线性麦克风阵列定向性能的研究
一种基于麦克风阵列的声源定位算法研究
一种基于麦克风阵列的声源定位算法研究王勇;刘颖;刘建平【摘要】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).%The acoustic source is widely used in audio and video conference system and gunshot localization system. In this article, a novel acoustic source localization algorithm for microphone array based on minimum entropy and stochastic region contraction (ME) is proposed. The algorithm show that the acoustic source can be developed to estimate time delay between microphones on a basis of minimum entropy and localize the acoustic source in search space by using discrete grid search algorithm. Experimental results show that the proposed algorithm is much more robust than GCOPHAT in noise and reverberation environment.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2011(034)019【总页数】4页(P61-64)【关键词】麦克风阵列;声源定位;最小熵值;波达时延差【作者】王勇;刘颖;刘建平【作者单位】西安电子科技大学,陕西西安710071;武警工程学院,陕西西安710086;武警工程学院,陕西西安 710086【正文语种】中文【中图分类】TN911.3-340 引言基于麦克风阵列的声源定位是声学信号处理领域中的一个重要问题。
基于麦克风阵列的实时声源定位技术研究
基于麦克风阵列的实时声源定位技术研究引言：现代社会中，人们对声音的定位和识别需求越来越高。
例如，安防系统需要准确地定位入侵者的位置；智能语音助手需要能够识别用户的指令和语音提示，并作出相应的回应；语音会议系统需要准确地定位每个与会人员的位置，以保证音频质量和沟通效果。
这些应用都需要实时地准确地定位声源的位置。
基于麦克风阵列的实时声源定位技术应运而生，成为了当前研究的热点之一主体：1.麦克风阵列的工作原理麦克风阵列是基于传感器阵列的一种声音采集系统。
通过在一定空间范围内布置多个麦克风，可以采集到多个声音信号。
麦克风阵列的工作原理是利用声音信号到达阵列中各个麦克风的时间和相位差异，从而计算声源的位置。
2.声源定位的方法常用的声源定位方法有两种，分别是时域方法和频域方法。
时域方法主要是通过计算声源的到达时间差来确定位置。
常用的算法有交叉相关法、互相关法和延迟和幅度差法。
这些方法可以通过比较麦克风阵列中各个麦克风接收到的声音信号的相位和幅度差异，计算出声源的位置。
这些方法的计算量较大，但可以实现较高的定位精度。
频域方法主要是通过计算声源信号的频谱特性来确定位置。
常用的算法有波束形成法和最大似然法。
这些方法通过比较阵列中各个麦克风接收到的声音信号的频谱特性的差异，计算出声源的位置。
这些方法计算量较小，但定位精度相对较低。
3.算法优化为了提高声源定位的精度和实时性，研究者们进行了各种算法优化的尝试。
在时域方法中，可以通过优化交叉相关法中的互相关函数的计算方式，减少计算量。
同时，可以采用快速傅里叶变换等算法进行加速，提高实时性。
在频域方法中，可以对波束形成法进行优化，改进波束形成器的权重计算方式，提高定位精度。
另外，还可以将多种算法进行融合，利用多传感器的信息进行联合估计，减小误差。
同时，通过深度学习等方法，对声源的定位问题进行建模，提高算法的泛化能力。
4.应用前景基于麦克风阵列的实时声源定位技术在安防、智能家居、自动驾驶等领域有着广泛的应用前景。
《基于麦克风阵列的语音增强研究》范文
《基于麦克风阵列的语音增强研究》篇一一、引言随着智能设备的广泛应用，语音交互技术在多个领域取得了显著的发展。
为了提高语音交互的准确性和清晰度，语音增强技术变得越来越重要。
