ICASSP 2025 论文预讲会由CCF语音对话与听觉专委会、语音之家主办，旨在为学者们提供更多的交流机会，更方便、快捷地了解领域前沿。活动将邀请 ICASSP 2025 录用论文的作者进行报告交流。ICASSP 2025 论文预讲会第五期邀请到南洋理工大学 DSP Lab & 澳大利亚国立大学 AASP Group做本次会议的联合分享，欢迎大家观看。

实验室介绍

· 南洋理工大学 DSP Lab是新加坡南洋理工大学的信号处理实验室，在将先进的DSP研究工作转化为实际应用中发挥着重要作用。DSP Lab与DaimlerChrysler（德国）、新加坡科技动力、Texas Instruments（美国）、Analog Devices（美国）、Excelpoint System、TechSource以及A * STAR等研究机构和公司合作多个项目。自成立以来，DSP Lab已经培养了300多名学生，在实时DSP实现和应用、音频和声学信号处理、DSP编程等领域取得了很多科研成果。

· 澳大利亚国立大学 Audio & Acoustic Signal Processing Group的研究重点是空间音频和声学，用于电信、远程呈现、娱乐、助听器、辅助听力、大面积降噪、超声成像和声源定位等实际应用。AASP Group在竞争性资助方面拥有良好的记录，包括 ARC Discovery、ARC Linkage 和 DECRA，并在该领域的高影响力同行评审期刊和评审会议上发表过文章。AASP Group还与国际学术界和行业合作伙伴合作开展研究项目，例如Dolby（澳大利亚）、Sony（日本）、Facebook（美国）。

第五期：南洋理工大学 DSP Lab & 澳大利亚国立大学 AASP Group【联合分享】
时间：3月12日（周三）19:00 ~ 20:30
形式：线上
议程：每位嘉宾分享30分钟（含5分钟QA）

嘉宾&主题

嘉宾简介：季君韦，南洋理工大学(NTU) 电气与电子工程学院（EEE） 博士四年级，主要研究方向：有源噪声控制（ANC），分布式主动降噪，信号处理。
分享主题 ：Preventing output saturation in active noise control: An output-constrained Kalman filter approach
摘要：与最小均方（LMS）方法相比，基于卡尔曼滤波器（KF）的主动噪声控制（ANC）系统具有更优越的跟踪性能和更快的收敛速度，特别是在动态噪声消除场景中。然而，在噪声水平极高的环境中，由于硬件限制，控制信号的功率可能会超过系统的额定输出功率，从而导致输出饱和和随后的非线性。为了缓解这一问题，我们提出了一种带有输出约束的修正 KF。在这种方法中，作为测量的干扰会被一个约束因子重新缩放，该因子由系统的额定功率、次级路径增益和干扰功率决定。因此，系统的输出功率（即控制信号）被间接限制在系统的最大输出范围内，从而确保了稳定性。仿真结果表明，所提出的算法不仅能快速抑制动态噪声，还能有效防止输出饱和导致的非线性问题，突出了其实际意义。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2412.18887

嘉宾简介：王泊翔，新加坡南洋理工大学博二学生，研究方向有：有源噪声控制 (ANC)、声学信号处理，深度学习等。
分享主题：Transferable Selective Virtual Sensing Active Noise Control Technique Based on Metric Learning
摘要：虚拟传感（Virtual Sensing, VS）技术能够使ANC系统在远离物理误差麦克风的位置减小噪声。合适的辅助滤波器可以显著提升VS技术的效果。利用卷积神经网络（CNN）可以针对不同类型噪声自动选择合适的辅助滤波器。然而，为不同的ANC系统训练CNN模型往往需要大量的人工和时间投入。为了解决这一问题，我们提出了一种新方法——可迁移的选择性VS（Transferable Selective VS），该方法将度量学习（metric-learning）技术与基于CNN的VS方法相结合。可迁移的选择性VS方法允许预训练的CNN在无需重新训练的情况下直接应用于新的ANC系统，并且能够处理未见过的新噪声类型。数值仿真验证了所提方法在降低突变宽带噪声和真实环境噪声方面的有效性。论文链接：https://arxiv.org/abs/2409.05470

嘉宾简介：张华为，澳大利亚国立大学博士生，研究方向包括空间音频、主动噪声控制、音频增强等。部分研究工作已被 ICASSP、EUSIPCO 等会议发表/接收。
分享主题：A Spherical-Harmonic Domain Selective Spatial Active Noise Control System Based on Sound Field Reproduction
摘要：空间主动噪声控制（ANC）系统旨在控制空间区域上的噪声场。然而，当所需的声场和干扰场共存时，一般的 ANC 系统缺乏选择性地减少干扰场的能力，导致所需的声场失真。本文设计了一种球面谐波域的选择性空间 ANC 系统，以减少干扰场并保护所需的声场。所设计的系统集成了所需声场的提取（DFE）过程、声场再现（SER）过程和 ANC过程。我们的 DFE 和 SFR 过程被实现为首先捕获然后再现所需的场，而 ANC 过程减少了伪残差场。仿真研究表明，与两种现有的 ANC 解决方案相比，所提出的设计在混响环境中的目标区域内取得了更好的整体性能及可接受的语音失真。论文链接：https://xplorestaging.ieee.org/document/10887700