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。     

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%。     

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.     

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。     

基于麦克风阵列的声源定位算法研究

在基于时延估计的声源定位系统中,由于定位算法分为两个阶段:时延估计和定位,时延估计阶段的误差会在定位阶段被放大,导致声源定位的成功率和精度较低。从原始信号去噪,时延值插值和定位算法三方面入手,提高声源定位的精度。结合自行设计的四元十字麦克风阵列,给出一种新的时延值筛选算法,实现了一个室内声源定位系统。实验结果表明,在二维定位场景中,该系统对声源方位角的估计成功率超过70%,平均误差小于5°;该系统对声源距离估计的成功率和精度与声源方位角有关,当声源方位与X、Y轴的夹角不超过15°且声源距离不超过2.5 m时,声源距离估计的成功率能达到50%以上。     

基于麦克风阵列的语音增强算法

为解决现有语音增强算法需要麦克风数量较多和受估计误差影响较大的问题,提出一种改进的声源定位和波束形成方法。在现有声源定位算法利用时间延迟的基础上,引入能量衰减参数,实现利用双麦克风进行声源定位的目标;在波束形成算法中引入加载系数,在出现协方差矩阵统计失配时仍可对期望方向聚焦,提高波束形成算法的鲁棒性。仿真结果表明,改进后的算法与传统算法相比具有更强的鲁棒性。     

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。     

基于麦克风阵列的声源定位系统

推导出声音传播的近场模型,采用相位变换(PHAT)作为加权函数的广义互相关算法（GCC）完成时延差估计,再采用基于数据关联的时延选择算法选择时延,最后使用到达时延差的算法估计声源方位,并在算法模型的基础上搭建了基于数字信号处理器（DSP）的声源定位硬件系统开发平台。实验结果表明,在声音传播的近场模型下该系统角度估计误差不大于3°。     

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GCC时延估计算法分析

准确的时延估计（Time Delay Estimation,TDE）是基于到达时间差（Time Difference of Arrival,TDOA）的声源定位技术的前提.在众多时延估计算法中,广义互相关（Generalized Cross Correlation,GCC）算法因其较低的运算复杂度和易于实现的特点得到了广泛的应用.针对不同的噪声情况,GCC时延估计算法利用不同的加权函数来抑制噪声干扰.本文在介绍麦克风阵列模型和GCC时延估计算法的基础上,针对GCC算法的弊端提出了一种改进算法,并在多种信噪比条件下,对部分加权函数的GCC时延估计算法进行了MATLAB仿真,通过比较其时延估计性能和声源定位精度,分析了这些加权函数各自的优劣性.     

基于七元传声器阵列的声源定位算法及性能分析

为了准确定位声源所在空间位置,提高声源定位性能,在分析方位估计算法的基础上,建立七元传声器阵列模型,提出一种声源定位算法。根据阵元间的矢量关系,推导出声源方位计算公式,实现声源定位。利用阵列参数,水平偏角、仰角和声源到阵元中心距离,与定位性能关系,对测距测向精度进行分析。结果表明,该算法声源坐标误差为1.0%,方位角误差为0.5%,具有较好的定位效果。     

基于小波阈值去噪的麦克风阵列语音增强方法

现有的麦克风阵列语音增强方法中的延迟-求和波束形成算法只对不相干噪声或弱相干噪声有一定的消噪能力,如果语音中混有较强相干噪声,则此传统的方法对其没有消除能力。针对这个局限性,文中把小波阈值去噪的方法与传统的延迟-求和波束形成算法有效结合,使其对相干噪声也具有很好的消噪能力,同时减少由于噪声的存在而引起的时延估计误差,提高时延估计的准确性,使最终求和结果更好。通过仿真结果表明,这种改进方法可以改善最终语音效果,提高语音清晰度,使人耳更好地接受。     

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。     

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...     

基于数字式MEMS声传感器阵列的声源定位系统设计

在研究声源定位算法模型的基础上,搭建了声源实时定位系统。采用空间锥形六元阵并结合数字式MEMS声传感器构建定位阵列。以DSP作为系统算法实现平台,完成数据采集模块和数据处理模块设计,分析了IIS音频数据传输的实现,包括数据传输通道的建立和DMA工作方式。通过测试,验证了系统核心模块的性能达到预期效果,具有较好的实用性。     

基于麦克风阵列的储罐内爬壁机器人定位技术

为提高储罐内爬壁机器人的智能水平及作业效率,研究设计了基于被动声定位技术的机器人定位系统.该系统利用麦克风阵列拾取机器人发出的声信号,运用改进的时延估计定位方法处理信号,从而定位爬壁机器人.介绍了系统涉及的语音信号处理方法,并利用卡尔曼滤波算法处理定位数据.实验表明15m内该系统的定位距离误差不超过12cm.     

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。