麦克风阵列技术作为一种有效的语音增强手段，得到了广泛的研究和应用。
本文将探讨基于麦克风阵列的语音增强研究，分析其原理、方法和应用前景。
二、麦克风阵列技术原理麦克风阵列是由多个麦克风组成的系统，通过分析和处理不同位置上麦克风采集到的信号，可以有效地抑制噪声、增强目标语音。
其工作原理主要包括波束形成、时延估计和相位校正等步骤。
（一）波束形成波束形成是麦克风阵列技术的核心部分，它通过将不同位置上的麦克风信号进行加权叠加，形成一个指向目标方向的波束。
这样可以有效地抑制来自其他方向的噪声，提高目标语音的信噪比。
（二）时延估计时延估计是麦克风阵列处理中的关键步骤之一。
通过估计不同麦克风之间的信号传输时延，可以确定声源的位置。
这有助于提高波束形成的准确性，进一步增强目标语音。
（三）相位校正相位校正是为了消除由于不同麦克风之间的传输路径差异导致的相位偏差。
通过对不同位置的麦克风信号进行相位校正，可以进一步提高语音增强的效果。
三、基于麦克风阵列的语音增强方法（一）基于波束形成的语音增强通过优化波束形成的算法和参数，可以有效地抑制噪声、增强目标语音。
常见的波束形成算法包括固定波束形成、自适应波束形成等。
这些算法可以根据不同的应用场景和需求进行选择和调整。
（二）基于多通道滤波的语音增强多通道滤波是一种基于频域的语音增强方法。
通过分析不同通道之间的信号差异，可以提取出目标语音并抑制噪声。
这种方法在处理复杂环境下的语音信号时具有较好的效果。
（三）基于深度学习的语音增强随着深度学习技术的发展，越来越多的研究者开始尝试将深度学习算法应用于麦克风阵列的语音增强中。
通过训练深度神经网络模型，可以有效地提取出目标语音的特征并抑制噪声。
这种方法在处理复杂环境下的语音信号时具有较高的准确性和鲁棒性。
毕业设计论文基于麦克风阵列的声源定位技术
毕业设计论文基于麦克风阵列的声源定位技术声源定位是指通过一定的算法和技术手段，利用麦克风阵列精确确定声源在三维空间中的位置。
在现实生活中，声源定位技术具有广泛的应用领域，如视频会议、无线通信、智能机器人等。
本文将重点研究基于麦克风阵列的声源定位技术，并探讨其原理和实现方式。
声源定位技术的核心问题是如何从麦克风阵列得到的多个音频信号中准确地估计声源的位置。
传统的声源定位方法主要依赖于声音在不同麦克风之间的时间差或幅度差来进行计算，并通过几何分析得出声源的位置。
然而，这种方法受到了环境噪声、声音衰减和多路径效应等因素的影响，导致定位结果不够准确。
为了提高声源定位的准确性和稳定性，近年来提出了一些基于信号处理和机器学习的方法。
其中，基于信号处理的方法主要通过对音频信号进行频谱分析和时频变换，提取声源的特征信息，并利用定位算法将这些信息转化为声源的位置。
这类方法通常需要对环境噪声和多路径效应进行建模和去除，以提高定位的准确性。
然而，由于环境复杂性和信号处理的复杂性，这类方法在实际应用中往往存在一定的限制。
与此同时，基于机器学习的方法也逐渐得到了广泛应用。
这类方法主要通过训练算法模型，从大量的声源位置数据中学习到声源的定位规律，并在实时定位中进行预测。
与传统的方法相比，基于机器学习的方法能够更好地适应不同环境和条件下的声源定位需求，并具有较高的准确性和稳定性。
然而，这类方法需要大量的训练数据和复杂的计算过程，对硬件设备和计算资源的要求较高。
在本文中，我们将提出一种基于麦克风阵列的声源定位方法，并探讨其实现过程和效果评估。
该方法将结合信号处理和机器学习的技术手段，通过对音频信号的预处理和特征提取，提高声源定位的准确性和稳定性。
同时，我们将设计实验并收集大量的声源位置数据，利用机器学习算法训练模型，并对其进行评估和优化。
最终，我们将在实际的应用场景中验证该方法，并与传统的方法进行对比分析。
本文的研究内容对于声源定位技术的发展和应用具有一定的指导意义。
《2024年基于麦克风阵列的语音增强研究》范文
《基于麦克风阵列的语音增强研究》篇一一、引言随着人们对音频质量要求的不断提高，语音增强技术逐渐成为音频处理领域的研究热点。
麦克风阵列技术作为一种有效的语音增强手段，通过多个麦克风的协同作用，可以实现对声源的定位、语音信号的分离以及语音增强的功能。
本文旨在研究基于麦克风阵列的语音增强技术，以期在复杂环境中实现高保真的语音识别与通讯。
二、麦克风阵列基本原理麦克风阵列是由多个麦克风按照一定规则排列而成的阵列系统。
其基本原理是通过不同麦克风接收到的信号之间的相位差和幅度差，结合阵列几何结构，实现对声源的定位和信号的分离。
麦克风阵列技术广泛应用于语音识别、语音增强、声源定位等领域。
