基于时延估计的麦克风阵列一致性分析

基于麦克风阵列的声源定位技术广泛应用于现场录音及会议通信等领域.常用的麦克风阵列声源定位技术中,时延估计是一种硬件成本低、计算量小且易于实现的算法.影响麦克风阵列时延估计的因素很多,麦克风阵列阵元的一致性性能是其中之一.基于相位变换的广义互相关算法,提出了一种新的麦克风阵列阵元一致性估计指标.构建3组阵元一致性指标不同的麦克风阵列,开展了对实际声源的角度估计.计算麦克风阵列对声源角度的估计时延和声源角度的理想时延之间的差值,建立了其与声源角度估计误差的方差关系,提出了基于时延估计误差的麦克风阵列阵元一致性估计指标,并验证了该指标在麦克风阵列阵元选择上的实际指导意义.     

基于球麦克风阵列的三维空间多声源定位

由于球麦克风阵列本身结构的特殊性,目前它广泛的应用于声场录制、波束形成、声场重现和声场分析等等领域.利用球麦克风阵列的对称性进行三维空间的多声源定位,和传统的声源定位方法不一样,通过分析声波传播的物理特性,采用球谐函数声场分解的方法,研究和探讨了离散的球麦克风阵列求解多声源情况下球散射声场球谐系数的方法,同时采用球傅立叶变换的方法分析了多声源情况下声场的指向性因子的变化情况,并由该指向性因子的等高线图确定了三维空间中的各个声源方向.同时还大致分析了麦克风阵列的离散化所导致的声场分解的误差,讨论了麦克风阵列的大小、麦克风位置以及声场分解模态的高低对声源定位精度的影响,最后采用了遗传算法对球麦克风阵列的麦克风位置进行设计和优化,提出了在有实际应用条件限制下设计优化球麦克风阵列的一种方法.计算机模拟表明,基于声场球谐系数求解和球傅立叶变换的方法可以同时有效的确定三维空间中任意方向的多个声源的方向.     

基于HRTF和主成分分析的声源定位研究

传统双麦克风阵列在进行声源定位时有误差大、范围小,易产生前后镜像声源的混淆等缺点,而人的双耳却可以较准确地判断三维空间的声源方向.根据双耳定位原理,本文提出了一种基于HRTF和主成分分析的声源定位方法.利用具有双耳特性的双麦克风接收声信号,采用相关法辨识不同方位双耳特性差异并和HRTF数据库计算得到的真实值比较完成声源定位.仿真实验证明,提出的方法能有效进行三维空间的声源定位,突破了传统双麦克风的声源定位限制,引入主成分分析节省了定位所用数据的存储空间,为方案的实时实现提供了依据.     

基于麦克风阵列多声源定位的新方法

针对传统方法不能准确地测量远场多声源位置的问题,提出了在近场和远场都能用的多声源定位新方法.该方法采用两个L型麦克风阵列,在每个阵列通过多声源的频率及到达角的联合估计求得信号源的夹角,基于每个信号源的夹角对估计多声源的位置.通过仿真实验验证了该方法在近场、远场都能准确地测量多声源位置,通过调节两个L型麦克风阵列之间的距离能得到误差在5%以下的声源定位精度.     

基于麦克风阵列的不一致性的校正

基于麦克风阵列的声源定位技术目前在很多领域得到利用,其中时延估计算法是经常使用的一种算法,但是麦克风阵列的不一致性会影响时延估计的结果,造成声源定位的准确度不够.为了使麦克风阵列得到的定位结果不会因一致性的问题造成不必要的误差,影响声源定位的准确度.本文提出一种对麦克风阵列的校正方法,首先对房间冲击响应进行处理,尽可能去除由房间混响等因素对麦克风阵列的影响,并为了使校正的结果更加精确,对不同麦克风得到的房间冲击响应分别添加不同时延的分数级别的FIR滤波器,以改善由麦克风阵列的不一致性造成的时延误差,达到对麦克风阵列校正的效果.通过该方法,可有效改善时延估计的结果.通过实验可知,该方法计算量小,并且可作为不同声源定位方法的前置步骤,有效改善了声源估计的准确度,为后续校正麦克风阵列提供了实际的使用价值.     

