语音信号处理第10章 声源定位


10.2.2 人耳声源定位线索
(3)头相关传输函数
从某一个方位的声源发出的声信号在到达听者的耳膜之前 必然与听者的头部、肩部以及躯干、耳廓发生了反射、折 射、散射以及衍射等声学作用,其既与声源相对于听者的 方向有关,也因人体部位形状及大小的不同而存在个体差 异。人体的这些部位对声信号的影响可以统一用一个函数 来表示,即头部相关传输函数 HRTF。HRTF描述了声波 从声源到双耳的传输过程,它是综合了 ITD、ILD 和频谱 结构特性的声源定位模型。在自由场情况下,HRTF定义 为: PL (l , , , f ) H L H L (l , , , f ) P0 (l , f )
10.3.1 窄带阵列信号处理模型
假设麦克风阵由M个全向麦克风组成,信号源的个数为P, 所有到达阵列的波可近似为平面波。将第一个阵元设为参 考阵元,则到达参考阵元的第j个信号为:
A B θ r O D
L1
L2
C
θ
反转模型就可以得到水平角度θ, 如下式所示: c g 1 ( ITD ( , f )) r f 上式不能通过普通方法求解方程, 可使用切比雪夫序列获得的多项式 -1 近似,进而获得g 的近似表示:
3 5 x x x g 1 ( x ) 2 96 1280
10.2.1 人耳听觉定位原理
人耳可以听到频率在20Hz-20kHz范围内的声音。人耳听觉 系统有两个重要的特性,一个是耳蜗对于声信号的分频特 性;另一个是人耳听觉掩蔽效应。人耳对声源目标的水平 方位评估相比其垂直仰角而言,则要精确的多。 在混响环境中,优先效应起到重要作用,它是心理声学的 特性之一。所谓的优先效应,当同一声源的直达声和反射 声被人耳听到时,听音者会将声源定位在直达声传来的方 向上,因为直达声首先到达人耳处,即使反射声的密度比 直达声高10dB。当将优先效应用在混响环境中识别语音时, 就产生了哈斯效应。哈斯观察早期反射声时,发现早期反 射声只要到达人耳足够的早将不会影响语音的识别,相反 的由于增加了语音的强度而有利于语音的识别。
应用——被动声定位器
应用——Humanoid Robot HRP-2 ICRA 2004
应用——助听器方向性麦克风技术
应用——声相仪
ห้องสมุดไป่ตู้
10.2
双耳听觉定位原理及方法
人类听觉系统对声源的定位机理主要是由于人的头部以及 躯体等对入射的声波具有一定的散射作用,以致到达人双 耳时,两耳采集的信号存在着时间差(相位差)和强度差 (声级差)。对于频率较高的声音,还要考虑声波的绕射 性能。由于到达两耳处的声波状态的不同,造成了听觉的 方位感和深度感,这就是常说的“双耳效应”。 不同方向上的声源会使两耳处产生不同的(但是特定的) 声波状态,从而使人能由此判断声源的方向位置。总的来 说,利用双耳听觉在水平面内的声源定位要比垂直面内的 声源定位精确得多,后者存在较大的个体差异。
在低中频(f<1.5kHz)情况下,双耳时间差是定位的主要 因素;对于频率范围在1.5~4.0kHz的信号来说,声级差和 时间差都是声源定位的影响因素;而当频率f>5.0kHz时, 双耳声级差是定位的主要因素,与时间差形成互补。总的 来说,双耳时间差和声级差涵盖了整个声音频率范围。
10.2.2 人耳声源定位线索
(2)耳廓效应
耳廓效应的本质就是改变不同空间方向声音的频谱特性, 也就是说人类听觉系统功能上相当于梳状滤波器,将不同 空间方向的声音进行不同的滤波。耳廓具有不规则的形状, 形成一个共振腔。当声波到达耳廓时,一部分声波直接进 入耳道,另一部分则经过耳廓反射后才进入耳道。由于声 音到达的方向不同,不仅反射声和直达声之间强度比发生 变化,而且反射声与直达声之间在不同频率上产生不同的 时间差和相位差,使反射声与直达声在鼓膜处形成一种与 声源方向位置有关的频谱特性,听觉神经据此判断声音的 空间方向。
10.3
麦克风阵列模型
10.3.1 窄带阵列信号处理模型
麦克风阵列结构就是一定数量的麦克风按照一定空间放置 而构成的麦克风组,也称为麦克风阵列的拓扑结构。麦克 风近场和远场模型的判断公式为:r<2L /λ 。 近场和远场模型下不同的拓扑结构所构成的导向向量也不
2
相同。不同的导向向量携带的信息也不同,声源近场模型 中所携带的信息不仅有距离、时延,还有声源空间位置; 而声源远场模型中携带的仅仅是声源的空间位置信息,即 方位和俯仰。此外,阵元间距也直接影响声源定位的结果, 而阵元个数可以适当的提高定位精度。
第10章 声源定位
概述 双耳听觉定位原理及方法 麦克风阵列模型 房间回响模型 麦克风阵列的声源定位方法 总结与展望
10.1
概述
声源定位技术主要是研究系统接收到的语音信号相对于接 收传感器是来自什么方向和什么距离,即方向估计和距离 估计。声源定位是一个有广泛应用背景的研究课题,其在 军用、民用、工业上都有广泛应用。 声源定位技术的内容涉及了信号处理、语言科学、模式识 别、计算机视觉技术、生理学、心理学、神经网络以及人 工智能技术等多种学科。一个完整的声源定位系统包括声 源数目估计、声源定位和声源增强(波束形成)。目前的 声源定位研究主要分为两类:基于仿生的双耳声源定位算 法和基于麦克风阵列的声源定位算法。
PR (l , , , f ) H R H R (l , , , f ) P0 (l , f )
10.2.3 声源估计方法
对于不同的信号频率,双耳时间差 模型有一定的变化规律,可以用参 数化形式表示: r (sin ) ITD( , f ) f c 其中,αf是与频率相关的尺度因子。
10.2.2 人耳声源定位线索
(1)双耳定位线索
不同方向上的声源会使两耳处产生不同的(但是特定的) 声波状态,从而使人能由此判断声源的方向位置。在实际 应用中涉及到的定位线索主要有:ITD、ILD、双耳相位 差(IPD)、双耳音色差(Interaural Timbre Difference) 以及直达声和环境反射群所产生的差别。
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声音定位系统

