CN1530928A - 抑制风噪声的*** - Google Patents

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Abstract

本发明包括一种方法、设备和计算机程序，它可以选择性地抑制风噪声，同时保持声音数据中的窄带信号。来自一个或几个麦克风的声音被数字化为二进制数据。对数据应用一个时间－频率转换，产生频谱序列。分析该频谱可检测风噪声和窄带信号的存在。有选择地抑制风噪声，同时保持窄带信号。当窄带信号被风噪声屏蔽时，在时间和频率上对窄带信号进行内插操作。然后从能听到的信号频谱估计，合成了时间序列。本发明克服了现有技术的需要多个麦克风以及单独测量风速的局限性。对于被风噪声严重影响的数据，使用该方法可获得高质量的语音。

Description

抑制风噪声的***
发明领域
本发明涉及声学领域，尤其是涉及抑制风噪声的方法和设备。
发明背景
在风或强气流存在的情况下使用麦克风时，或当讲话者的呼气直接冲击麦克风时，麦克风中由于风压的波动而产生一种明显的低频冲击性的噗噗喷气声。这种喷气声可严重地降低声音信号的质量。多数解决这一问题的方法是对风使用物理上的屏障，如整流罩，敞开式的泡沫材料，或包覆麦克风的外壳。这种物理上的屏障并不总是实用或可行的。物理屏障的方法在风速较高时也不易达到效果。由于这一原因，现有技术包括了使用电子手段抑制风噪声的方法。
例如，Shust和Rogers在“室外麦克风风噪声的电子去除法”一文中(1998年10月13日在VA，Norfold举办的美国第136届声学协会会议)提出一种方法，使用热线风速表来测量局部的风速，以预测麦克风附近区域的风噪声等级。需要使用热线风速表限制了这一发明的应用。1996年10月22日公布的美国第5,568,559号专利和1997年12月23日公布的美国第5,146,539号专利，两个专利都要求使用两个麦克风来进行记录，因此在只有一个麦克风的通常情况下不能使用。
这些现有技术发明要求使用特殊的硬件，严重地限制了它们的使用，并增加了成本。因此，当风噪声存在时，分析声音数据，有选择地抑制风噪声，同时不需要特殊的硬件也可保持信号，这将是有利的。
发明内容
本发明包括通过分析-合成声音数据来抑制风噪声的方法、设备和计算机程序。输入信号可以是人的语音，但应该认识到，本发明可用于增强诸如音乐或机器等任何类型的窄带声音数据。数据可以来自于单个麦克风，但也可能是输出到单一处理声道的几个麦克风的混合输出，这一过程被称作“波束形成”。当使用几个麦克风时，本发明还提供了一种方法，可以利用已有的附加信息。
本发明的优选实施例采取如下方法在声学数据方面衰减风噪声。来自麦克风的输入声音被数字化成为二进制数据。然后，对数据采取一种时间-频率转换(如短时间傅立叶变换)以产生一系列频谱。然后，分析频谱以检测风噪声和窄带信号，如语音、乐音或机械音的存在。当检测到风噪声时，它可被有选择地抑制。然后在信号被风噪声屏蔽的地方，通过***时间和频率来重构信号。最后，听到的时间序列被合成。在本发明的另一个实施例中，在完成了时间-频率转换后，***抑制了所有的低频带宽噪声，然后再合成信号。
本发明具有以下优势：除了用来进行分析的计算机外不需要特殊的硬件。来自单个麦克风的数据是必须的，但当存在几个麦克风时也可采用这一方法。最终的时间序列听起来是悦耳的，因为近似恒定的低等级噪声和信号代替了高的噗噗响的风噪声。
通过下文的附图和描述来详细说明本发明的一个或多个实施例。从附图和说明，以及权利要求可以明显看出本发明的其它特点、目的和优势。
附图说明
为了更全面地说明本发明及其它方面和优势，可以参考以下的图表：
图1是一个可编程计算机***的框图，它适合于执行本发明的风噪声衰减方法。
图2是本发明的优选实施例的一个流程图。
图3说明了单声道声音数据信号分析的基本原则。
图4说明了多个麦克风信号分析的基本原则。
图5A是表示信号分析器工作的流程图。
图5B是一个流程图，说明了根据本发明的一个实施例，如何在信号分析时应用信号特征。
