麦克风阵列声源定位中时延估计的改进

时延估计是阵列信号处理中的关键技术,是麦克风阵列声源定位系统中常用的方法.影响麦克风阵列声源定位性能的因素有很多,混响就是其中之一.通常麦克风阵列定位系统多处于室内环境中,除了其他干扰噪声和环境噪声的影响外,声源本身经过环境反射造成的混响也会对其性能造成较大的影响.本文在互相关原理的基础上,综合两种不同的频域加权算法,PATH加权和ML加权进行改进,弥补了原算法不能同时稳健噪声和混响的不足,并得到多种环境下的最优q值,降低了多径效应对估计阵元间的相对时间延迟的影响,提高了时延估计的准确率和声源定位精度.实验结果证实了新方法的时延估计准确率高和最优q值的有效性.     

基于改进时延估计的声源定位算法

针对强噪声和强混响条件下, 室内声源定位算法收敛速度慢和定位精度低等问题, 提出一种基于改进时延估计的声源定位方法. 该方法建立在单源多元混响模型下, 首先用四元十字型麦克风阵列估计时延; 然后在广义互相关时延估计算法的基础上, 引入二次相关法以削弱噪声干扰, 同时采用LMS(最小均方)自适应滤波算法弥补广义互相关方法的不足, 提高混响环境下的时延估计精度; 最后, 通过远场近似几何方法定位声源. 实验结果表明, 与相位变换加权广义互相关函数(GCC-PHAT)算法相比, 该方法具有较好的抗噪能力与抗混响能力, 能获得更准确的定位结果.     

基于麦克风阵列的时延估计新方法

针对传统时延估计方法易受噪声和混响影响的问题,提出了一种基于麦克风阵列的时延估计新方法.该方法充分利用多个麦克风的空域信息和每个麦克风时域信息,以提高算法对环境噪声的抑制能力.该方法在抗噪声和抗混响性能方面都优于常用的PHAT-GCC(Phase Transform-Generalized Cross Correlation) 方法.仿真实验表明,与MCCC(Multichannel Cross Correlation Coefficient)方法相比,在信噪比为20 dB,阵元个数为2～6个,混响时间在200～620 ms条件下,该方法的时延估计错误率明显降低.     

基于倒谱分析的防混响时延估计算法

为了提高混响条件下时延估计算法的精度,对广义互相关时延估计算法进行分析后,介绍了倒谱分析在去混响处理中的作用,根据接收信号中各种成分在倒谱的分布情况,对基于同态滤波的时延估计方法提出改进方案。通过仿真实验对比传统时延估计算法和新算法的性能,并从误差角度分析时延估计的准确度。从仿真结果可以看出,本文提出的算法在混响比较严重的环境中做时延估计,其均方根误差比广义互相关时延估计算法(GCC)降低了20%左右,比改进前的基于同态滤波广义互相关算法(CEP-GCC-TDE)降低了8%左右,估计精度有了进一步提高,在室内声源定位中具有实用价值。     

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CTF-GSC和后置滤波的麦克风阵列语音增强

由于语音环境中各种噪声的特殊性、复杂性和不确定性等因素,尤其在带有混响的复杂环境下,一般的广义旁瓣抵消器语音增强算法的性能严重下降,很难取得较为理想的抑制效果。针对这一情况,该文提出了一种基于改进型归一化最小均方的卷积传递函数广义旁瓣抵消器和改进型后置滤波语音增强算法。该算法利用卷积传递函数近似形式代替传递函数广义旁瓣抵消器中的相乘传递函数近似形式,并结合后置维纳滤波进行语音增强。实验测试结果表明,该算法可以有效抑制相干性和非相干性噪声,提高系统信噪比,减少语音失真。在含有混响的复杂环境中,与其他经典算法对比,该算法的鲁棒性更好,效果更明显。     

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。     

广义二次相关时延估计算法改进

在基于TDOA的声源定位算法中时延估计的精确度是关键,时延估计极小的误差也会导致定位结果的偏离,因此为了提高声源定位的精度,必须对时延进行准确的估计.传统的广义互相关时延估计方法是通过添加相应的加权函数来提高语音信号中的有效成分,从而提高时延估计的精度.然而现实中声学环境非常复杂,在较低信噪比的情况下,传统广义互相关时延估计法的性能开始下降,导致时延估计误差变大.针对这一问题提出了一种基于二次相关的广义互相关时延估计改进算法,该方法首先通过滤波器对接收到的音频信号进行滤波,再利用二次相关抑制了噪声对信号的干扰,然后对加权函数进行改进,提高时延估计精度.最后计算机仿真实验表明,无论在低信噪比还是在高信噪比甚至是弱混响的环境下,该方法都获得了较好的时延估计性能.     

