激光监听与声源定位实验

设计了一种基于硅光电池的激光监听与声源定位系统。将一束携带声源振动信号的激光打在硅光电池的感光窗边缘引起硅光电池输出信号的变化,通过信号流压转换、放大、滤波、功放模块,较好地还原出了原始语音信号。提出了声源定位的数学模型,并利用PC机自带声卡以及基于MATLAB语言编写的软件,基本确定了声源的位置。实验将光、机、电结合了起来,必将大大激发学生探索的热情。     

基于FPGA的实时声源定位

提出了利用2个麦克风基于FPGA的声源定位的方法.具体通过基于相位变换改进的互相关方法成功在低信噪比(10 dB)的噪声环境下完成声源定位.利用同样的算法和硬件结构,可以在1片FPGA芯片上实现5组并行的时域处理的系统,而且每个麦克风的功耗只有77 mW～108 mW.     

基于声压幅度比的声源定位

该文提出一种使用声压幅度比进行声源定位的方法。该方法从接收阵列各拾音器所接收之电压信号的幅度与相应拾音器到待测声源的距离两者之间存在的关系出发,给出了以声压幅度比为参量的约束条件的表达式,建立了利用这些约束条件进行声源定位的算法。为了验证方法的有效性,进行了计算机仿真实验。结果表明本文提出的定位方法简单、快捷,具有较高的定位精度。     

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。     

浅谈基于时延估计算法的声源定位技术

声源定位算法的关键是在不同的收集时间延迟估计在阵元阵列的声信号.在时延估计算法中有两个重要的概念.即时间延迟和时间延迟估计.时间延迟估计是指使用信号处理和参数估计方法的原理以及声源信号的时延估计来进行测定,以确定声源信号的空间距离,空间定位和运行速度等相关参数.     

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.     

基于机器人听觉的声源定位策略

针对机器人听觉定位,提出了五个传声器组成的阵列作为机器人的耳朵,其中四个传声器组成的平面阵确定声源空间位置,另外一个传声器辅助完成声源位于机器人前后方的判断,并在改进的时延算法上实现声源的空间定位。系统在室内环境下测试,实验结果证明在混响环境下机器人可以实现空间声源定位,该方法具有实时实现的有效性和应用性。     

近场相干声源三维定位MUSIC算法

近场环境下传统多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法无法对相干声源进行三维位置估计,针对该问题论文提出了一种近场相干声源三维定位算法.首先建立了近场球面波信号接收模型,其次结合空间平滑算法和修正MUSIC算法将矩形阵列分割成数个子阵列,对其协方差矩阵和求复共轭并左右...     

基于声音导引的声源定位系统设计

声音定位技术在当今高度智能化的社会中有着诸多方面的应用,涉及军事、海洋搜索、多媒体通信、智能机器人等方面,声音定位是一项既有明确应用背景又有前沿技术特点的技术。设计的声源定位系统以增强型单片机C8051F020和C8051F330为控制核心,以麦克风为收音设备,以声音为引导,通过无线通信技术,实现对移动声源定位的控制。经测试,本系统能够精确控制移动声源,实现声源的定位的控制。     

网络监听与反监听

在网络安全领域,网络监听程序（sniffer）占有重要的地位。文章分析了网络监听的工作原理,防止被有效监听的方法,并分析了当前出现的检测监听程序（anti－sniffer）的工作原理。由此提出sniffer对抗anti－sniffer的办法：修改本机协议栈以及进行网络通信包伪装、检测网络负载并在负载剧增的时候停止监听。网络监听与反监听的对抗作为黑客攻击与网络安全斗争的重要方面,还将继续下去。     

基于分布式麦克风阵列的声源定位算法

为了提高相位变换加权的可控响应功率SRP-PHAT(Steered Response Power-Phase Transform)声源定位算法的性能,提出一种基于分布式麦克风阵列的改进算法。根据分布式麦克风阵列的特点,使用麦克风对接收信号的广义互相关GCC-PHAT(Generalized Cross-Correlation with Phase Transform weighting)函数的最大值来评价接收信号的质量。在传统SRP-PHAT算法的基础上,以该最大值为权重乘以每对麦克风接收信号的GCC-PHAT函数。该算法质量较高的麦克风对接收信号赋予了较大的权重,因而能提高定位性能。仿真结果表明,在信噪比低于10 dB,混响时间大于300 ms的条件下,改进算法的定位成功率比传统算法提高了2%~4%。     