图6A说明了风噪声检测的基本原则。
图6B是说明有关风噪声检测的各步骤的流程图。
图7说明了风噪声衰减的基本原则。
具体实施方式
在此说明一种抑制风噪声的方法、设备和计算机程序。在随后的描述中具有很多特别详细解释，以便为本发明提供更详细的说明。然而，对于本领域的技术人员来说，很明显不采用这些特别细节也可实施本发明。在其它情况下，为使本发明清晰明了，未提供广为人知的细节。
操作环境概况
图1是一个可编程处理***的框图，它可以用来执行本发明的风噪声衰减***。一个声音信号被多个传感器麦克风10接收，麦克风也可少到为单个麦克风。传感器麦克风产生一个反映声音信号的相应电信号。然后优选地，来自传感器麦克风10的这些信号在被模数转换器14进行数字化之前，被相关放大器12放大。模数转换器14把数据输出到一个处理***16，该***可应用本发明的风噪声衰减方法。该处理***可包括一个CPU18，ROM20，RAM22(它可以是可写入的，如一个快擦写ROM)，以及一个可选的存储设备26，如所示的与CPU总线24相连的磁盘。
增强处理的输出可应用于其它处理***，如语音识别***，或可存储到一个文件，或为了便于收听人而进行回放。回放一般通过数模转换器28将处理的数字输出流转换为模拟信号，并利用可驱动音频扬声器32(例如，扬声器、头戴式受话器或耳机)的输出放大器30放大该模拟信号。
***的功能概述
本发明的风噪声抑制***的一个实施例由以下组件构成。在如图1中所述的信号处理***中，这些组件可以用处理软件、硬件处理器或二者的组合来实现。图2描述这些组件是如何协同工作以执行风噪声抑制的工作。
本发明的第一个功能组件是时序信号的时间-频率转换。
本发明的第二个功能组件是背景噪声估计，提供了估计连续或缓慢变化的背景噪声的一种方法。动态背景噪声估计仅仅估计连续背景噪声。在优选实施例中，功率检测器作用于多频带的每个频带。只有噪声的数据部分用于产生以分贝(dB)为单位的平均噪声。
动态背景噪声估计与第三个功能组件—瞬变检测紧密协同工作。优选地，在一个频带上当功率超过平均值一个特定数量分贝以上时(通常是6到12dB)，相应的时间周期被标记为包含一个瞬变，不用来估计连续背景噪声频谱。
第四个功能组件是风噪声检测器，它在频谱域中搜寻风冲击的典型模式，以及它们如何随时间变化。这个组件帮助决定是否应用随后步骤。如果没有检测到风冲击，那么就可有选择地省略随后的组件。
第五个功能组件是信号分析，用来区分信号与噪声，并为以后的保存和恢复来标记信号。
第六个功能组件是风噪声衰减。该组件有选择地衰减所发现的噪声占主要地位的频谱部分，如有可能，重构被风噪声屏蔽的信号。
第七个功能组件是时序合成。合成输出信号，使人或机器能够听到。
结合图2至图7，给出了这些组件的更详细的描述。
风抑制概述
图2的流程图说明了在本发明中各个组件的使用。图2所示的方法用于增强被风噪声破坏的输入声音信号，它由图1中所示的模数转换器14输出而产生的大量数据样本组成。该方法从起始状态(步骤202)开始。输入的数据流(例如，预先产生的声音数据文件或数字化现场声音信号)作为样本集被读取到计算机内存中(步骤204)。在优选实施例中，本发明通常用于增强表示连续声音数据流各部分的数据“活动窗口”，以便处理整个数据流。一般而言，被增强的声音数据流表现为一系列固定长度的数据“缓冲器”，而不用考虑原始声音数据流的持续时间。在优选实施例中，当以8或11KHz采样时，缓冲器的长度是512个数据点。数据点长度按照采样率成比例变化。