基于双耳相干函数的鲁棒时延差估计与混响抑制算法

传统的基于相关峰的广义互相关算法在混响环境下性能急剧下降,尽管一些优先效应模型被提出以改善其性能,但是这些模型计算复杂且对阈值选取很敏感。该文首先通过协方差矩阵的特征值来分别更新语音的相干函数和噪声的相干函数,随后将语音的相干函数与理想相干函数匹配,用于时延差估计。估计出的时延差和噪声的相干函数用于相干与散射信号能量比值(coherent-to-diffuse power ratio,CDR)的估计,最后利用实时估计出来的CDR值进行混响抑制。实验结果表明:该方法的定位误差明显低于传统方法,且混响抑制后的主观语音质量评估(perceptual evaluation of speech quality,PESQ)分数高于对比算法。     

基于共变谱的CZT多源时延估计新方法

针对现实环境中经常出现的强脉冲、非高斯噪声,以α稳定分布作为噪声模型,研究了被动系统中的多源时延估计问题.同时考虑到α稳定分布噪声会降低基于二阶统计量的传统方法的性能,依据分数低阶统计量理论并引入线性调频Z变换(CZT),提出了一种脉冲噪声环境条件下的多源时延估计新方法,仿真表明该方法可有效解决脉冲噪声环境中多源时延估计的高精度问题,其性能优于常用的共变法.     

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.     

基于总体最小二乘的多麦克风阵列狙击手定位算法

针对战场狙击手威胁日益增加的严峻现实,提出了一种基于总体最小二乘的多麦克风阵列狙击手定位算法。利用空间上随意摆放的多个线性麦克风阵列,通过枪口激波到达各阵列阵元的时延差及方位角,利用总体最小二乘算法对狙击手位置进行估计;并同时可以得到狙击手的射击时间及环境声速。通过仿真证明算法具有较高的测量精度。     

二维DOA估计中麦克风阵列优化设计

在DOA估计中,往往事先假设麦克风阵列的结构,然后通过改进DOA估计方法来提高定位精度,忽视了麦克风的摆放位置对 DOA 估计性能的影响。基于此,针对二维 DOA 估计,提出改进遗传优化算法,将空时滤波器系数和麦克风阵列结构分开,构造由二维 MUSIC空间谱函数欧式距离和优化后阵元个数共为变量的适应度函数,以 DOA 估计精度为停止条件,对均匀矩形阵、均匀圆形阵和均匀同心圆阵开展优化设计。仿真结果表明,采用所提方法优化后的阵列取得了较好的DOA估计性能。     

基于波束形成的三维传声器阵列仿真

为研究基于传声器阵列的声源定位技术在户外环境下实现全方位、高效、便捷的声源信号定位,通过使用波束形成声源定位算法,在考虑传声器阵列的拓扑结构特性下,对各个三维阵列进行声源定位数值仿真。为验证不同阵列的传声器阵列定位效果,基于波束形成算法使用Matlab对相同阵元数不同分布阵型的三维传声器阵列声源定位进行仿真。结果表明：相同阵元数不同分布阵型的三维传声器阵列定位声源点的定位精度存在不同的差异,且基于波束形成的三维旋排球阵列传声器阵列在全方位声源定位中结果精确度最高。可见设计传声器阵列时,应该要充分考虑到阵元个数、阵列孔径的大小及阵元间距对阵列声源定位的影响。     

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,本文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。本文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。     

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.     

基于麦克风嵌套子阵列的频域盲反卷积算法

对卷积混叠信号盲分离过程中解决顺序模糊的方法进行了探讨，提出了一种利用麦克风嵌套子阵列，结合DOA法和相关法的更加稳健的纠正顺序不确定性的算法。仿真结果表明，利用基于麦克风嵌套子阵列的频域盲反卷积算法能够有效地解决DOA方法在低频段有效性较差、频域盲反卷积算法中低频段的顺序模糊问题。     

A self-steering close-talking microphone array

For communication in extremely noisy environments, close-talking microphone arrays are useful. Differential microphone array systems possessing excellent nearfield directivity and strong farfield-noise reduction capability are very suitable for close-talking situations. In order to improve the focusing effect at the desired bearing in the nearfield, we propose a novel self-steering system of close-talking arrays with the first-order differential sub-arrays in this paper. Calculations of directivity patterns and directivity factors show that when a kind of optimized beamforming technique is adopted even small arrays with a focusing configuration will exhibit a satisfactory nearfield directivity which is electronically steerable within a specific range. The superiority of the proposed array system is verified by experiments with real acoustic data.     

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Elman组合预测模型的瓦斯涌出量预测

为提高矿井瓦斯涌出量的预测精度,基于Elman回归神经网络原理,以指数型线性回归、双曲线型线性回归及灰色预测三种方法得到的瓦斯涌出量预测值为样本数据,建立Elman组合预测模型,并利用MATLAB软件进行预测。结果表明,Elman组合预测结果的拟合曲线更接近实际情况。该模型有效提高了瓦期涌出量的预测精度,为煤矿安全生产提供了理论支持。