向零位。在反射环境中，噪声源可能不是来自单一方向。我们使用前向和后向心型信号的能量来确定自适应滤波器是否应当被更新。多相滤波器组将前向和后向心型信号分成频谱带。后向信号被用作参考信号，以自适应方式在频谱上从期望的信号中减去该参考信号。并且我们还保存参考信号的历史记录，从而我们能够消除该历史记录这么长时间的反射噪声。简而言之，在第一实施例中，我们提供了使用后向信号作为参考信号的系统和方法，以及频谱实现方式。
为减少背景噪声并提升近场语音拾取，我们使用端射双麦克风阵列。这些麦克风被配置为产生两个心型阵列。后向心型曲线的零位被定为指向期望的信号的方向并且前向心型曲线的零位在相反的方向。
后向心型信号被用作参考信号来确定与前向心型信号的任何相似之处。我们然后在知道前向心型信号是包含直接话语的唯一信号的情况下减去任何相似之处。我们使用基于频率的自适应方法来估计这些相似之处，仅在未检测到直接话语时才进行自适应更新。对于残余抑制，我们使用频谱减法。频谱减法还在检测到话语时被用来移除背景噪声。在先前的章节中，我们描述了如何使用两个心型曲线在指向性图案中创建零位；我们还示出了如何通过对心型信号进行带通滤波来针对不同频带这样做。当用户在封闭环境中时，噪声源被反射并且其反射能量可能很高，使得噪声持续存在并且来自于多个方向。在此章节中，我们描述了不同方法，其中我们不试图引导零位而是使用后向心型信号作为参考信号，从前向心型信号中减去该参考信号。我们使用子带频谱方法以自适应方式来这样做。每个频谱带具有历史记录，该历史记录被用于尝试并且抑制反射的声音和回荡的尾音。当前向心型指向正在聊天的某些人(用户)时，他们的话语将处于后向心型阵列的零位。因此后向阵列将拾取环境噪声和反射的用户话语。前向阵列将拾取用户话语、反射的用户话语、以及环境噪声。后向阵列信号能够被用于降低前向信号中的环境噪声和反射的话语，以提升话语可理解性。在此情形下，我们不试图在噪声源的方向上创建零位，而是使用后向端射信号作为参考信号，我们希望从前向信号中减去该参考信号。
自适应端射算法
在图8中，我们示出了端射自适应算法的控制流程。我们开始于通过引入一个示例延迟来创建心型信号。在更新切换块802中使用下面两个章节中描述的方法来平滑化这些信号。
更新切换信号检测
信号检测例程使用前向心型信号的幅度来计算Xs和Xf其中
g＝(Xs＜|x(n)|)？G0s:G1s； [4.1]
且
Xs＝g*Xs+(1-g)*|x(n)| [4.2]
并且对于Xf
g＝(Xf＜|x(n)|)？G0f:G1f； [4.3]
且
Xf＝g*Xf+(1-g)*|x(n)| [4.4]
其中G0f≤G1f＝G0s≤G1s；所以信号Xf比Xs快速地适应于||x||的变化。所以当Xs≤Xf时，存在信号，参见图9，否则不存在。附加条件是信号幅度必须高于某一噪声阈值以使得它能够被标记为活动的。我们使用下面的方法来确定本底噪声(noise floor)。
NoiseFloor＝MIN(Xf,NoiseFloor)(1+∈) [4.5]
其中∈≥0是用于防止本底噪声冻结在特定位置的某一小正数，参见图10。我们使用这些信号来确定我们在图9中绘出的切换(示出了Xs、Xf，以及在信号检测切换绘图中的信号检测)。该切换是信号检测或VAD。该VAD由以下等式给出
VAD＝(Xf＞MAX(Xs*(1+∈1),MAX(NoiseFloor*(1+∈2)MAGNITUDETHRESHOLD)))[4.6]
其中∈1和∈2是小正数并且MAGNITUDETHRESHOLD是最小信号幅度。我们还使用这些信号来确定信号何时是背景噪声(DBGN)，
DBGN＝(Xf<NoiseFloor*(1+∈3)) [4.7]
其中∈3是某一小正数，参见图11(示出了何时更新频谱噪声估计的切换判定)。这些控制变量被用来确定自适应何时将被更新。
更新切换自适应滤波器切换
我们通过计算后向和前向心型信号以确定声音是在前还是在后来开始。前向信号的能量包含用户话语。设Ef(m)和Er(m)为帧m处的前向信号和后向信号的能量，从而