当前窗口的样本受时频变换的支配，时频变换包括合适的调节操作，如预筛选、校正(shading)等(206)。可使用任一种时频变换，如短时间傅立叶变换，筛选分析库，离散小波变换等等。时频变换的结果是，初始时间序列x(t)转换为变换数据。变换数据包括时频表示X(f，i)，其中t是时间序列x的采样索引，f和i是离散变量，分别指X的频率维和时间维。作为时间和频率的函数的二维数组X(f，i)从此处以后将称做“频谱图”。然后个别频带f的功率电平受与瞬变检测(步骤210)相耦合的背景噪声估计(步骤208)的支配。瞬变检测搜寻隐藏在平稳噪声中的瞬变信号，并确定这些瞬变的预计起始和结束时间。找到的信号的可以是瞬变，但还可是由风而引起的“噗噗声”，即风噪声的情况，或其它冲击声。背景噪声估计更新对瞬变间的背景噪声参数的估计。因为将背景噪声定义为噪声的连续部分，瞬变定义为非连续部分，所以有必要将二者分开，以便于每一个的测量。这就是背景估计必须与瞬变检测串联工作的理由。
一个执行背景噪声估计的实施例包括一个功率检测器，它在滑动窗口中平均每个频带f的声音功率。当预定数量的频带内的功率超过一个确定的阈值时，即背景噪声一定分贝数c以上时，功率检测器指示存在一个瞬变，即，当：
X(f，i)＞B(f)+c，          (1)
其中B(f)是频带f的平均背景噪声功率，c是阈值。B(f)是被确定的背景噪声估计。
一旦检测到瞬变信号，就暂停背景噪声跟踪。这一动作是必要的，可使得瞬变信号不影响背景噪声估计过程。当功率回落到阈值以下时，然后就重新继续背景噪声的跟踪。在一个实施例中，通过测量信号的几个初始缓冲器，假定它们中间没有瞬变，来获得阈值c。在一个实施例中，c设置在6到12dB的范围中。在另一个实施例中，噪声估计不必是动态的，但以前(例如，在运行实现本发明的软件的计算机的引导过程)可能被测量过，或不必依赖于频率。
紧接着，在步骤212，扫描频谱图X，搜寻风噪声的存在。这可通过寻找风噪声的典型频谱图，及它们是如何随时间变化来完成。这一组件帮助决定是否应用随后的步骤。如果没有检测到风噪声，就忽略步骤214、216和218，进程跳到步骤220。
如果检测到风噪声，已触发瞬变检测器的转换数据就应用于信号分析功能(步骤214)。这一步骤检测并标记需要的信号，随后当衰减风噪声时，允许***保存需要的信号。例如，如果语音是需要的信号，就在步骤214使用语音检测器。这个步骤在题为“信号分析”的部分将详细描述。
然后，通过有选择地衰减风噪声占主要地位的频率的X，产生一个低噪声频谱图C(步骤216)。这个组件有选择地衰减所发现的风噪声占主要地位的频谱部分，同时保存所发现的信号占主要地位的那些频谱部分。下一步骤，即信号重构(步骤218)，如果可能，通过内插或外插在风冲击间所检测到的信号组件，重构被风噪声屏蔽的信号。在题为“风噪声衰减和信号重构”部分将给出风噪声衰减和信号重构步骤的详细描述。
在步骤220，合成低噪声输出时间序列y。时间序列y适用于人或自动语音识别***接听，在优选实施例中，通过逆向傅立叶变换来合成时间序列。
在步骤222，确定是否有任何输入数据留待处理。如果有，就对声音数据的下一个样本重复整个过程(步骤204)。否则，处理结束(步骤224)。最后输出的是一个时间序列，其中已经衰减了风噪声，同时保存窄带信号。
即使一些组件的顺序被颠倒，或甚至被忽略，仍然被本发明所包含。例如，在某一实施例中，可在背景噪声估计之前执行风噪声检测器，或甚至完全忽略。
信号分析
信号分析的优选实施例为辨别单声道(麦克风)***中的窄带信号和风噪声，至少使用三个不同特征。当所用麦克风多于一个时，可使用附加的第四个特征。然后，综合这些特征的使用结果，做出检测决定。这些特征包括：
1)和风噪声的不同，窄带信号频谱的波峰谐波相关，
2)它们的频率比风噪声的频率窄，
3)它们的持续时间比风噪声长，
4)它们的位置和振幅的变化速度没有风噪声的剧烈，和
5)(仅对多麦克风而言)与风噪声相比，它们在麦克风之间有较强的相关性。
本发明的信号分析(步骤214所执行的)利用所需信号的准周期性，来区分非周期风噪声。这可通过对下述关系的认识来实现，包括语音、音乐和马达噪声的各种准周期波形可表示为慢时变振幅、频率和相位已调正弦波的和：
s ( n ) = Σ K = 1 K A k cos ( 2 πnk f 0 + Ψ k ) - - - ( 2 )
其中正弦波频率是基频f0的倍数，Ak(n)是每个组件的时变振幅。