三、基于麦克风阵列的语音增强方法基于麦克风阵列的语音增强方法主要包括声源定位、信号分离和后处理三个步骤。
1. 声源定位：通过多个麦克风的信号到达时间差和幅度差等信息，估计出声源的方向和距离。
声源定位是后续信号分离的基础。
2. 信号分离：在确定了声源位置后，采用适当的信号处理算法，如盲源分离、基于高阶统计的分离方法等，从混合信号中提取出目标语音信号。
这一步骤中，针对噪声环境和不同背景下的分离效果尤为关键。
3. 后处理：通过语音增益调整、噪声抑制等后处理技术，进一步提高语音信号的质量。
后处理环节可以有效消除背景噪声、回声等干扰因素，使语音信号更加清晰。
四、研究现状与挑战目前，基于麦克风阵列的语音增强技术在理论研究和实际应用方面都取得了显著的成果。
然而，在实际应用中仍面临诸多挑战。
如：如何提高声源定位的准确性、如何有效分离混合信号中的目标语音、如何处理不同环境下的噪声干扰等。
此外，随着人工智能和深度学习技术的发展，如何将先进的算法应用于麦克风阵列技术，提高语音增强的效果和效率，也是当前研究的重点。
五、研究方法与实验结果为了解决上述问题，本文采用深度学习算法与麦克风阵列技术相结合的方法进行语音增强研究。
首先，通过构建神经网络模型，实现对声源的精准定位和混合信号的有效分离；其次，利用深度学习算法对后处理环节进行优化，进一步提高语音质量；最后，通过实验验证了该方法的可行性和有效性。
麦克风阵列信号处理技术研究
麦克风阵列信号处理技术研究麦克风是我们日常生活中经常接触到的设备之一，它们在电视、手机、电脑等产品中都有广泛的应用。
随着科技的不断发展，麦克风也在不断的升级和改进。
在这些改进中，麦克风阵列信号处理技术成为了研究的热点之一。
麦克风阵列信号处理技术，是指利用多个麦克风组成一个阵列，通过信号处理算法来分析获取到的声音信号，从而实现降噪、增强语音信号、改善声音方向等效果的技术。
这一技术被广泛应用在会议系统、声源定位、语音识别等领域。
麦克风阵列信号处理技术的优势在于，相比于单个麦克风，它可以获取到更多的声音信息。
同时，多个麦克风的信号可以通过信号处理算法进行协同处理，实现对语音信号的识别和提取。
此外，麦克风阵列技术还可以改善环境噪声，提高语音信号的清晰度。
对于麦克风阵列信号处理技术的研究，主要有以下几方面：一、阵列构建阵列构建是麦克风阵列信号处理技术的基础。
麦克风阵列的构建形式通常有线性、圆形、矩形等。
在构建阵列时，需要考虑麦克风数量、布局、间距以及方向等因素。
此外，不同的阵列构建形式会影响麦克风信号的唯象，因此需要在实验室环境下进行实验，找出最优的构建形式。
二、麦克风信号处理算法麦克风阵列信号处理技术的优秀在于信号处理算法。
不同的算法对信号处理的效果也不同。
在信号处理算法中，常用的有波束形成算法、最小方差无失真响应算法以及最大信噪比算法等。
其中，波束形成算法是阵列信号处理中最基础的处理算法，也是目前最热门的处理方式之一。
通过波束形成，可以实现从多个麦克风中提取出目标信号，使得语音信号更加清晰。
三、降噪和声源定位降噪和声源定位是麦克风阵列信号处理技术中最为关键的部分。
降噪的目标是把环境噪声从语音信号中去除，从而提高语音信号的信噪比。
最常用的环境噪声消除算法是最小均方误差法，目前市场上的很多语音识别设备都采用了这一技术。
声源定位是指通过麦克风阵列获取信号，在不需要人工操作的条件下，自动确定声源的位置。
声源定位需要进行时间延迟估计、数据融合、模型匹配等处理步骤。
基于TDOA的麦克风阵列声源方位估计算法研究
基于TDOA的麦克风阵列声源方位估计算法研究【摘要】利用麦克风阵列进行音频信号方位检测是一个十分活跃的研究领域，在工程应用中也具有重要意义。
本文采用相位交换（PHAT）作为加权函数的广义互相关算法（GCC）完成时延差估计，利用到达时延差的算法估计声源方位，并在算法模型的基础上搭建了基于数字信号处理器的四通道声源定位硬件系统平台。
【关键词】麦克风阵列；方位检测；时间延迟估计；数字信号处理1 音频信号的处理由于麦克风的阵列接收到的信号是非平稳的，没有经过调制，并且有各种噪声及混响的信号，所以它的信噪比会比较低，时延估计的性能比较差，为此我们对麦克风信号进行了以下的预处理：1.1 预滤波麦克风采集到的信号中语音信号是有限带宽信号，其能量主要集中在300-3400Hz之间，而信道噪声和背景噪声则可能分布在整个频谱空间中。
因此，算法使用带通滤波器将低频和高频段的噪声滤除，为后续处理提供高信噪比的信号。
1.2 加窗分帧在处理过程中，为保证语音信号的短时平稳性，对其进行了加窗分帧。
