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．     

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.     

基于麦克风阵列声源定位的发展历程及关键技术

回顾了基于麦克风阵列的声源定位系统的发展历程,对声源定位关键技术进行了讨论,分析了现有算法并对各算法的优缺点进行比较,文章的最后对麦克风声源定位技术的难点进行了概述,为进一步研究麦克风阵列信号处理奠定基础。     

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.     

基于三线交点球麦克风阵列的远场多声源定位

设计一种三线交点球麦克风阵列,利用该阵列进行球面声压采样,实现了基于平面波分解的三维空间远场多声源定位.声源定位对比实验结果表明,采用98元的三线交点球麦克风阵列进行远场多声源定位,可以提高声源定位的精度和空间分辨率,且对环境噪声具有良好的鲁棒性.     

一种简单的三维空间声源定位方法

为了简化使用话筒阵列对空间声源的定位，文中提出了一种简单的三维空间声源定位方法．该方法在直角坐标轴上放置4个麦克风，声源到达麦克风对之间的时间差可以由测量接收信号的互相关函数得到．由到达时间差和一个近似的锥模型可以很容易得到声源相对于3个坐标轴的方位角，从而转换成极坐标系中的方位角和仰角．相比较已有方法：该方法具有简单易行、计算量小的显著优点．     

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.     

基于四阶矩的单矢量水听器多声源定位算法

为了克服基于四阶累积量的矢量水听器声源定位算法的计算复杂度高、运算量大以及定位精度不高等问题,提出一种基于四阶矩的单矢量水听器多声源定位算法.该算法利用信号四阶矩的性质,将单矢量水听器阵元数和声源数进行虚拟扩展,从而得到更多的多声源定位信息;通过提取有效阵元的方法减少了冗余,利用搜索峰值方法得到期望的多声源方位.理论分析和实验结果表明,该算法有效降低了计算量、提高了定位精度,克服了基于高阶累积量的矢量水听器定位算法的不足.     

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.     

基于均匀圆阵的循环平稳信号的DOA估计

相干信源的DOA估计一直是一个十分棘手的问题,由此提出了一种基于均匀圆阵的利用信号循环平稳特性进行DOA估计的方法.利用模式空间变换算法以及矩阵分解算法的思想,结合信号的循环平稳特性和Cyclic MUSIC算法,实现在高斯白噪声背景下均匀圆阵相干信源的DOA估计.通过MATLAB仿真验证了该算法具有良好的解相干能力,在低信噪比条件下具有比常规的循环空间平滑算法更好的解相干性能.     

基于时延估计的远场被动声源定位算法

现有的基于时延估计的声源定位算法大多假定声源是近场源,而在手机等手持式声源定位设备这种小尺度传声器阵列的应用场景中,声源主要为远场源。传统的基于时延估计的声源定位算法在处理远场源时,效果不佳。为了实现在该类情景中快速而准确地定位,提出一种适用于远场源的定位算法;同时提出一种用于计算广义互相关-相位变换(generalized cross correlation phase transformation, GCC-PHAT)时延估计结果置信度的算法,置信度用于估算时差(time difference of arrival, TDOA)协方差矩阵和选用传声器对。将传声器视为节点,用置信度表示节点间的距离。将传声器对的选用问题转化为图论中的路径规划问题,即寻找经过所有节点的最长路径。MATLAB仿真实验结果表明：当声源归为远场源时,与传统Chan算法相比,本文提出的远场定位算法在准确度和精度方面都有很大优势。采用基于路径规划的传声器对筛选算法后,远场定位算法将具有优异的抗干扰能力,在低信噪比或者高混响时间等恶劣声学环境下,也具有令人满意的定位效果。     

一种自适应调零阵的LCMV算法

详细推导了基于功率倒置阵列的线性约束最小方差(LCMV)算法及其递推公式,避免了矩阵求逆的复杂运算。然后在Matlab环境里构建了仿真模型来模拟实际的接收环境和复现阵列接收到的信号,对均匀线阵和圆阵都做了仿真,并得到了相应的阵列波束图,为自适应天线的实用设计提供了参考和依据。仿真结果表明:该算法收敛速度快、易于实现,利用LCMV算法作为自适应算法的功率倒置阵列抗干扰方案适合在强干扰的环境下工作,干扰越强,其对应的零陷越深。     

基于内插阵列变换的相干源测向方法研究

利用内插阵列变换和前/后向空间平滑技术在阵列信号处理中的优点,提出了一种对相干信源进行超分辨测向的有效方法.该方法首先在不同的内插区间将均匀圆阵虚拟成等距均匀线阵,使其阵列流型具有Vandermonde矩阵形式,然后使用基于前/后向空间平滑技术的MUSIC算法对相干信号的波达方向进行有效地估计.该方法的主要优点在于,当相干信源数多于阵元数时仍可有效地估计出相干信源的二维波达方向,并且可实现全方位、无模糊的角度估计.计算机仿真证明了其有效性.     

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。     

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.     

一种改进的虚拟阵列语音信号DOA估计算法

虚拟阵列DOA(Direction Of Arrival)估计算法由于计算量低和资源利用率高得到了快速发展,然而虚拟阵列语音信号DOA估计算法还少有报道.本文为了提高语音信号DOA估计的准确度,对虚拟阵列语音信号DOA估计算法进行了改进.算法首先对接收信号进行能量及熵结合的语音分帧检测;其次基于功率谱方差最小和谱熵最大两个原则分别对检测后的信号进行选帧,并对选出的帧做DOA估计;最后将两者的DOA估计结果进行加权平均.本文对方差选帧的DOA估计结果、谱熵选帧的DOA估计结果和两者加权平均后的DOA估计结果进行了比较.实验结果和分析表明结合方差选帧及谱熵选帧的DOA估计算法在用于虚拟阵列语音信号DOA估计时有更高的准确率.     

基于互相关序列和BP网络的声源定位算法

在基于麦克风阵列的声源定位算法中,一种常用算法的基本思路是通过麦克风接收到信号的相关序列来计算信号之间的时延,进而再根据阵列的结构确定声源的位置。在分析传统的声源定位算法基础上,针对双五元十字阵模型,介绍传统的基于广义互相关相位变换加权(generalized cross correlation-phase transform, GCC-PHAT)时延估计的定位算法,并给出基于GCC-PHAT时延估计和反向传播(back propagation, BP)神经网络的定位算法、基于抛物线互相关时延估计和BP网络的定位算法,进而通过分析影响时延估计的主要因素,提出了基于互相关序列和BP网络的新定位算法,该算法将GCC-PHAT互相关序列最大值点的位置、最大值点及其左右各一点的相关值作为BP网络的输入,通过对BP网络进行训练来实现声源的三维定位。仿真实验表明：与传统的基于GCC-PHAT时延估计的定位算法相比,所提出的各个算法均具有较好的定位效果,后者均比前者的定位精度更高,而且提出的基于互相关序列和BP网络的新定位算法在低信噪比和高混响的条件下,也具有较好的定位效果。