声音定位系统

声音定位系统一、介绍声音定位系统是利用声音传播特性进行定位的一种技术系统。

通过分析声波传播的特点和声源的信号,可以确定声源的位置和方位。

声音定位系统在各个领域广泛应用,包括工业领域、医疗领域、安防领域等。

本文将介绍声音定位系统的原理、应用和未来发展趋势。

二、原理声音定位系统的原理基于声波在介质中的传播速度和传播特性。

声波在空气中传播速度约为343米/秒,声波在介质中的传播速度与介质的密度和弹性有关。

当声源发出声波信号后,声波会在空气或其他介质中传播,当声波到达接收器时,根据声波信号的延迟和幅度差异,可以计算出声源的位置和方位。

常见的声音定位系统主要有两种原理:TOA (Time of Arrival) 和TDOA (Time Difference of Arrival)。

1. TOA 原理:TOA 原理是通过计算声波信号从声源到接收器的传播时间差来确定声源的位置。

当声源发出信号后,通过计算声音从声源传播到接收器的时间差,可以确定声源的位置。

TOA 原理适用于较小范围内的声音定位,例如室内定位。

2. TDOA 原理:TDOA 原理是通过计算声波信号在多个接收器上的到达时间差来确定声源的位置。

通过多个接收器上声音到达的时间差,可以利用三角定位法计算出声源的位置。

TDOA 原理适用于大范围的声音定位,例如室外定位。

三、应用声音定位系统在各个领域都有广泛的应用。

1. 工业领域:声音定位系统在工业领域中可用于故障检测和定位。

通过分析机器产生的声音信号,可以判断设备的运行状态和故障位置。

例如,在汽车制造过程中,利用声音定位系统可以检测发动机噪声,并定位可能存在的故障。

2. 医疗领域:声音定位系统在医疗领域中可用于病人监测和定位。

例如,在手术室中使用声音定位系统可以监测患者呼吸声和心跳声,并及时发现异常情况。

此外,声音定位系统还可用于定位医疗设备和患者位置,提高医疗操作的准确性。

3. 安防领域:声音定位系统在安防领域中可用于入侵检测和定位。

最新-声源定位 精品

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声源定位篇一:声源定位系统开题报告燕山大学本科毕业设计(论文)开题报告课题名称:声源定位系统学院(系):信息科学与工程学院年级专业:12级电子信息工程学生姓名:陈坤朋指导教师:练秋生教授完成日期:2019318一、综述本课题国内外研究动态,说明选题的依据和意义与许多技术一样,声源定位技术也是率先被应用于军事领域。