我们采用帧与帧互叠的方法，在语音短时平稳允许的时间间隔内，增加可处理的帧数，减少语音分帧处理所造成的不连续性。
前一帧和后一帧的交叠部分称为“帧移”，一般情况下，帧移与帧长的比值为0-1/2。
算法中采用的是1/2帧移帧长比。
加窗是用可移动的有限长度窗口进行加权的方法来实现的，也就是用一定的函数w（n）乘以x（n），从而形成加窗的语音信号。
在语音信号数字处理中常用的窗函数有汉明窗（Hamming），它的表达式如下所示（N为帧长）：w（n）=0.54-0.46cos（2π■），0≤n≤（N-1）0，n=else （1）加窗分帧处理完成后，语音信号被分割成一帧一帧平稳的随机短时信号，利用数字信号处理技术，按帧从数据中取出数据进行处理，处理完成后取下一帧，最后便可提取语音的特征参数。
1.3 端点检测端点检测就是从背景噪声中找出语音的起始点和终止点，根据语音信号的自身特点，本算法采用的是短时能量和短时过零率两种判断标准进行端点检测。
《基于麦克风阵列的语音增强研究》范文
《基于麦克风阵列的语音增强研究》篇一一、引言随着人工智能技术的快速发展，语音识别和语音交互技术已成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。
然而，在复杂多变的实际环境中，语音信号常常受到各种噪声的干扰，导致语音质量下降，进而影响语音识别的准确性和语音交互的体验。
因此，如何有效地进行语音增强，提高语音质量成为了一项重要的研究课题。
基于麦克风阵列的语音增强技术作为一种有效的解决方法，受到了广泛的关注。
二、麦克风阵列的基本原理麦克风阵列是由多个麦克风按照一定规则排列组合而成的系统。
其基本原理是通过多个麦克风的协同作用，利用声波到达不同麦克风的相位差和幅度差，实现对声源的定位和跟踪。
同时，通过信号处理技术，可以有效地抑制噪声，提高语音的信噪比（SNR），从而实现语音增强的目的。
三、基于麦克风阵列的语音增强技术1. 阵列几何设计与优化阵列几何设计是麦克风阵列系统设计的重要环节。
合理的阵列几何设计可以有效地提高声源定位的准确性和语音增强的效果。
目前，常见的阵列几何形状包括线性阵列、平面阵列和立体阵列等。
此外，还可以根据实际应用场景的需求，进行定制化的阵列几何设计和优化。
2. 声源定位与跟踪技术声源定位与跟踪技术是麦克风阵列系统实现语音增强的关键技术之一。
通过声源定位与跟踪技术，可以确定声源的位置和运动轨迹，从而实现对声源的实时跟踪和定向增强。
目前，常用的声源定位与跟踪算法包括基于时延估计的方法、基于波束形成的方法等。
3. 噪声抑制与语音增强算法噪声抑制与语音增强算法是麦克风阵列系统实现语音增强的核心部分。
通过噪声抑制算法，可以有效地抑制环境中的各种噪声，提高语音的信噪比。
同时，通过语音增强算法，可以进一步提高语音的质量和清晰度。
常见的噪声抑制与语音增强算法包括谱减法、维纳滤波器、最小均方误差等。
四、实验与分析为了验证基于麦克风阵列的语音增强技术的有效性，我们进行了大量的实验和分析。
实验结果表明，通过合理的阵列几何设计和优化、声源定位与跟踪技术以及噪声抑制与语音增强算法的协同作用，可以有效地提高语音的信噪比和识别率，从而提高语音交互的体验。
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线性麦克风阵列定向性能的研究∗段进伟, 史元春, 陈孝杰(清华大学计算机科学与技术系，北京市海淀区， 100084)Study on the Directing Performance of the Linear Microphone ArrayDuan Jin-wei, Shi Yuan-chun, Chen Xiao-jie(Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, 100084, China)+ Corresponding author: Phn: +86-010-********-805, E-mail: saundradjw945@Received 2007-07-31; Accepted 2007-08-31Abstract: Speech source localization technology, using microphone array, plays an important role in the area of human-computer interaction, especially that in smart space. The