基于TMS320DM642麦克风阵列声源定位系统

麦克风声源定位是利用麦克风阵列拾取语音信号,并用数字信号处理技术对其进行分析和处理的声源定位技术.在麦克风阵列声源定位中,语音信号端点的拾取是重要的环节.语音端点检测是对接收到的信号利用端点检测算法分析,以确认麦克风阵列中语音信号到达的端点;并利用麦克风阵列中各麦克风接收到的语音信号的端点的先后,计算出麦克风阵列接收的...     

基于神经网络的四元球面阵空间声源定向系统

针对移动机器人的目标声源定向问题,应用四元球面麦克风阵列建立了一套空间声源定向系统。为了解决通过阵列的时延值预测出目标声源方向的问题,提出了神经网络算法,并设计了双隐层BP神经网络。通过Matlab仿真验证了该网络可以实现近场和远场的声源定向,并在机器人本体上进行了实验测试,证明了该系统的实用性。     

基于双麦克风的室内语音分离与声源定位系统

为了探究利用两个麦克风进行多声源分离和二维平面定位的可能性,提出了一种基于双麦克风的室内语音分离与声源定位系统。该系统根据麦克风采集的信号,建立了双麦克风时延-衰减模型,然后利用DUET算法估计了模型的时延-衰减参数,并绘制了参数直方图。在语音分离阶段,建立了二进制时频掩膜（BTFM）,根据参数直方图,结合二值掩蔽的方法对混合语音进行了分离;在声源定位阶段,通过推导模型衰减参数与信号能量比之间的关系,得到了确定声源位置的数学方程组。利用Roomsimove工具箱模拟室内声学环境,通过Matlab仿真和几何坐标计算,在对多个声源目标分离的同时完成了二维平面中的定位。实验结果表明,该系统对多个声源信号的定位误差均在2%以下,有助于小型系统的研究和开发。     

针对头佩式麦克风阵列的声源定位算法研究

头佩式麦克风阵列在单兵便携反狙击声探测定位系统和机器人声定位系统中具有实际的应用价值。一般的声源定位方法是基于无遮挡的线性或非线性麦克风阵列。采用头佩式麦克风阵列,考虑到背向声源麦克风的低频声波由于头盔遮挡而发生的衍射作用,针对低频波段的声音信号进行定位算法的设计和研究。该算法利用低频声波的绕射路径计算时延,采用联合可控功率响应（SRP-PHAT）框架进行时延补偿搜索定位。实验表明,相比于普通的无遮挡定位算法,基于绕射路径的头佩式麦克风阵列定位方法通过综合利用背向声源的麦克风数据,明显地提高了定位的精度,这种精度的提升在选择1 kHz以内的信号频率窗口时达到最佳效果。     

一种实时麦克阵列声源定位系统研究与实现

为了在小数量麦克风阵列的基础上,实现声源的实时定位,给出了一种麦克阵列实时声源定位系统的具体实现方法.这种方法分为时延估计和声源位置计算两步;在时延估计时,采用五帧平均的改进互功率谱相位算法;再根据时延和麦克阵列的四元十字模型计算声源的位置.在实时环境下,距离定位的误差精度低于±20cm,角度的定位误差精度低于±5°.     

基于圆形麦克风阵列的声源定位改进算法

针对波达方向估计中传统互功率谱法声源方位估计准确性差、方位模糊的问题,提出了一种基于圆形麦克风阵列的声源定位改进算法,并进行了实验验证。在该改进算法中,先设计了十二元圆形麦克风阵列,由麦克风对接收语音信号的时延与相位得到相位旋转因子,再将其引入到语音信号的互功率谱中,新定义了圆形集成互功率谱,由该功率谱进行声源方位估计。仿真与实测实验结果表明,本文的圆形集成互功率谱法对声源方位进行估计,估计的准确度高于传统互功率谱法。     

用于麦克风阵列的阵元筛选方法研究

在使用TDOA算法进行被动声定向时,为精确获取麦克风阵列阵元之间接收声源信号的时间差,进而计算目标的方位角,麦克风阵元之间必须保持较高的相位一致性。而从论文与专利检索来看,目前还没有有效方法筛选出符合要求的麦克风阵元。针对此问题,本文基于麦克风阵列阵元相位一致性的指标,设计出麦克风阵元筛选系统,通过实测数据分析表明:一致性较高的麦克风更适合组建麦克风阵列。     

基于粒子滤波的声源定位方法

针对噪声与混响环境下的声源定位问题,采用了一种基于粒子滤波的麦克风阵列的声源定位方法。在粒子滤波框架下,将到达麦克风的语音信号作为观测信息,通过计算麦克风阵列波束形成器的输出能量来构建似然函数。实验结果表明,方法提高了声源定位系统的抗噪声与抗混响能力,即使在低信噪比强混响的环境下也能获得较高的定位精度。     

近场声源定位算法研究

麦克风阵列声源定位可为在复杂环境下的说话人的空间位置估计提供有效的解决方案。而传统的应用于雷达,声呐系统领域的阵列信号处理理论已趋于完美,很多应用于阵列信号处理的算法加以修改就可以用来进行麦克风阵列的声源定位。以阵列信号处理中的经典算法MUSIC(Multiple Signal Classification)算法为原型,同时根据语音信号在应用中的特点,介绍了一种基于近场的信号模型,并以此为依据对算法进行改进,使声源定位更加精确。对此算法进行了仿真实验,仿真结果表明,此算法具有良好的定位性能,并随着信号信噪比的上升,性能有所提高。     

近场声源定位算法研究

麦克风阵列声源定位可为在复杂环境下的说话人的空间位置估计提供有效的解决方案。而传统的应用于雷达,声呐系统领域的阵列信号处理理论已趋于完美,很多应用于阵列信号处理的算法加以修改就可以用来进行麦克风阵列的声源定位。以阵列信号处理中的经典算法MUSIC（Multiple Signal Classification）算法为原型,同时根据语音信号在应用中的特点,介绍了一种基于近场的信号模型,并以此为依据对算法进行改进,使声源定位更加精确。对此算法进行了仿真实验,仿真结果表明,此算法具有良好的定位性能,并随着信号信噪比的上升,性能有所提高。