人机交互中的声源定位与增强方法

基于人机交互的实际应用场景,提出了一种交互目标声源三维定位与语音增强算法。该算法首先在广义相关法的基础上提出一种声达时延差的估计方法,通过由6个麦克风构成的平行均匀线阵接收模型,实现对目标声源的三维定位;然后在交互目标声源定位的基础上,通过调整时延波束叠加的权值,实现对目标语音的增强。仿真实验结果表明,文中提出的算法能够准确定位目标声源并对目标语音进行有效增强。在信噪比大于1.5 dB 的环境中,该算法可使目标声源达到98%以上定位精度,5 dB 以上信噪比改善,同时算法运算量小且易于硬件实现。     

声源定位技术的研究意义与现状

近年来,定位系统得到了广泛应用,在工业,民用和军事领域的应与需求,声源检测与定位系统的研究已经成为新的研究热点.本文讨论了声源定位技术的发展、应用以及研究现状.     

二次加速SRP-PHAT声源定位算法

基于可控功率响应和相位变换(Steering response power-phase transform,SRP-PHAT)的声源定位算法具有较高的鲁棒性和准确性,特别是在强噪声和回响条件下。但SRP-PHAT类算法在工程应用中有一个巨大的障碍,那就是需要较大的运算量。为了解决该问题,本文从阵列拓扑结构和搜索策略两个方向出发,对SRP-PHAT类算法加速。首先,通过垂直布置的阵列将二维空间的搜索转化为一维空间的搜索;其次,采用层次搜索策略,由粗至精对一维空间进行搜索。仿真实验表明,采用该方法可以节约大量的计算量。     

基于麦克风阵列的实时声源定位

由于噪音和多路的存在,声源定位总是很难达到一个很高的精度.针对这个问题提出了一个在智能教室环境下使用麦克风阵列对声源位置进行实时估计的算法,该算法分为三个阶段--去除噪音、延时估计和空间定位,即首先通过一个滤波器来对语音信号中噪音进行预处理,然后通过一个改进的GCC-PHAT算法来对多路语音信号的时延进行估计,最后通过构建几何关系来估计声源的位置.实验结果表明,在有一定噪音的自然教室环境下,算法的平均定位精度能够控制在5cm以内,具有很强的应用性.     

正四面体麦克风阵列声源定位模型研究

研究声源定位优化建模问题,针对声源位于远场环境下无法获取精确的方位角和俯仰角,由于采用声达时间差(TDOA)和空间几何算法的正四面体麦克风阵列声源定位方法只适应于近场声源定位,为了提高定位准确性,提出了应用径向基(RBF)神经网络建立声源定位模型的算法,声源定位模型在声源位于近场或者远场的情况下,均可求解出精确的方位角和俯仰角。在MATLAB上进行仿真,结果表明,定位声源的方位角误差小于3°,俯仰角误差小于4°,满足实际定位精度的要求。结果表明为声源准确定位提供了科学依据。     

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。     

MUSIC声源定位算法的改进及其矩阵分析

对传统的MUSIC算法时域特征分析方法改进到频域,并将其在GSMMA麦克风阵列模型上进行声源定位仿真计算,获得了良好的定位效果,同时对改进算法进行了矩阵理论分析。     

基于加权预测误差算法的声源定位方法

混响是导致室内声源定位精度下降的主要因素之一.为了降低混响环境下的定位误差,本文应用加权预测误差算法对麦克风阵列信号进行去混响预处理.为了定量分析该去混响方法为声源定位带来的精准度上的提升,我们在多种混响时间、多种白噪声信噪比、两类定位算法和两种阵列参数条件下进行了仿真和实验.仿真和实验结果均表明,与不使用去混响预处理...     

基于保留部分频域镜像分量的声源定位算法

针对传统的SRP-PHAT(Steered Response Power with Phase Transform)声源定位算法容易受噪声影响而导致定位性能降低的问题,提出一种频域补零且保留部分镜像分量的改进算法。该算法首先通过傅里叶变换将接收信号变换到频域,然后在高频端补零至20倍帧长,同时保留部分镜像分量。在此基础上计算麦克风对接收信号的互功率谱密度函数,作傅里叶逆变换得到相位变换加权的广义互相关(GCC-PHAT)函数。保留的镜像分量拓宽了信号频域,使GCC-PHAT函数的峰更为尖锐,累加后得到的SRPPHAT函数的空间谱峰也就更加尖锐,从而提高定位性能。实验表明,相比于传统算法,改进算法能显著提高定位成功率。