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...     

麦克风阵列时延估计在单片机上的研究与应用

随着电子通信的逐渐普及,高质量高稳定性的通信需求促使阵列信号处理研究的产生和日益壮大,尤其是语音信号处理。在飞利浦P89LPC936型号芯片的基础上,加上音频采集电路和模拟输出电路以及单片机串口通信电路,搭建了基于51单片机的麦克风阵列时延估计硬件系统。然后对自相关与互相关算法进行改进,让其通过单片机能够非实时地计算出实验中的阵列系统时延。有助于复杂的语音阵列信号处理中时延估计实时性的研究。     

基于任意麦克风阵列的声源二维DOA估计算法研究

对基于麦克风阵列的声源定位技术进行了研究,分析了基于麦克风阵列的远场信号模型,并结合子空间的方法推导出了声源二维(水平角和俯仰角)DOA估计——2D-MUSIC算法,该算法适用于任意拓扑结构的麦克风阵列。利用MATLAB仿真工具,对几种典型阵列结构进行了对比分析,提出了2种新型的三维麦克风阵列:均匀球面阵和三维均匀直线阵。仿真结果表明,提出的DOA估计算法在二维的均匀圆阵、三维的均匀球面阵和三维均匀直线阵中,均能得到较好的DOA估计效果。     

基于麦克风阵列的高信噪比定向采音系统

孤立麦克风在使用的过程中常常会受到采集环境噪音的影响,尤其是在多音源的场合之中,产生的干扰问题十分的严重,这种问题就对语音采集的质量产生严重的影响,因此,必须使用相关的技术优化语音信号,提高信噪比和语音的定向采集。研究讨论了用于麦克风阵列的高信噪比定向采音算法,设计实现了麦克风阵列语音采集系统、通过对采集到的空间中不同方向音频进行数字信号处理,使阵列形成的波束主瓣指向目标语音,零陷指向干扰源,提高采音信噪比,实现对声源的定向采音等。测试结果表明,本系统采音效果良好。采集到的声音信号主瓣很窄,能够实现高信噪比定向采音。     

一种基于重要抽样的麦克风阵列时延估计

麦克风阵列信号处理已经广泛引用于语音处理、通信等领域。时延的精确估计决定了麦克风阵列声源定位系统的性能。将重要抽样的方法应用到麦克风阵列的时延估计中,可以保证时延估计精确性的前提之下,有效地回避了网格搜索和迭代计算,使结果不依赖于初始值,并且降低了计算的复杂度。仿真实验结果表明,重要抽样时延估计方法在计算量降低一个数量级时,仍保持着与ML网格搜索法相近的性能,更适合麦克风阵列时延的实时估计。     

一种近场麦克风阵列幅相误差校准方法

阵列幅相误差会显著降低麦克风阵列的声源定位性能,因此对麦克风阵列的幅度和相位进行良好校准至关重要。文章针对近场麦克风阵列,引入三维多重信号分类（Multiple Signal Classification,MUSIC）近场算法,对基于特征结构的阵列幅度和相位校正方法进行改进。改进后的校正方法不再局限于特定阵列的拓扑结构,可以实现近场校正,具有较高的定位估计精度。     

多通道阵列信号处理可重构异构SoC设计

设计实现了面向多通道阵列信号处理的可重构异构SoC。SoC集成了多通道阵列信号处理需要的多个硬件加速模块,有效提高了多通道阵列信号处理系统的计算能力。通过软件对各个算法模块的输入输出流向进行重构,达到了多通道阵列信号处理算法可重构的目的,扩展了SoC的适用范围。采用55 nm工艺进行设计,版图尺寸为6.2 mm×4.5 mm,规模约为1 000万门。流片后的测试结果验证了多通道阵列信号处理算法的有效性,证明了SoC设计的正确性。     