我们然后平滑化这些能量
SmR＝λSmR+(1-λ)Er(m) [4.10]
SmF＝λSmF+(1-λ)Ef(m) [4.11]
所以，当SmR和SmF相似时，两者都包含环境噪声，并且可能有很少或者没有用户话语。对于本地话语，我们估计前向能量必须大于后向能量的105％。在图12中，我们绘出了前向和后向信号的经平滑化的能量。图12示出了针对前向和后向心型信号和SW的经平滑化的能量。粗线指示自适应切换。如果前向能量下降到后向能量的105％以下，并且未检测到噪声，则调整滤波器系数。在图13中，我们绘出了经平滑化的信号能量和信号检测切换。也就是说，图13示出了具有针对前向和后向心型信号的经平滑化的能量的信号检测函数。
SW＝(SmF*G<SmR)？1:0； [4.12]
分析滤波器组
白化心型信号被馈送到多相滤波器组，以产生两个频谱数据组。我们首先使用以下等式来白化信号
w(n)＝x(n)-λx(n-1) [5.1]
以帮助对其进行解相关。这有助于LMS算法的收敛。在合成重建滤波器后，我们进行逆运算，也就是说
y(n)＝λy(n-1)+w(n) [5.2]
来去除该白化并且获得正确的时域信号。滤波器组已经被设计为在采样率为16kHz的Nyquist间隔中具有16个频带。在图14中，我们示出了针对长度为256个样本的滤波器的频谱带。如果我们增大原型滤波器的长度，则我们能够增大频带分隔。在图15和16中，我们示出了较长的滤波器，即在图15中为416个样本并且在图16中为512个样本。如果我们希望提升频谱分辨率，则我们还能够增加频带的数目。在我们当前的实现方式中，我们使用具有256样本的滤波器的16个频带。开始时，我们设计低通滤波器，然后在频谱上移动该滤波器以获得带通滤波器，我们将该带通滤波器实现为多相滤波器组。
设h0(n)为原型滤波器，则其z变换为
其中N为滤波器的长度。为在频率2πm/M(0≤m<M)处创建带通滤波器，我们频移h(0)(k)以产生hk(n)
其中k＝0,1,..M1,M是频带数，且对该滤波器进行z变换，我们得到
如果我们现在设n＝q*M+m，其中0≤m<M且 则我们能够将等式4.3表示为
我们能够将其写作
其中
因此，我们能够使用多相滤波和FFT来实现滤波器组。上面表达式中的矩阵是Winograd形式的。
自适应滤波器
我们仅希望在我们检测到环境噪声时或者在后向信号显著时更新自适应系数，否则我们可能调整滤波器以减去用户话语。因此，如果我们检测到本地会话，则我们冻结该调整，这是通过自适应切换来实现的。如果我们设F(k)＝Fr(k)+iF i(k)和R(k)＝Rr(k)+iRi(k)是前向和后向心型信号的频带值，则估计的误差为
其中C(k)是复系数，并且使用归一化的1ms方法来更新
其中∈(k)能够作为频带数的函数来变化，并且
Err(k)＝F(k)-E(k)。 [5.9]
在图17中，我们示出了针对自适应滤波器的前10个频带的频带能量的和的收敛。图17是示出了对噪声的抑制和SW切换的绘图。从该绘图中我们看到，当允许滤波器自适应时，它使前向心型信号中的噪声信号降低20dB，使在帧52000处开始的噪声降低多达30dB。
残余误差抑制
我们使用频谱减少来从前向阵列信号中减去估计的后向环境噪声。我们使用两种不同的本底噪声估计Ns[band]和Ne[band]。当1ms减法已经被激活并且未检测到用户话语时，使用Ns。当话语计数器大于零时，使用另一估计。当每次未检测到话语时，计数器减小；或者当每次检测到话语时，计数器被设定为最大值。该计数器确定最小话语间隔，但是在该间隔中，信号仍可能包含话语暂停。我们测量在话语暂停期间针对每个频带测量本底噪声并且进行更新，并且BackGroundNoise(背景噪声)标志为真。因此，我们有以下两种情形：
是否(BackGroundNoise and SW){Ns[band]＝αNs[band]+(1-α)|Err[bands]|2；}
否则
是否(BackGroundNoise){Ne[band]＝αNe[band]+(1-α)|Err[bands]|2；}.
