一种用于分布式阵列的球谐波域声源定位方法

本文提出一种适用于任意阵型和阵元指向性的球谐波域声源定位方法,能够在较宽的频域范围内,尤其是低频,提供较高的空间分辨率。水下噪声源的高分辨识别具有重大意义。传统阵列信号处理方法对低频噪声源的精确定位要求阵列具有较大孔径和较多的阵元数,导致系统过于庞大且成本较高。我们基于声场的球谐波表达和变换,采用分布在一定空间区域内的多个阵列估计该区域的球谐波系数矢量,对系数矢量进行信号处理实现声源定位。理论证明了该方法具有理想的空间选择特性。在一种特定的阵元分布下,仿真研究了该算法的方位谱估计性能以及阵元不一致性和位置误差对声源定位性能的影响。仿真结果显示,该算法在低频具有较高的空间分辨率且误差对算法定位性能的影响有限。      

一种基于麦克风阵列的声源定位算法研究

麦克风阵列声源定位广泛应用于视音频会议系统及枪声定位系统等领域。提出了一种基于最小熵值（ME）的麦克风阵列声源定位新方法,其特点在于利用最小熵值方法对麦克风阵列进行时延估计,并与离散网格方法相结合,对声源进行空间搜索。实验结果表明,在同等混响或噪声条件下,该方法定位优于广义互相关-相位变换方法（GCC-PHAT）。     

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...     

一种新的基于 EEF 准则的空间声源个数估计算法

针对指数嵌入族（ Exponentially Embedded Families ,EEF）准则在快拍数小于阵元数情况下无法估计声源个数的问题,本文提出一种新的空间声源个数估计算法。首先通过球麦克风阵列采集空间声场高阶信息,建立球阵列信号模型,将声源个数估计扩展到三维空间。继而将观测信号空间分解为信号子空间和噪声子空间,利用最小均方差（ Minimum Mean-Squared Error ,MMSE）方法估计观测信号空间及噪声子空间的协方差矩阵,确保矩阵估计的一致性和准确性。在此基础上改进似然比函数,同时引入新的自由度计算,使得算法在快拍数小于阵元数的情况下能有效估计声源个数。仿真结果表明,在进行空间声源个数估计时,相对于EEF准则,新的算法不仅适用于快拍数小于阵元数情况,同时提高了估计准确率。     

实时声源定位算法研究与实现

声源定位技术是语音增强、语音识别技术的前提和基础。基于麦克风阵列的声源定位技术已经成为一大研究热点,其广阔的应用前景得到了广泛的关注。本文提出基于变步长标准最小均方差（variable step size least mean square,VLMS）的声源定位算法。该算法利用VLMS算法自适应估计声源到麦克风的脉冲响应系数,进而估计出各麦克风之间时延,并利用几何方法定位声源在3D空间的位置。此外,本文设计了基于Cortex-A8嵌入式平台的声源定位系统,并进行了相应的硬件选型与调试及算法移植工作。实时实验显示,本系统的方案合理有效,能够较好的实现声源定位。     

基于DFT通过采样远场方向图来确定阵列分布

利用天线阵列分布及其相应的阵列方向图与离散傅里叶变换对之间在数学上的同构,对不同空间角度上阵列方向图的采样值进行离散傅里叶变换(DFT)来重新确定天线阵列的激励分布.     

麦克风阵列MUSIC算法声源定向的仿真分析

在运用DOA方法估计声源方位时,麦克风阵列的结构参数,对波达方向估计有着至关重要的影响作用。文章采用DOA方法中的经典MUSIC算法,在MATLAB仿真软件上通过改变阵列结构参数,对麦克风阵列多声源定位进行仿真,判断所选择的参数是否更有利于从空间图谱中读取波达方向,并讨论阵列结构参数的改变对波达方向估计性能的影响。仿真结果表明,合适的麦克风阵列参数的选取有利于获得较高精度的波达方向估计。     

麦克风阵列声源定位系统的研究

随着多媒体技术的进一步发展,语音接收和声音信号处理得到了日益广泛的关注和应用,而声源的定位和声源增强是实现语音增强,语音识别的前提和基础.基于麦克风阵列的声源定位技术由于其广泛的应用前景得到了众多学者的关注.单个麦克风接收到的信息量较少,缺少声源定位所需要的信息,而麦克风阵列克服了上述的缺点,利用了各麦克风信号之间信号的相关性对数据进行相关分析和处理从而实现声源的定位.文中阐述了麦克风阵列声源定位的原理,推导计算目标方位角、俯仰角以及距离的计算公式;阐述了硬件系统的组成以及各个部分的作用并通过实验进行了系统的测试,通过对测试数据的分析得出麦克风阵列声源定位系统能够实现声源的快速定位.     

TDOA声源定位中阵列阵型对误差的影响

在麦克风阵列声源定位中,不同阵列阵型及声源频率高低均对定位结果产生影响,探讨上述不同变量对定位结果产生误差的定量分析。使用到达时间差测量(TDOA)算法,运用16个麦克风分别组成十字型、同心圆、方型、L型、Y型阵列,探讨不同形状的麦克风阵列在不同频率声源下所产生的定位误差,并在Matlab上进行仿真分析,尝试得到较为准确的声源定位结果,提出一种误差最小的用于麦克风阵列声源定位的同心圆阵列阵型。     

基于Kinect的声源定位时延获取及算法性能研究

声源定位已广泛地应用于视频会议和语音控制系统中,针对传统的声源定位系统中采集电路采集到的声音信号易受噪音和混响的影响,提出采用运动传感输入设备Kinect中集成的小型线性麦克风阵列采集音频信号,通过Kinect采集四通道音频信号,并应用互相关(CC)、相位变换(PHAT)、最大似然估计(ML)和平均平方差函数(ASDF)等四种时延算法对采集的音频信号进行处理分析,从而获取时延实现声源的定位。另外,从信号-噪音比(SNR)、峰值锐化两个方面分别利用MATLAB仿真和实测实验比较了四种算法的性能。实验结果表明,利用Kinect线性麦克风阵列采集定位能更有效地去除噪声,提高信噪比,并且四种算法中相位变换法拥有尖锐的峰值和较低的信噪比门限,从而能够适用于声源定位中获取精确时延。