基于自适应交互式多模型粒子滤波的分布式说话人跟踪算法

针对分布式麦克风网络中的说话人跟踪问题,提出一种自适应交互式多模型粒子滤波算法,以实现复杂环境下对说话人的分布式跟踪.首先,对分布式麦克风网络中的说话人跟踪问题建立状态空间模型,并利用贝叶斯滤波理论求解该问题.然后,将交互式多模型与粒子滤波相结合,提出一种双粒子滤波方法对运动模型的转换概率进行自适应估计,以更好地对多种运动模式的说话人进行跟踪.最后,应用一致性算法对分布式麦克风网络中各节点说话人位置矢量的后验分布进行最优融合,从而可能得到全局的最优估计结果.该算法不要求状态空间模型中运动模型转换概率已知,相比传统IM M PF算法对声源复杂运动具有更好的鲁棒性.仿真实验结果验证了该算法的有效性.     

基于两个L型阵列的远场多声源定位方法

针对传统方法不能准确地测量远场多声源位置的问题,提出了在近场和远场都能用的多声源3D定位新方法.该方法采用两个L型麦克风阵列,在每个阵列通过多声源的频率及到达角的联合估计求得信号源的夹角,基于每个信号源的夹角对估计多声源的位置.通过仿真实验验证了该方法在近场、远场都能准确地测量多声源位置,通过调节两个L型麦克风阵列之间的距离能得到误差在5%以下的声源定位精度.     

基于次梯度投影的数字助听器自适应声源定位方法

该方法在特征值分解算法的基础之上,利用次梯度投影方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.与传统的基于广义互相关的时延估计算法相比,提出的算法在房间反射与共振的情况下定位精度更高;与基于NLMS算法的自适应特征值分解时延估计算法相比,提出的算法收敛速度更快,并且在强噪声的情况下鲁棒性更强.基于眼镜数字助听器声源定位系统的实验与仿真研究了麦克风阵不同的几何尺寸对算法性能和定位精度的影响,证明了在不同信噪比情况下该算法都能有效定位声源的3D空间位置.     

基于麦克风阵列的声源定位算法研究及DSP实现

基于时延估计的声源定位技术是目前出现的定位方法中计算量最小、最易于实时应用的方法。时延估计的精度和鲁棒性是实现麦克风阵列声源定位系统精确与稳定的关键要素。然而在实际环境中大多存在较大的环境噪声和比较强的反射,影响了时延估计的准确性,进而影响对声源位置的准确估计。为了提高定位的精度,本文采用结合多帧加权平滑方法的GCC-PHAT-进行时延估计,仿真证明这种时延估计的方法在有噪声和混响存在的条件下仍然有比较高的准确性和比较好的实时性。搭建了一个四通道声源实时定位系统,对该系统的性能进行了测试。实验结果表明,在实验室的有噪音和反射的环境中,该系统的角度定位精度基本上能够控制在一个较小的范围内,具有比较强的应用性和稳定性。     

宽间距麦克风阵列聚合角度谱空间混叠抑制方法研究

针对宽间距麦克风阵列在混响环境下的多声源波达方向估计问题,基于声源信号时频稀疏特性研究了1种能有效抑制空间混叠影响的聚合角度谱方法。该方法采用声源能量积累策略和恒虚警率检测技术,仅对频域积累输出中的高值分量进行帧间时域聚合处理,显著降低了聚合角度谱中的空间混叠伪峰高度和数量。仿真结果表明,该方法能够明显增大真实声源谱峰与伪峰之间的高度差,对宽间距阵列声源定位时的空间混叠抑制效果优于现有聚合角度谱方法。     