为从频带中减去该估计，我们使用频谱减法。如果E(k)为频带k的能量，则我们定义
且
现在我们使用下式平滑化这些增益
SmGS(k)＝γSmGS(k)+(1-γ)gS(k) [5.12]
且
SmGF(k)＝γSmGF(k)+(1-γ)gF(k) [5.13]
其中0<γ<1。则我们使用下式调整频带k
Error(k)＝SmGS(k)Error(k)
或
Error(k)＝SmGF(k)Error(k)
我们还将这些增益初始化为典型值以降低可能的人为因素。
根据第二实施例，提供了用于对被安排在将结合已知位置中的输入源(人类发言者，后面成为“讲话者”)使用的已知配置中的不匹配麦克风对的自动且连续校准的装置和方法。来自两个麦克风的信号的幅度被持续地监测。讲话者在相对于麦克风对的已知位置，从而在两个麦克风处的信号之间的预期幅度差能够被预先确定并且被补偿。通过向输入对应用简单的启发式度量将讲话者与其他位置的输入信号相区分。从两个麦克风信号的相对幅值导出补偿增益系数，并在长期内进行平均。平均补偿增益被应用于麦克风信号之一，以提供来自讲话者的均衡输入。
图20根据本发明的一个实施例示出了用于自动且连续校准的装置。处理器115(或多个处理器)可以被放置在头戴式耳机的耳杯106b中以执行本文所述各种校准功能以及滤波功能、延迟功能、比较功能、和引导功能。
图21根据本发明的一个实施例示出了用于自动且连续校准的装置。示出的头戴式耳机104被放置在用户102的头部。讲话者的输入信号位置在此被示作位置110。头戴式耳机104包括耳杯106a和106b。两个麦克风108、109能够被布置在由正在使用的头戴式耳机104提供的配置内的任何位置，但是优选地在同一耳杯上，如这里所示在耳杯106b上。对信号执行处理以校准头戴式耳机的电子器件能够位于头戴式耳机104内部或外部。在优选的实施例中，这些电子器件位于头戴式耳机内部，比如在包含双麦克风的耳杯内，比如在耳杯106b内。如相关领域技术人员能够理解的，耳杯通常通过机械连接来连接，如图21中所示，该连接有时也容纳电缆以将信号从一个耳杯传输到另一耳杯。根据配置，头戴式耳机104被用于向两个麦克风108、109提供自动且连续的校准。
图22根据本发明的一个实施例示出了用于自动且连续校准的方法。该方法开始于在步骤202中对已知距离参数的辨识。也就是说，该方法依赖于对讲话者相对于两个麦克风的位置的评估。假定已知讲话者相对于麦克风对的位置，两个麦克风处的信号之间的预期幅值差能够被预先确定，并且被补偿。接下来，在步骤204处，监测来自两个麦克风的输入麦克风信号的相对幅值。通过向输入对应用简单的启发式度量将讲话者与其他位置的输入信号相区分。接下来，在步骤206中，从两个麦克风信号的相对幅值导出补偿增益系数，并在长期内进行平均。在步骤208中，长期平均补偿增益被应用于麦克风信号之一，以提供来自讲话者的均衡输入。该方法在步骤210处结束。
尽管用于将讲话者与其他信号源相区分的机制受到某些未良好形成的输入信号的愚弄，但是对补偿增益系数进行长期平均将防止系统太快地跟随错误输入，并且将使得系统趋向于令人满意且正确的操作，因为正常输入条件可能比异常条件更频繁地发生。
通过新颖的系统提供了若干优点：
对不匹配麦克风的连续、长期补偿提供了：
-对较廉价(不必匹配增益)麦克风对的使用