早在第一次世界大战期间,人们就开始利用火炮发射时的响声来测定敌方火炮的方位。

随着科学技术的飞速发展,人们对声源定位的需求也在日益提高,声源定位的测量范围与定位精度都有了很大程度的提高,其应用领域也随之扩展。

除了在军事领域继续大展身手以外,声源定位技术还被广泛应用于电视电话会议,工业降噪,安防系统,机器人听觉等领域。

二十世纪八十年代以来,声源定位技术逐渐成为一项研究热点,世界各国纷纷投入大量人力、物力从事这方面的研究,科研成果如雨后春笋,层出不穷[1]。

在硬件方面,麦克风阵列在声音采集领域中得到了广泛应用,通过处理采集到的阵列信号,人们可以提取目标声源的空间特征信息。

麦克风阵列是由多个麦克风构成的,有一定几何形状的阵列。

它可以同时采集空间中不同位置的声音信号具有很强的空间选择性,较强的干扰抑制能力,可以灵活地进行波束控制[2]。

在声源定位技术方面,国外的起步要早于国内,当时被广泛应用的领域是军事领域。

到目前,安装并正在使用声探测系统的国家有美国、以色列、日本和瑞典等等。

广泛应用的声探测系统有声探测预警系统生产于以色列拉斐而公司,直升机声探测系统生产于瑞典,定位系统生产于美国的公司。

声探测技术的原理是通过微小基阵传声阵列被动的检测具有明显特征的声音信号的方位和距离。

而且,受基阵阵元间距严重的限制了小基阵探测的精度,为了能够自由改变阵元间距,采用了小型基阵,其精度高达1米数量级。

该技术的实现,使得单兵头盔式声测定位系统和车载声探测小基阵等在国外的军事领域中备受青睐[3]。

国内对这方面的研究起步较晚,理论研究与实际应用都还比较落后。

声波产生与传播中的声源定位与追踪研究

声波产生与传播中的声源定位与追踪研究

声波产生与传播中的声源定位与追踪研究声音是我们日常生活中不可或缺的一部分,而声波的产生与传播则是声音存在的基础。

声波的产生可以通过各种方式实现,例如人的声带振动、乐器的演奏、机器的运转等等。

在声波传播的过程中,我们可以利用声源定位与追踪的技术来准确地确定声源的位置和运动轨迹。

声源定位与追踪的研究是一门涉及多学科的综合性课题。

在声源定位方面,研究者们通过分析声波在空气中的传播特性,设计了一系列的声源定位算法和设备。

其中,最常用的方法是基于声音到达时间差(Time Difference of Arrival, TDOA)的测量。

通过在不同位置的麦克风阵列上接收到声波的时间差,可以计算出声源相对于阵列的方位角和仰角。

此外,还有基于声波波前的干涉效应和相位差的测量方法,可以实现更高精度的声源定位。

声源追踪是在声源定位的基础上,进一步研究声源的运动轨迹。

声源追踪的关键是如何准确地获取声源的位置信息,并实时更新。

目前,常用的声源追踪方法有基于卡尔曼滤波器的算法和粒子滤波器算法。

这些算法通过对声源位置的预测和观测值的融合,可以实现对声源位置的准确追踪。

声源定位与追踪的研究不仅在科学研究领域有广泛应用,也在实际生活中发挥着重要作用。

例如,在无线通信领域,利用声源定位与追踪技术可以实现对通信终端的定位和跟踪,提高无线通信系统的性能和安全性。