information of source position provided by the microphone array can be used in many place, such as dynamically adjust the parameters of the array in order to acquire high-quality speech audio, etc. Therefore, speech source localization has become a hot topic in both research and application areas. The objective of this paper is to analyze the affection on the symmetrical linear microphone array directing performance caused by the changes of microphone numbers, the spacing between microphones, the sampling frequency and so on. In order to accomplish this, we set up two linear microphone arrays with different hardware and designed comparative experiments. After the speech data was captured, an algorithm called SRP-PHAT was used to estimate the speech source direction. We analyzed the possible theoretic errors existed in the experiments carefully, and after the experiments, we analyzed the directing results, and compared the actual directing errors with the possible theoretic errors. At last, we summarized the performance of the two linear microphone arrays, and educed the configuration of the linear microphone array system when its integrative performance achieves the peak.Key words: linear microphone array; speech source directing; theoretic error; directing performance摘 要: 麦克风阵列在人机交互中有着重要的研究和应用价值。
而线性均匀麦克风阵列最简单，其基本功能是声源的定向。
本文通过实验分析各种参数变化对线性麦克风阵列定向性能的影响。
我们搭建了硬件参数不同的两套线性麦克风阵列并设计了对比实验。
使用SRP-PHAT算法定向声源。
我们分析了声源定向时各种可能的理论误差，对实验结果进行了误差分析，并与可能的理论误差做了对比。
通过理论分析和对比实验，本文提出了线性麦克风阵列系统的性能评价指标，并给出了综合性能最优时的麦克风阵列系统参数配置。
关键词: 线性麦克风阵列; 声源定向; 理论误差; 定向性能中图法分类号: ****文献标识码: A∗Supported by National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant No. 2006AA01Z198;作者简介: 段进伟(1985－),男,云南昆明人,大学本科,主要研究领域为人机交互与普适计算;2 1 研究背景语音是人机交互的一个重要方式，而如何得到高质量的语音信号一直是一个值得深入研究的课题。
麦克风是最常见的语音采集工具，但单个孤立的麦克风的使用要求说话人必须在物理上接近麦克风，以减少环境噪声的影响，这种使用方式限制了人的活动，十分不便。
为提高语音质量，解脱人们手持、或佩戴麦克风的束缚，基于麦克风阵列的语音处理技术逐渐成为一个新的研究热点。
