基于麦克风阵列的声源定位系统设计

从系统的角度对真实声场环境下基于到达时间差的声源定位算法进行了研究,搭建了基于麦克风阵列的声源定位系统,将LabVIEW应用于声源定位软件的开发,方便地完成信号的采集与处理,运用广义互相关函数法进行时延估计,结合平面四元十字阵模型建立方程组实现定位。该系统人机界面友好,具有较强的数据分析和处理能力,能及时跟踪声源的位置变化。     

基于TDOA和AOA算法的声源定位模型的研究

基于几何形状麦克风阵列的声源定位系统是近年来声源定位的研究热点之一,在众多领域应用广泛。本文在探讨已有的声源定位方法基础之上,对现有声源定位算法的优缺点进行整合,结合三维系统声源定位分布规律,以及TDOA和AOA算法构建仿真模型进行求解。     

一种声源定位系统设计

对一定区域内的声源目标定位是声学技术的研究方向之一。借鉴TDOA算法被动定位思想,并针对声信号特点,可设计基于TDOA协同被动定位算法的声场监测系统,用于在空旷场地进行声源监测定位。该系统通过在空旷场地布放3个或多个高灵敏度麦克风监测声目标源,通过计算各麦克风收到信号的时间差,采用Chan和Taylor联合算法,可实现对一定区域内的声目标定位。经过在空旷地实测数据仿真表明,该系统可成功对声目标进行定位,且性能稳定。     

移动机器人语音定向算法及其实现

研究在光线比较差或者有障碍物的复杂环境下对感兴趣的声源进行定位,由于存在外部噪声,引起对目标声源进行跟踪误差大。传统的语音定向方法无法有效减小声源定位的误差,从而定向的精度比较低,且多集中在理论研究。为提高移动机器人语音定向的精度,利用麦克风阵列拾取声源信号,采用PC/104的SEM/ADT800多通道数据采集卡对语音信号进行采集和处理。运用改进的广义互相关时延估计算法计算麦克风阵元间的时间差值,采用四元十字阵形的几何定位方法计算声源信号的目标位置和方向,并对系统的定向效果进行实验,得出实验结果,进行误差分析。经实验证明,相对于传统的语音定向方法,麦克风阵列的移动机器人语音定向系统实际可用,具有较好的性能,能够把系统定向误差控制在要求的范围内。     

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。     

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...     

基于球麦克风阵列的多声源定位方法

通过球麦克风阵列采集高阶声场的声压信息,采用球谐函数分解声场并建立信号模型,应用MUSIC算法提取出声源的方位。由于MUSIC算法在信号源相干性比较高,特别是声源比较接近时,其分辨率会严重下降,提出了一种基于空间平滑的瓣分块方法来提高定位的效果。仿真实验采用了一个72元的球阵,实验结果表明：提出的方法能同时有效地确定声场中多个声源的位置,能比较好地对抗噪声的影响。     

基于麦克风阵列的声源定位研究

以基于声达时间差(TDOA)的定位技术为基础,在噪声和混响同时存在的环境下,对基于麦克风阵列的声源定位方法进行了系统研究。在传统LMS自适应算法的基础上,提出了一种基于语音激励信息的LMS自适应时延估计新方法,再结合平面四元几何法定位。经过模拟房间环境的实验验证,该方法抗噪声、抗混响能力强,是一种定位精度高,运算量小的声源定位方法,可用于实时定位。     

被动声探测在油罐机器人位置检测中的应用

为了定位油罐内作业机器人,利用被动声探测技术开发了机器人定位系统;设计了一个五元麦克风阵列拾取机器人发出的声信号,运用了改进的声源定位算法处理信号,进而完成油罐机器人的位置检测;给出了位置检测的算法流程,并搭建了实验平台;通过实验表明该方法可行并有实际应用价值。     

声音定位机器人设计与实现

设计了基于麦克风阵列和时延估计算法的声音定位系统,硬件采用多通道同步模数转换器和数字信号处理器(DSP)实现;结合LabVIEW平台机器人,实现了通过远程控制机器人对声源进行实时定位跟踪。算法仿真和实际测试表明,该声音定位机器人定位跟踪能力良好。     