-不需要在生产时(工厂)执行校准诊断
-不需要由端用户(消费者)执行校准
-不需要对增益补偿值的永久存储
虽然已经为了清楚地理解的目的详细地描述了上述发明，但是明显地可以在所附权利要求的范围内实践某些改变和修改。因此，这些实施例将被看作说明性的而不是限制性的，并且本发明不受限于本文给出的细节，而是可以在所附权利要求的范围和等同范围内进行修改。

Claims (10)

1.一种麦克风系统，包括：
在端射阵列配置中的至少两个麦克风，其中所述至少两个麦克风和延迟元件组合形成前向心型信号和后向心型信号，其中后向心型的零位被布置在所期望的信号的方向中的点，并且前向心型的零位被布置在相反的方向；
滤波器组，该滤波器组被配置为将所述前向心型信号和所述后向心型信号分成多个频谱带；
放大器，所述放大器被配置为向所述后向心型信号施加作为后向参考信号的增益以从后向心型信号中进行频谱减法，其中所述放大器能够在所述多个频谱带中的不同频谱带中施加不同的增益，并且当在所述前向心型信号中没有检测到话语时改变增益值；以及
减法模块，该减法模块被配置为通过自适应地在所述多个频谱带中从所述前向心型信号减去与所述后向参考信号相对应的频谱信号来抑制噪声，所述后向参考信号是从所述后向心型信号导出的。
2.如权利要求1所述的麦克风系统，其中，基于在所述后向心型信号和所述前向心型信号中测得的能量来做出关于所述放大器施加的增益值是否应当被更新的确定。
3.如权利要求1所述的麦克风系统，其中，所述放大器施加的增益值的更新提供时间可变增益，该时间可变增益在逐子带的基础上进行抑制。
4.如权利要求1所述的麦克风系统，其中，当没有话语被检测到时，所述放大器施加的增益值被更新，并且所述系统还被配置为通过在频谱上从所述前向心型信号中减去所述后向参考信号来去除背景噪声。
5.如权利要求1所述的麦克风系统，其中，所述系统还被配置为在缓冲器中维护所述后向参考信号的历史记录，以用于消除反射的噪声。
6.如权利要求1所述的麦克风系统，其中，所述端射阵列被放置在头戴式耳机的耳杯上。
7.一种用于麦克风系统中抑制不想要声音的方法，其中所述麦克风系统具有至少两个麦克风，所述至少两个麦克风被配置在端射阵列配置中并且组合形成前向心型信号和后向心型信号，所述方法包括：
使用自适应频谱减法，其中，噪声通过以下方式在选定频谱带中被抑制：在频谱上减去从后向心型信号生成的后向参考信号，其中后向心型的零位面向来自所述前向心型信号的所期望的信号的方向，其中前向心型的零位面向相反的方向，并且其中所述频谱减法包括仅当从前向心型信号中没有检测到话语时更新从所述后向参考信号导出的系数值。
8.如权利要求7所述的方法，其中，所述方法是在被布置在头戴式耳机上的端射麦克风阵列中被执行的，并且所述方法还包括：
使用多相滤波器组来将所述前向心型信号和所述后向心型信号分成频谱带。
9.如权利要求7所述的方法，其中，基于在相对于所述前向心型信号的所述后向心型信号中测得的能量来做出关于所述系数值是否应当被更新的确定。
10.如权利要求7所述的方法，其中所述后向心型信号被用作参考信号来确定所述前向心型信号与所述后向心型信号之间的任何相似之处。
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