麦克风阵列是利用多个麦克风排列成的一定形状的阵列，用阵列信号处理的方法，确定声源的位置、进而定向采音，提高信噪比，以获得高质量的语音信号，实现说话人方向的实时跟踪，相当于在一定范围内为每个人生成了一个虚拟的麦克风。
麦克风阵列在智能空间、新型人机交互、机器人导航等领域都有着广泛的应用。
本文研究的主要目的是分析各种参数变化对线性麦克风阵列定向性能的影响，获得线性麦克风阵列系统的性能评价指标，以及小型房间环境内综合性能最优时的麦克风阵列系统参数配置。
2 相关研究目前，在麦克风阵列的研究与实践领域中，研究的主要方向集中在麦克风阵列设计和阵列信号的处理方法上。
麦克风阵列设计主要包括硬件和拓扑结构的设计；麦克风阵列的拓扑结构中常见的有线性阵列，如ICRC 麦克风阵列[1]，NIST 的Mark-III 麦克风阵列[2]等；T 形阵列，如CHIL 的T 型麦克风阵列[3]；圆形阵列，如Yuki TAMAI 等人制作的32通道圆形麦克风阵列[4]；平面阵列，如MIT 的LOUD 超大平面麦克风阵列[5]等。
其中，线性均匀麦克风阵列的结构最简单，也是组成其他拓扑结构阵列的基础，其基本功能是声源的定向。
而阵列的处理方法主要是声源定向定位技术，声源定向定位技术主要分为三大类：(1)基于最大输出功率可控波束方法(Steered Beamformers)[6]；(2)基于高分辨率谱估计定向方法(High-resolution Techniques)[7]；(3)基于到达时间差的两步定向方法(Time Difference of Arrival Procedures)。
声源定向算法可以参考实现的有GCC 、SRP 、GCC-PHAT 、SRP-PHAT [10]等声源定向算法。
然而麦克风阵列的部署依据，即麦克风阵列的组成与性能的关系，尚无可参考的模型；本文采用理论与实践相结合的研究方法，采用拓扑结构最简单的线性麦克风阵列，在两个实验系统上分析了麦克风数量、麦克风间距、系统数据采样率、声源音量等参数不同时对线性麦克风阵列系统定向性能的影响，获得了具有参考价值的性能评价指标和系统参数配置，对于麦克风阵列的研究与应用均具有基础性的意义。
3 麦克风阵列系统这一节中，我们将介绍本文实验系统的构成和麦克风阵列系统的基本实现原理。
3.1 实验系统的构成表1. 两套麦克风阵列系统的硬件对比 DAR 麦克风阵列 NI 麦克风阵列麦克风型号LD2450 BSWA MPA 416 麦克风灵敏度0.14V/Pa 50mV/Pa 采集卡型号 恒通DAR2000NI PCI 4472 采集频率16k / 32k 1.0k~102.4k 采样精度16bit 24bit 本底噪声 高 低本文主要研究的是测试麦克风间距、麦克风数量、组成阵列的元件(主要是麦克风和多路音频采集卡)性能的改变对线性麦克风阵列定向性能的影响，为此，我们搭建了两套线性麦克风阵列系统，为方便表述，根据两套系统采集卡型号的不同，我们分别将两套系统命名为DAR 系统和NI 系统，这两套系统都主要由一块多路音频采集卡和一个由8个麦克风组成的阵列组成。
为保证两套系统录音的同步性，我们使用了我们实验室开发的分布式软件平台Smart Platform [9]来控制两套系统同步录音。
组成两套麦克风系统的元件型号及参数段进伟史元春陈孝杰: 线性麦克风阵列定向性能的研究 3对比如表1所示，可以看出，NI系统的元件性能整体高于DAR系统。
实验环境是一个约650×550cm大小的房间，如图1所示。
由于我们此次实验的目的是测量线性麦克风阵列在水平面上的定向性能，因此将麦克风阵列的高度设置为150cm，和一般成人站立时嘴巴的高度差不多；两套线性麦克风阵列放置在房间中的同一位置，以使实验对比具有可信度，放置位置见图1。
为了便于测量，我们按照房间地面上方砖的布置，选择了57个点作为测试声源点，图1中的四个着色点由于有障碍物的存在而无法进行测试，则实际有53个测试点。
3.2 麦克风阵列系统的实现原理麦克风阵列系统可以分为两层，一个是负责同步声音采集的硬件层，另一个是语音信号处理的软件层。
线性麦克风阵列系统从声音采集到最终的高质量语音输出一共需要经过六个步骤，分别是声音采集、信号预放大、模数转换、信号同步、声源方向计算和语音增强输出，硬件层包含前面四步，而软件层包含后面两步。
图1 实验麦克风阵列和测试点的布局图2 误差与α、r/b的函数关系示意图硬件层主要由多个麦克风和一个多路音频采集卡组成，麦克风完成声音采集和信号预放大；多路音频采集卡则完成模数转换和多路信号的同步。
软件层的作用是对采集到的声音信号进行处理以估计声源的方向，然后根据结果，调整各通道的延迟和增益来增强语音信号，实现定向采音的功能。