一种基于四元十字麦克风阵的声源定位算法

实现了一种基于四元十字麦克风阵列的声源定位系统。选取四元十字阵作为麦克风阵列的阵型,推导了基于四元十字麦克风阵列的声源定位算法的公式。针对传统互相关时延估计算法在低信噪比、混响大的环境下鲁棒性较差的问题,系统采用广义互相关算法来进行定位的时延估计,并使用Cortex-A8嵌入式平台实现了鲁棒的声源定位系统。     

基于空时联合阵列信号处理的ESM系统

研究了基于空时联合阵列信号处理的ESM系统,该系统不仅能够提高ESM系统的方位测量精度,而且能够处理同时到达信号。给出了系统组成方案,讨论了基于特征值分解的阵列信号处理算法,分别对非相干、相干信号的DOA估计算法进行了研究,给出了仿真结果。     

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。     

基于传声器阵列的输电线噪声源定位*

结合噪声源定位方法和阵列信号处理技术,设计了一种能提取输电线噪声的传声器阵列,利用该阵列采集了复杂声场条件下的输电线噪声数据,并分析了噪声源的频谱特性和空间分布特征,验证了宽带频域近场聚焦波束形成方法对输电线噪声源定位的有效性.通过实验观测发现,西安上苑330 kV高压输电线噪声源主要为高频随机噪声,其频率集中在2～ 10 kHz范围内,信号能量分布较均匀;在频段为2～8 kHz范围内的噪声信号,增大信号处理的带宽可以提高声源定位的精度,但如果信号处理的带宽超过了输电线的主频范围,定位性能会变差.     

Phone-based filter parameter optimization of filter and sum robust speech recognition using likelihood maximization

Because of noise and reverberation, accuracy of speech recognition systems decreases when the distance between talker and microphone increases. By the using of microphone arrays and appropriate filtering of received signals, the accuracy of recognizer can be increased. Many different methods for using microphone arrays have been proposed that can be classified into two main approaches: systems that perform in two independent stages of array processing and then recognition and systems that use array processing to generate a sequence of features which maximize the likelihood of generating the correct hypothesis in recognition phase. Following second approach, in this paper a new method for microphone array processing is proposed in which the parameters of array processing are adjusted in calibration phase based on phones used in language and maximum likelihood method. Optimized filter parameters are stored and used during recognition phase. A new modified Viterbi algorithm using optimal phone-based filter parameters is used for recognition phase. The proposed algorithm is analytically formulated and Persian language is used to find any improvement in speech recognition accuracy compared with results of delay and sum and utterance-based filter and sum algorithms. The results show 12.2% improvement in accuracy compared to utterance-based algorithm.     

A New Calibration Method for Microphone Array with Gain, Phase, and Position Errors

Microphone array can be used in sound source localization and separation. But gain, phase, and position errors can seriously influence the performance of localization algorithms such as multiple signal classification （MUSIC） algorithm. In this paper, a new calibration method for microphone array with gain, phase, and position errors is proposed. Unlike traditional calibration methods for antenna array, the proposed method can be used in the broadband and near-field signal model such as microphone array with arbitrary sensor geometries in one plane. Computer simulations are presented and simulation results show the new method having good performance.     

基于传声器阵列的语音增强技术

介绍了几种传声器阵列语音增强算法,包括固定波束形成、自适应波束形成、传声器阵后维纳滤波,并对各算法的性能和特点进行了分析。同时,对近几年基于传声器阵的语音增强技术的发展趋势进行了简单介绍。     

基于任意麦克风阵列的近场声源三维定位算法研究

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。本文从声音传播的基本原理出发,推导出了精确的相对幅度衰减因子,获得了更加准确的信号传播模型。利用该模型并结合子空间算法的思想,提出了适用于任意拓扑结构的麦克风阵列的近场宽带三维声源定位算法。仿真结果表明,该算法在一维均匀直线阵、二维均匀圆阵和三维均匀球面阵中,均能够得到较好的定位效果。     