面向多声源的压缩感知麦克风阵列的波达方向估计

在语音识别、说话人识别等语音交互应用领域中,麦克风阵列常常工作于多声源工作场景,因而需要更高的波达方向(DOA)估计分辨性能.压缩感知(CS)的DOA估计算法可将声源定位的问题转化成稀疏信号的重构问题,进而提高在高混响、低信噪比环境下的DOA估计性能.基于这一思想,将CS方法应用于多声源方位估计.考虑到传统的基于CS的DOA估计算法利用实测声源传输响应作为混合矩阵时,会因噪声的存在而导致多声源条件下的匹配程度下降,提出了利用基于阵列各阵元之间时延关系所生成的不同方位的声源传输响应来构造CS混合矩阵,即构造房间冲激响应CS(CRR-CS)的DOA估计算法,从而实现多声源的DOA稀疏恢复.通过实验验证了该方法优于传统方法,能更好地实现定位.     

基于TDOA麦克风阵列声源定位技术

随着科技的进步和发展,声源定位技术已经成为人们研究的重要课题之一。基于声达时间差(TDOA)是阵列语音信号处理的核心技术,其作用是估算出同一声源信号到达不同麦克风时,因为传输的距离不相同而引起的时间差。麦克风阵列对于室内环境噪声抑制、声源定位、跟踪这些方面都比单个麦克风有优势,从而优化语音信号采样质量。该文主要讲的是用麦克风阵列和时延估计声源定位方法对声源进行定位及跟踪。     

基于空间重构相干声源的麦克风阵列性能评价技术研究

基于波束形成算法的麦克风阵列系统被广泛应用于噪声源定位中，空间分辨率、动态范围是阵列进行多声源定位中的关键性能参数．工程中常用的阵列性能评估方法为小尺寸声源测试法，受声源尺寸及指向性的影响，其在使用不同声源对同一阵列进行测试时，测试结果往往有较大误差，且该测试方法对环境要求较高．基于此，本文提出了一种基于多通道标准耦合腔声源的空间声源重构方法，可重构出任意位置、频率及强度的空间点声源，通过标准耦合腔输出至对应坐标的麦克风传感器，重构两个相干点声源可代替实际空间小尺度声源对麦克风阵列性能参数进行测量分析．本文选取工程中常用的30通道螺旋形麦克风阵列，分别进行数值模拟、标准耦合腔实验及实际小尺寸声源对比实验．在2～4 kHz频段内，多通道耦合腔标准相干声源对阵列的测试结果与数值模拟结果高度一致，表明该方法的有效性．实际小尺寸声源的对比实验结果表明：耦合腔标准声源重构法受测试环境影响程度更低，分析麦克风阵列性能时测量误差小、精度高．     

近场声源方位和距离联合估计算法

为提高近场麦克风阵列的声源定位精确度,对基于麦克风阵列的声源定位技术进行研究.详细分析了近场信号传播模型,并结合窄带子空间算法,对宽带ISM(Incoherent Signal-Subspace Method)算法进行改进,提出一种近场子空间声源方位和距离联合估计算法.该算法根据短时信号的频率特性,在特定频率上对信号应用子空间算法进行方向距离联合估计并对结果进行叠加,从而得到最终结果.该算法在相关信源和混响条件下均能得到较好的DOA(Direction-of-Arrival)估计效果.计算机仿真验证了算法的有效性.     

噪声下基于耳蜗基底膜分频特性的声源定位

在人与人交流中,人耳能很好地定位出周围声音的位置,而在声源定位技术里,基于传统麦克风声源定位在噪声环境下无法精确地定位出声源.根据人耳能准确地辨别出声源这一特性,提出一种在噪声下基于人耳耳蜗基底膜分频特性的声源定位方法.该方法是利用多个麦克风对声源信号进行采集,将采集到的信号通过基底膜滤波器进行滤波、除去与声源无关的噪声,运用空间映射互相关方法对声源进行定位.该方法所定位出的声源位置比传统声源定位技术所定位的位置误差小、精准度高.实验结果表明,噪声环境下基于耳蜗基底膜分频特性的声源定位比基于传统麦克风声源定位技术更接近声源的真实位置;噪声环境下基于耳蜗基底膜分频特性的声源定位具有更高的精度与更好的鲁棒性.     

