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1.
基于麦克风阵列的近场声源定位子阵算法研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
基于麦克风阵列的声源定位技术在通信、语音处理等领域得到广泛的应用.结合远场窄带信号的子阵算法和麦克风阵列信号处理的特点,提出了基于麦克风阵列的声源三维定位子阵算法.根据室内环境噪声分布特点,把阵列分成两个位置不同的子阵,调节子阵的位置,使阵列接收相同的语音信号和不相关的方向噪声,利用两个子阵的互相关矩阵,实现声源定位.该算法能够抑制混响、干扰等非高斯百噪声,提高声源定位系统的性能.仿真结果表明,该算法比声源三维定位MUSIC算法有更好的定位性能.  相似文献
2.
一种基于粒子滤波的鲁棒声源跟踪算法   总被引:1,自引:1,他引:0  
为了提高噪声和混响环境中声源跟踪的精度,提出一种基于粒子滤波的鲁棒声源跟踪算法。在基于麦克风阵列的粒子滤波声源跟踪算法框架下,该方法分别采用常规可控波束形成和相位变换加权的可控响应功率两种声源定位函数来构造似然函数,并且分别用这两种似然函数评价粒子权重,再将各自的粒子权重归一化并对两种粒子权重做加权平均得到新的粒子权重。仿真结果表明,在高信噪比或弱混响条件下,该方法的跟踪性能与传统方法接近;在信噪比低于10dB,混响时间大于300ms条件下,该算法的跟踪误差比传统算法减小15%~20%。文中提出的声源跟踪算法结合了两种定位函数的优点,在低信噪比,较强混响环境下有好的鲁棒性。  相似文献
3.
基于波束形成的麦克风阵列声源识别技术存在识别低频声源分辨率低、识别高频声源易产生空间混叠的问题,影响了声源识别的准确性.采用改变麦克风阵列中心位置和调整测量距离来提高低频声源识别分辨率,并采用旋转麦克风阵列进行多次测量的方法来抑制高频声源识别中的空间混叠,达到使用较少麦克风提高声源识别性能的目的.  相似文献
4.
《电子测量技术》2008,31(4):195
近日,泛华测控推出第二代噪声源定位分析系统,由麦克风阵列、传输线缆和主机组成。其麦克风阵装置拥有独特的设计:共有8根横梁,每根横梁上放置8支内置麦克风。每根横梁通过SMB接口使每支麦克风与主体支架相联,在主体支架中心安置的摄像头,用于拍摄实景。整个装置更加灵活、小巧、轻便,易于安装——当其中一支麦克风出现问题,只需更换相应横梁,无需作其他改变;当需要添加或减少麦克风时,只需安装或拆卸相应横梁。  相似文献
5.
近日,泛华测控推出第二代噪声源定位分析系统,由麦克风阵列、传输线缆和主机组成。其麦克风阵装置拥有独特的设计:共有8根横梁,每根横梁上放置8支内置麦克风。每根横梁通过SMB接口使每支麦克风与主体支架相联,在主体支架中心安置的摄像头,用于拍摄实景。整个装置更加灵活、小巧、轻便,易于安装——当其中一支麦克风出现问题,只需更换相应横梁,无需作其他改变;当需要添加或减少麦克风时,只需安装或拆卸相应横梁。  相似文献
6.
针对广义互相关算法在强噪声环境下,设备故障时频声音信号定位困难的问题,提出一种结合图像分析与短时傅里叶变换(STFT)的时频信号子空间延时(TFSD)估计算法.利用STFT域中的噪声与信号特征,结合STFT域中不同麦克风测量数据的相关信息,使用滤波、谱减等方法进行信号、噪声区域分离,构建信号主成分区域,通过反演构造信号子空间,从而进行端点识别,延时值估计,实现声源定位.仿真结果表明,即使在加性噪声幅度远大于故障信号的2倍,也能实现准确的延时估计,延时估计误差和5 m×5 m范围的定位误差小于10%,实测也证实了该结果的正确性.  相似文献
7.
针对封闭环境中语音信号受到混响影响,提出了LCMV分频的改进维纳滤波后置波束形成算法.该算法通过计算麦克风阵列接收到含混响信号的短时傅里叶变换得到频域阵列信号,对频域阵列信号分频处理,将分频的信号进行线性约束最小方差波束形成滤波处理,该波束滤波根据每个频段上混响时间不同的特性对频域阵列信号进行分频处理后,将波束形成算法分别应用到高低频中,以提高混响抑制的精度;再由频域阵列信号的组合功率谱进行维纳后置滤波以抑制混响,由麦克风阵列接收到混响信号的直达波和反射波之间不相关性及麦克风阵列接收信号的空间信息解决维纳滤波器的精确估计问题;最后由逆短时傅里叶变换恢复出时域信号.仿真结果表明,该算法对混响抑制具有明显的改善;且在混响时间600 ms条件下语音增强系统的PESQ值提高了0.26.  相似文献
8.
在车载系统、电话会议与多媒体会议等语音处理系统中,由于受到混响、背景噪声及干扰等因素的影响,麦克风拾取的信号通常为带噪的语音信号。这样,不仅影响语音的可懂度,而且影响语音处理系统的整体性能。因此,需要进行有效的噪声抑制,以增强语音信号的质量。本文中重点介绍了采用LMS算法的自适应波束形成语音增强系统。自适应语音增强算法较其它方法相比,采用了一个参考噪声作为辅助输入,从而能获得比较全面的关于噪声的信息,因而可以得到更好的降噪效果。在分析研究LMS算法的基础上,本课题用Matlab语言对LMS算法实现自适应语音增强进行了仿真实现。实验结果表明,该算法在一定程度上可有效地抑制噪声,提高信噪比,减少失真。  相似文献
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