利用相位时频掩蔽的麦克风阵列噪声消除方法

本文提出了一种在干扰声源和背景噪声存在条件下麦克风阵列噪声消除的方法。麦克风阵列通过波束形成增强由导向矢量所指定方向的目标声源来抑制背景噪声。然而,现有的波束形成算法在干扰声源存在的情况下,无法进行准确的导向矢量估计。为此,本文提出一种基于音频信号互相关功率谱相位的麦克风阵列噪声消除方法。首先通过音频信号的相位时频掩码估计导向矢量,并对其进行波束形成,从而有效抑制干扰声源和背景噪声;然后利用语音存在概率,采用最大似然的方法估计波束形成后信号中残留的干扰噪声功率谱密度,对其进行后处理,进一步抑制残留干扰和噪声。实验结果表明在干扰声源和背景噪声存在的条件下,所提方法有效地实现了麦克风阵列噪声消除,且各种性能指标优于基线方法。      

面向语音通信与交互的麦克风阵列波束形成方法

临境语音通信与智能语音交互都面临复杂声学环境中的远距离高保真拾音难题，解决这一难题的有效途径是使用由多个麦克风传感器组成的麦克风阵列或多通道拾音系统，这种系统的核心是信号处理，通过对空间采样的声场信息进行时、空、频三域的联合处理来实现声源定向/定位、信号增强、噪声抑制、混响抑制、声源分离、声场参数估计等功能。麦克风阵列信号处理的方法有很多，其中研究的最多、使用的最广的方法是波束形成。本文对麦克风阵列波束形成的原理、进展以及当前常用的方法进行简要综述，内容涵盖延迟求和、超指向、差分、正交级数展开、Kronecker和自适应波束形成方法等。论文侧重于方法原理、机理和架构方面的探讨，具体的算法实现细节感兴趣的读者可以参考相应的文献。      

基于传声器阵列语音增强方法研究

传声器阵列通过对拾取的多路语音信号进行分析与处理,能取得改进语音质量、消除背景噪声和提高语音可懂度等明显效果,现已成为语音信号增强的一个重要的研究领域。介绍了基于传声器阵列的自适应波束形成方法,该方法采用GSC结构基于TF-GSC的最优后置滤波算法。仿真实验结果表明,该自适应波束形成器对干扰有很好的消除作用,对阵元的增益误差、位置误差不敏感,可以取得较好的语音增强效果。     

面向二元麦克风小阵列改进的广义旁瓣抵消器语音增强算法

二元麦克风小阵列在手机、助听器等受空间、成本以及运算能力限制的设备中被广泛研究用以提高目标语音质量。二元麦克风小阵列中语音增强算法主要包括波束形成方法以及相干性滤波器方法。波束形成方法的思想是利用目标声源相对阵列的位置关系获取相应的时域和空域信息,可以保留目标声源方向的信号而抑制其他方向的干扰信号;相干性滤波器方法则通过阵元间不同信号的相关性进行噪音抑制。考虑这两种类型方法的优点,本文提出一种面向二元麦克风小阵列改进的广义旁瓣抵消器语音增强算法,通过在广义旁瓣抵消器的固定波束形成支路上使用相干性滤波器,提高固定波束形成输出信号的信噪比,然后在广义旁瓣抵消器自适应支路利用阵列的时域和空域信息对固定波束形成支路输出的信号中残余噪音进行估计,进而获得增强后目标输出信号。仿真和实际试验表明,本文提出的算法明显优于单独使用小阵列波束形成算法和相干性滤波器算法。      

基于DSP的语音时延估计实现

基于麦克风阵列的语音时延估计是语音增强和空间定位的关键技术,实现了对时延估计的几种算法做了仿真和比较,研究了利用数字信号处理器（DSP）芯片来实现时间延时估计的软硬件实现,提出并实现了基于TI公司的TMS320C6416芯片和TLV320AIC23芯片的两路语音信号采集处理。并基于语音信号的特殊性,提出了计算一段时间内时延值的特殊方法。仿真和实验的结果表明提出的方法能够较准确的计算和检测出一段时间内两路语音信号的时间延时。