采用可调波束形成器的GSC麦克风阵列语音增强方法

基于广义旁瓣抵消器(generalized sidelobe canceller,GSC)算法的麦克风阵列语音增强技术已得到广泛研究,但由于其通常需传统的声源定位方法提供声源方位,语音信号信噪比(SNR)低时声源定位精度将明显下降并影响到语音增强效果.提出了一种新的麦克风阵列语音增强方法,该方法在GSC中引入可调波束形成器估计声源方位以抑制背景噪声影响.不同类型背景噪声下的实验室语音增强结果表明了该方法的有效性.     

圆形传感器阵列多运动声源二维波达方向估计

针对超定条件下多运动声源目标二维波达方向角估计中,传统的波束形成法、MUSIC法等不能分辨临近目标、需要设置立体传感器阵列等问题,提出了基于圆形传感器阵列的独立分量分析算法。算法结合完全正交分解和GIVENS旋转实现数据的在线预白化并更新,采用向量来表示传感器和运动目标的方位角,通过结合独立分量分析算法和波束形成法,间接估计出了运动源的二维方向角,最后进行了数值模拟实验并与传统MUSIC方法进行比较。结果表明,该方法能够准确地探测和识别多运动声源目标的数目并估计其二维波达方向,为智能地雷目标探测提供了新方法。     

一种适用于双微阵列的语音增强算法研究

考虑到传统单通道语音增强算法对噪声抑制的局限性,本文采用由两个微型麦克风阵列组成的双微阵列,利用该阵列空间结构的时空域特性对含噪语音进行处理,提出了一种适用于双微阵列的语音增强算法。该增强算法是将各通道采集到的带噪语音信号先使用对数最小均方误差(Logarithmic Minimunm Mean Square Error,LogMMSE)提升其信噪比,然后利用频域宽带最小方差无畸变响应(MVDR)通过对目标声源信号的获取,保留目标声源方向的信号并抑制其他方向的信号干扰,最后通过一个改进可懂度结合改进最小控制递归平均(Improved Minimum Controlled Recursive Average Algorithm,IMCRA)噪声估计的维纳滤波器来去除噪声残留提升语音质量。仿真实验结果表明,相比传统的单通道语音增强算法,该算法具有良好的噪声抑制性能。     

一种适用于双微阵列的语音增强算法

考虑到传统单通道语音增强算法对噪声抑制的局限性,采用由两个微型麦克风阵列组成的双微阵列;利用该阵列空间结构的时空域特性对含噪语音进行处理,提出了一种适用于双微阵列的语音增强算法;该增强算法是将各通道采集到的带噪语音信号先使用对数最小均方误差(logarithmic minimum mean square error,Log MMSE)提升其信噪比;然后利用频域宽带最小方差无畸变响应(MVDR)通过对目标声源信号的获取,保留目标声源方向的信号并抑制其他方向的信号干扰;最后通过一个改进可懂度结合改进最小控制递归平均(improved minimum controlled recursive average algorithm,IMCRA)噪声估计的维纳滤波器来去除噪声残留提升语音质量。仿真实验结果表明,相比传统的单通道语音增强算法,该算法具有良好的噪声抑制性能。     

实时视频定位的麦克风阵列参数初始化算法

针对移动机器人近场声源定位中,需要实时获取声源目标与麦克风阵列中心相对位置和角度的问题,提出一种基于视频定位的室内声源位置测量算法,实时地为麦克风阵列提供初始化参数,为移动机器人快速建立室内近场声源环境认知实现辅助功能。该方法利用A4纸打印的位置定位板,通过摄像头采集视频数据,逐帧寻找角点后搜索定位板中心点和顶点,以此计算出麦克风阵列到声源的实际距离和方位角度。经仿真实验分析,该算法能够在室内环境中实时快速地测量声源目标位置,为机器人后续语音定位、识别与跟踪提供辅助与校准功能,具有较强的工程实用价值。