麦克风阵列时延估计的Cramér-Rao界限

 麦克风阵列拓扑结构对麦克风阵列语音处理系统具有重要影响.该文针对麦克风阵列语音处理系统的时延估计性能,通过对声源和麦克风空间位置的几何描述,推导出了时延估计的Cramér-Rao界限,分析了麦克风阵列拓扑结构对其时延估计性能的影响,并给出了常见的麦克风阵列拓扑结构时延估计性能的仿真实验.实验结果有效地验证了理论分析所得出的结论.     

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。     

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LPC残差的语音定位算法设计

本文主要采用TDOA算法,重点研究了基于麦克风阵列的声源定位技术。在对广义互相关时延估计算法分析的基础上,通过引入基于C_0复杂度的端点检测技术、线性预测和IIR平滑滤波,设计了基于线性预测残差的广义互相关算法。本文同时给出了平面四元十字麦克风阵列的设计及定位原理,完成了基于DM368的嵌入式语音定位系统设计。测试结果表明,本文所设计的系统有效改进了时延估计的准确性,提升了噪声环境下的定位性能。     

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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

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）。     

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。     

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。     

基于反幂法和卡尔曼滤波的自适应语音去混响方法

噪声鲁棒的自适应语音信号去混响是现代语音信号处理的重要研究内容,其困难在于语音信号的非白性、非平稳性及房间的超长冲激响应特性。针对单输入多输出(SIMO)麦克风阵列系统获取的多路混响语音信号,提出了一种新的去混响算法。首先通过相关法时延估计对SIMO混响语音信号进行时延对齐;其次在保持SIMO系统输出信号间交叉关联关系(cross relation)基础上对混响语音信号进行预白化处理;最后把交叉关联关系、用于矩阵最小特征向量计算的反幂法与卡尔曼滤波解卷积方法有机结合,实现了SIMO混响语音信号的实时自适应去混响。仿真与实验研究表明,本方法对混响语音信号去混响效果明显,同时具有较好的抗噪声性能。      

基于信号相位差和后置滤波的语音增强方法

 在复杂的声学环境中,通常噪声场特性和混响强度是未知的,这样就对麦克风阵列语音增强算法的性能提出了较高的要求.本文提出一种基于带噪语音信号相位差和后置滤波的语音增强方法.首先,将麦克风阵列接收信号分帧,利用相邻两个麦克风之间每帧带噪语音信号的相位差,构成该帧改变频率点幅度谱值的比例系数,对该帧带噪语音信号进行掩蔽增强处理,得到预处理信号;然后利用固定波束形成、独立分量分析算法和后置滤波技术对预处理信号进一步处理,从而有效地抑制了噪声.计算机仿真实验结果表明,在存在一定混响的多种噪声场中,该方法均具有较好的噪声抑制能力.     

基于锥形麦克风阵列的语音增强技术研究

针对强噪音环境中小体积应用场合下的语音增强,设计了一种基于锥型麦克风阵列结构的语音增强方法。该方法充分利用锥形结构中锥底麦克风阵列对锥顶麦克风的良好噪声抵消性能,结合端点检测器和两级自适应滤波器设计的多通道抗串扰噪声抵消算法,实现了强噪音环境中的语音增强。理论分析和仿真验证了锥形结构设计的合理性和优越性,仿真结果表明,改进的多路抗串扰噪声抵消算法应用于此锥形结构的麦克风阵列中可提高语音信号的信噪比,对语音的损伤小,在强噪音环境中语音增强效果显著。     

实时高精度麦克风阵列数据采集系统

针对麦克风阵列语音增强系统对高精度和强实时性数据采集的需要,设计并实现了一种基于FPGA的麦克风阵列数据采集系统。其主要包括数模转换模块、数据接收处理模块和以太网控制模块3部分,实现了对16路语音信号的高质量采样和传输。系统中,将UDP数据报协议用硬件编程语言verilog在FPGA上实现,与基于操作系统的TCP/IP协议族实现UDP协议相比,大大提高了资源利用率。测试结果表明,系统能完成16路语音信号的高精度、高可靠性实时采集和传输,以太网传输速率达2.3MByte/s,满足了麦克风阵列语音增强系统的研究需要。      

基于麦克风阵列的声源定位系统设计与应用

概括声源定位实验原理并设计麦克风阵列进行声源的捕捉,通过多次实验验证,与仿真软件的数据拟合,使得声源定位算法得到进一步提升。系统配备专门的上位机控制软件,当上位机得到各组麦克风阵列收集到的数据后,经Matlab程序估计时延及解析声源位置,通过软件的声源波形图和声源雷达图使得声源的定位更加直观。     

基于近场波束形成的麦克风阵列语音增强方法

当麦克风阵列用于封闭环境中非手持式语音拾取时,必须面对的一个问题是声场为阵列近场的问题。该文在子带自适应波束形成方法的基础上,引进了一种基于近场波束形成的麦克风阵列语音增强方法。该方法充分利用了近场球面波的波前弯曲率,有效地衰减了混响和噪声对期望信号的影响。仿真实验结果表明,在小房间混响条件下,基于近场波束形成的麦克风阵列语音增强方法取得了较好的噪声抑制效果。     

毫米半径麦克风阵列语音分离系统

随着语音技术的发展，越来越多语音处理系统尝试应用于现实生活。然而在实际场景中，噪声干扰是一个影响语音识别等任务准确率的重要因素。为了克服噪声问题并提升性能，需设计语音分离或增强模块。文中通过结合波束成形与神经网络设计了在毫米半径麦克风阵列场景下的语音分离系统并在语音识别任务上进行了测试。实验显示文中设计的系统对语音识别准确率有一定帮助。该方法可以应用于设备空间受限的场景中以提高性能。