诸如语音的准周期信号的频谱在相应谐波频率具有有限波峰。而且，所有波峰在频带中均衡分布，任意两相邻波峰间的距离由基频来决定。
与准周期信号相反，诸如风噪声的类似噪声信号没有清晰的谐波结构。它们的频率和相位是随机的，并在短时间内变化。因此，风噪声的频谱具有不规则间隔的波峰。
除了看波峰的谐波特征之外，还使用了三个其它特征。第一，在大多数情形下，由于风噪声的相近频率组件的叠加效果，低频带内的风噪声频谱的波峰比窄带信号的频谱的波峰宽。第二，风噪声频谱的相邻波峰间的距离也是多变的(非恒定的)。最后，用于检测窄带信号的另一个特征是它们的相对瞬时稳定性。窄带信号的频谱通常比风噪声的频谱变化慢。因此，波峰位置和振幅的变化速度也用作辨别风噪声和信号的特征。
信号分析的实例
图3示意仅存在一个声道时，本发明用来辨别风噪声和所需信号的一些基本频谱特征。这里所采取的方法基于探试法。具体来说，是基于这样的观察，当观察话语语音或持续音乐的频谱时，通常能检测到多个窄波峰302。另一方面，当观察风噪声的频谱时，波峰304比语音302的波峰宽。本发明测量每个波峰的宽度及频谱图中邻近波峰间的距离，根据它们的模式，把它们分为可能的风噪声波峰或可能的谐波波峰。这样就能辨别风噪声和所需信号。
图4是一个示例信号图，示意当使用一个以上麦克风时，本发明用来辨别风噪声和所需信号的一些基本频谱特征。实线表示来自一个麦克风的信号，虚线表示来自另一个相邻麦克风的信号。
当使用一个以上麦克风时，除了图3中描述的探试法外，该方法还使用一个附加特征来辨别风噪声。该特征是基于这样的观察，根据麦克风的分离情况，预计在声音信号中具有一定的最大相位和振幅差(也就是说，麦克风间的信号是高度相关的)。相反，由于风噪声是麦克风膜上无序的压力波动而产生的，它所产生的压力变化在麦克风间是不相关的。因此，如果频谱波峰402与另一个麦克风的对应频谱404之间的相位和振幅差超过确定阈值，对应波峰就几乎一定是由于风噪声产生的。因此将这些差别标记为衰减。反之，如果频谱波峰406与另一个麦克风的对应频谱404之间的相位和振幅差低于确定阈值，对应波峰就几乎一定是由于声音信号产生的。因此将这些差别标记为保存和恢复。
信号分析的实现
图5A是一个流程图，示意窄带信号检测器是如何分析信号的。在步骤504中，分析频谱的各种特征。然后在步骤506，基于每个信号特征的分析，指定一个证据权数。最后在步骤508，处理所有证据权数，以确定信号是否有风噪声。
在一个实施例中，可只使用下列特征中的任何一个或其中的任何组合，来完成步骤504：
1)寻找频谱中所有SNR＞T的波峰
2)测量波峰宽度，作为确定波峰是否来源于风噪声的方式
3)测量波峰间的谐波关系
4)比较当前缓冲器频谱和前一缓冲器频谱的波峰
5)比较不同麦克风的频谱的波峰(如果使用多于一个麦克风时)。
图5B是一个流程图，示意在一个实施例中，窄带信号检测器是如何使用不同特征辨别窄带信号和风噪声的。检测器从起始状态开始(步骤512)，并在步骤514检测频谱中的所有波峰。标记信噪比(SNR)大于一个确定阈值T的频谱的所有波峰。然后在步骤516，测量波峰的宽度。在一个实施例中，利用每一侧的最高点和其相邻点间的平均差来完成这个测量方法。严格来说，该方法测量了波峰的高度。但由于高度和宽度是相关的，所以测量波峰高度将产生对波峰宽度的有效分析。在另一实施例中，测量宽度的算法如下：
假定第i个频率箱的频谱中的一点，要被认作是一个波峰，倘若且只有：
S(i)＞S(i-1)         (3)且
S(i)＞S(i+1)         (4)
此外，一个波峰被归为是语音(即，所需信号)，如果：
S(i)＞S(i-2)+7dB     (5)
S(i)＞S(i+2)+7dB。   (6)
否则，波峰被归为是噪声(例如，风噪声)。等式中的数字(例如，i+2，7dB)仅仅是这一实施例中所使用的，在其它实施例可以进行修改。需注意的是，当波峰明显高于相邻点(等式5和6)时，该波峰被认为是来源于所需信号的波峰。这与图3中所示的示例一致。其中所需信号的波峰302陡而窄。相反，风噪声的波峰304宽而缓。上述算法能够辨别这一区别。