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。     

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。     

基于最小熵值的麦克风阵列声源定位算法

针对传统麦克风阵列声源定位算法抗噪声及混响能力不强的问题,提出一种基于最小熵值和随机域压缩的麦克风阵列声源定位算法。利用最小熵值方法对麦克风阵列进行时延估计,并与随机域压缩方法相结合,对声源进行空间搜索。仿真实验结果表明,该算法在定位精度、抗噪声及抗混响能力方面均优于广义互相关-相位变换算法。     

基于模糊集合改进的TDOA声源定位方法

面向在复杂场景下对特定的声源进行筛选并定位的情况,设计了一套声源定位系统该系统以STM32为主控芯片,以基于时间差定位算法(the time differences of arrival,TDOA)作为基本原理。对于可能出现的低信噪比、线性度不贴合实际、以及多径效应等情况,首先利用模糊集合对采集到音频数据进行筛选处理处理,增强信号的抗干扰性,从而得到理想的音频数据。之后利用网格迭代法估算声源坐标。在相同条件下与传统TDOA算法进行实验对比,结果表明在对特定频率的音频进行定位时,整个系统相比于传统算法更具有抗干扰性和定位准确度,达成了预期目标。     

基于声源定位技术的智能视频监控系统

针对目前的大部分视频监控系统都是基于图像检测的静态或动态监控,提出了在智能视频监控系统中应用声源定位和摄像头动态采集进行联合判决的方案。系统采用麦克风阵列对声源进行定位,然后驱动摄像头转动到声源位置监控,通过图像分析给出报警动作。实验结果表明,该系统在低噪声干扰的实验环境下,能实现对声源的有效定位,并进行异常情况报警。     

机器人听觉声源定位研究综述

声源定位技术定位出外界声源相对于机器人的方向和位置,机器人听觉声源定位系统可以极大地提高机器人与外界交互的能力.总结和分析面向机器人听觉的声源定位技术对智能机器人技术的发展有着重要的意义.首先总结了面向机器人听觉的声源定位系统的特点,综述了机器人听觉声源定位的关键技术,包括到达时间差、可控波束形成、高分辨率谱估计、双耳听觉、主动听觉和视听融合技术.其次对麦克风阵列模型进行了分类,比较了基于三维麦克风阵列、二维麦克风阵列和双耳的7个典型系统的性能.最后总结了机器人听觉声源定位系统的应用,并分析了存在的问题和未来的发展趋势.     

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。     

基于麦克风阵列的室内三维声源定位优化算法

针对基于相位变换加权的可控响应功率(Steered Response Power-PHAse Transform,SRP-PHAT)定位算法精度高但实时性差的问题,本文引入基于到达时间差(Time Difference Of Arrival,TDOA)的定位算法以提高实时性,提出一种基于TDOA和搜索空间聚类(Search Space Clustering,SSC)优化的SRP-PHAT的组合算法?搜索空间收缩聚类算法.该算法先利用TDOA定位算法经过离群值校正后得到声源在方向角和径向距离上的估计范围,之后根据估计声源范围进行搜索区域收缩,最后利用SRP-PHAT-SSC算法在收缩区域内进行细粒度(5 cm)的空间搜索计算,得到估计声源的三维坐标.本文采用五元麦克风阵列,利用虚源法模拟室内声场,通过Matlab对声源进行了三维定位仿真.实验结果表明,改进后的算法与基于SRP-PHAT的全网格搜索(Full Grid Search,FGS)算法和SSC算法相比,在三维定位上的实时性和鲁棒性都得到了提高.     

基于声源阵列的空间麦克风定位方法研究

针对当前麦克风位置估计方法出现较少且只对平面的麦克风阵列进行位置估计的问题,提出了一种基于声源阵列的空间麦克风定位方法。该方法将四个声源按照正四面体形式排列,在利用其对称性保证定位全向性的同时,根据时延估计的测距方法计算麦克风与各个声源之间的距离,之后根据几何关系确定麦克风位置坐标,实现在线的基于声源阵列的空间麦克风位置估计。通过进行MATLAB仿真实验,验证了该方法的可行性和有效性。