在图5中继续向前，步骤518测量波峰间的谐波关系。波峰间的测量最好通过沿着频率轴给振幅谱图X(f，i)应用直接余弦变换(DCT)来实现，然后被DCT变换的第一个值规范化。如果语音(即所需信号)至少在频域的某些区域居于支配的地位，那么频谱的规范化DCT将在对应于声音数据(例如，语音)的音调周期值处表现出一个最大值。这种语音检测方法的优势是，它对频谱的大部分的噪声干扰具有强抗干扰性。这是因为，对于高的规范化DCT，在频谱的各部分上一定有合适信噪比(SNR)。
在步骤520，测量窄带信号波峰的稳定性。这个步骤将前一频谱的波峰的频率与当前频谱的波峰频率作比较。在不同的缓冲器之间保持稳定的波峰更证明了它们属于声音源而不属于风噪声。
最后，在步骤522，如果存在来自多个麦克风的信号，就对各个波峰所在频谱的相位和振幅进行比较。其振幅或相位差超过确定阈值的波峰被认为属于风噪声。另一方面，其振幅或相位差低于确定阈值的波峰被认为属于声音信号。在步骤524，优选地，来自这些不同步骤的证据由模糊分类器或人工神经网络混合，给出某个波峰或属于信号或属于风噪声的可能性。在步骤526，信号分析结束。
风噪声检测
图6A和图6B说明了风噪声检测(图2的步骤212)的原则。如图6A所示，风噪声602(虚线)的频谱在其达到连续背景噪声604的值之前，一般具有频率上的固定的负斜率(以分贝为单位)。图6B表示风噪声检测的过程。在优选实施例中，在步骤652，首先通过对频谱的低频部分602(如低于500HZ)拟合一条直线606而检测到风噪声的存在。然后在步骤654，把斜率与相交点的值和某临界点的值相比较。如果发现都超过了临界点，在步骤656，缓冲器指示有噪声存在。如果没有超过，缓冲器则指示没有噪声存在(步骤658)。
风噪声衰减与信号重构
图7表示本发明的一个实施例，它可以选择性地衰减风噪声，同时可保留和重构所需信号。在步骤214通过信号分析，被认为是风噪声(702)引起的峰值被衰减。另一方面，被认为是所需信号的峰值得以保留。风噪声衰减的值是以下两个值中最大的一个：连续背景噪声(706)的值，它可由背景噪声估计器测量(图2中步骤208)，或(2)信号(708)的外插值，其特征由信号分析(图2中的步骤214)来决定。风噪声衰减器的输出是一个频谱图(701)，该图与测量到的连续背景噪声和信号一致，但不存在风噪声。
计算机的实现
本发明可以用硬件或软件，或者两者的组合(例如，可编程逻辑阵列)的形式来实现。如果在其它情况下没有指定，所包括的算法，作为本发明的一部分，与任何特定计算计算机或其它仪器不存在固有的相关性。具体来说，可以使用各种具有根据此处说明所写的程序的通用机器，或者更方便的是，构建专用机器，来执行所需方法的步骤。然而，优选的是，以一个或多个计算机程序来实现本发明，这些程序在可编程***上执行，每个***包括至少一个处理器、至少一个数据存储***(包括易失性和非易失性存储器和/或存储单元)，以及至少一个麦克风输入。在处理器中执行程序代码，完成这里所描述的功能。
可用任何所希望的计算机语言(包括机器、汇编、高级过程或面向对象编程语言)来实现每个这样的程序，以完成与计算机***的通信。在任何情况下，语言可以是一种编译或解释语言。
每个这样的计算机程序最好存储在通用或专用可编程计算机可读取的存储介质或设备(例如，固态、磁性或光学介质)中，这样当计算机读取存储介质或设备执行这里所描述的过程时，对计算机进行配置及操作。例如，计算机程序可存储在图1的存储器26中，然后在CPU18中执行。也可把本发明看作是配置有计算机程序的计算机可读存储介质而被执行，其中存储介质的配置使计算机以指定的和预定的方式运行，执行这里所描述的功能。
在此已描述了本发明的多个实施例。然而，应该理解，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以做出各种修改。本发明由所附权利要求及它们的整个范围和相同内容来确定。

Claims (20)

1.一种衰减信号中的风噪声的方法，其包括：
对所述的信号执行时频变换，获得变换数据；
对所述的变换数据执行信号分析，以识别风噪声占主要地位的频谱；
衰减所述的变换数据中的风噪声；
根据所述的变换数据构建一个时间序列。
2.如权利要求1所述的方法，其中所述的信号分析的执行步骤还包括：
分析所述的变换数据的频谱特征；
基于所述的分析步骤，指定证据权数；和
处理所述的证据权数，以确定风噪声的存在。
3.如权利要求2所述的方法，其中所述的分析步骤还包括：
识别信噪比(SNR)超过波峰阈值的波峰为不是来源于风噪声的波峰。
4.如权利要求2所述的方法，其中所述的分析步骤还包括：
识别所述频谱中比一定标准尖而窄的波峰为来源于所需信号的波峰。
5.如权利要求4所述的方法，其中所述的识别步骤利用每侧的最高点与其相邻点间的平均差，来测量波峰宽度。
6.如权利要求2所述的方法，其中所述的分析步骤还包括：
通过对所述变换数据的当前频谱中的波峰和所述变换数据的前一频谱中的波峰进行比较，来确定波峰的稳定性；
识别稳定的波峰为不是来源于风噪声的波峰。
7.如权利要求2所述的方法，其中所述的分析步骤还包括：
确定来自多个麦克风的信号的波峰的相位和振幅差；
识别相位和振幅差超过一个差阈的波峰，并标记所述的波峰为来源于风噪声的波峰。
8.如权利要求1所述的方法，其中所述的衰减风噪声的步骤还包括：
抑制风噪声占主要地位的频谱部分；
保存所需信号占主要地位的部分。
9.如权利要求8所述的方法，还包括：
产生变换数据的低噪声版本。
10.如权利要求1所述的方法，还包括：
通过在被风噪声屏蔽的时间或频率区域进行内插或外插，来执行信号的重构。
11.一种抑制风噪声的设备，其包括：
一个时间-频率变换组件，其配置使得基于时间的信号变换为基于频率的数据；
一个信号分析器，其配置使得可以识别风噪声占主要地位的频谱；
一个风噪声衰减组件，其配置使得可以利用从所述的信号分析器获得的结果，最小化所述基于频率的信号中的风噪声；
一个时序合成组件，其配置使得可以基于所述的基于频率的数据，构建一个时间序列。
12.如权利要求11所述的设备，其中所述的信号分析器的配置使得可以：
分析所述基于频率的数据的频谱特征；
基于所述特征的分析结果，指定证据权数；
处理所述的证据权数，以确定风噪声的存在。
13.如权利要求12所述的设备，其中所述的信号分析器的配置使得通过识别信噪比超过一个波峰阈的波峰为不来源于风噪声的波峰，来分析所述的特征。
14.如权利要求12所述的设备，其中所述的信号分析器的配置使得通过识别比一定标准尖而窄的所述频谱中的波峰为来源于所需信号的波峰，来分析所述的特征。
15.如权利要求14所述的设备，其中所述的信号分析器的配置使得可以利用每一侧的最高点与其相邻点之间的平均差，来测量波峰宽度。
16.如权利要求12所述的设备，其中所述的信号分析器的配置使得可以通过以下方法进行分析：
通过对所述基于频率的数据的当前频谱中的波峰和所述基于频率的数据的前一频谱的波峰进行比较，来确定波峰的稳定性；
识别稳定的波峰为不是来源于风噪声的波峰。
17.如权利要求12所述的设备，其中所述的信号分析器的配置使得可以通过以下方法进行分析：
确定来自多个麦克风的信号的波峰的相位和振幅差；
识别相位和振幅差超过一个差阈的波峰，并标记所述的波峰为来源于风噪声的波峰。
18.如权利要求11所述的设备，其中所述的风噪声衰减组件的配置使得可以通过以下方法衰减风噪声：
抑制风噪声占主要地位的频谱部分；
保存所需信号占主要地位的部分。
19.如权利要求18所述的设备，其中所述的风噪声衰减组件的配置使得可以通过产生变换数据的一个低噪声版本，来衰减风噪声。
20.如权利要求11所述的设备，还包括：
一个重构组件，其配置使得可以通过在被风噪声屏蔽的时间或频率区域进行内插或外插，来重构信号。
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