此外,在智能家居和智能机器人领域,声源定位与追踪技术可以帮助智能设备感知和理解环境中的声音,实现更智能化的交互和控制。

然而,声源定位与追踪的研究仍面临一些挑战和难题。

首先,由于声波在传播过程中容易受到环境的干扰和衰减,因此在复杂的环境中实现准确的声源定位和追踪仍然是一个难题。

其次,声源定位与追踪的算法和设备需要高精度的测量和计算,这对硬件设备和算法的要求较高。

此外,声源定位与追踪技术的应用还面临法律和隐私保护的问题,需要在技术发展的同时加强相关的法律法规和隐私保护措施。

总之,声波产生与传播中的声源定位与追踪研究是一个重要而复杂的课题。

怎样的定位才是精准剖析声音定位原理分析解析

怎样的定位才是精准剖析声音定位原理分析解析

怎样的定位才是精准剖析声音定位原理分析解析精准剖析声音定位的原理和分析解析,需要从声音的产生、传播、接收和处理几个方面进行考虑。

声音是由物体振动产生的,声波通过空气媒介传播,当声波遇到障碍物时会发生反射、折射和衍射等现象。

人耳接收到声波后,通过外耳、中耳和内耳等结构,将声波转化成神经信号,并传递到大脑进行处理和识别。

在进行声音定位时,首先需要明确声源的位置。

为了实现精准定位,可以采用以下原理和方法进行分析解析:1.声源定位原理:声源定位原理有时间差、幅度差和频率差三种,又称为TDOA、ADOA和FDOA原理。

-时间差原理:根据声波信号在不同麦克风接收到的时间差来确定声源的方位。

通过计算接收到声音的时间差,可以利用声速来估计声源的距离,然后结合多个麦克风的时间差信息,就可以确定声源的位置。

-幅度差原理:根据声波信号在不同麦克风接收到的幅度差来确定声源的方位。

声波在传播过程中会因为吸收、散射等因素而减弱,当声波到达不同位置的麦克风时,幅度会有所差异。

通过测量接收到的声音幅度差,就可以确定声源的位置。

-频率差原理:根据声波信号在不同麦克风接收到的频率差来确定声源的方位。

声波在传播过程中也会因为多次反射、衍射等原因导致频率成分的变化。

通过分析接收到的声音频率差的变化,就可以确定声源的位置。

2.数字信号处理:声音定位还需要使用数字信号处理技术来处理接收到的声音信号,提取出相关特征并进行分析。

-时域分析:对接收到的声音信号进行时域分析,可以提取出声音的时长、能量、波形等特征。

例如,可以通过观察波形的起始点和终止点,来确定声音的开始和结束时间。

-频域分析:对接收到的声音信号进行频域分析,可以提取出声音的频率、频谱、谱线等特征。

例如,可以通过分析声音信号的频率成分,来确定声音的音调和频率范围。

-滤波器设计:根据声音信号的特征和频率分布,设计合适的滤波器进行信号处理,去除噪声和杂音,提高声音定位的准确性。

3.多麦克风阵列:为了获取多个角度和位置的声音信息,可以使用多麦克风阵列。

声源定位系统_毕业设计论文

声源定位系统_毕业设计论文
方案二:采用通用型STC89C52单片机作为系统的主控制器。由于单片机的算术运算功能强,软件编程灵活,可用软件较简单的实现各种算法和逻辑控制,并且由于其成本低、体积小和功耗低等优点,使其在各个领域应用广泛;另外,由于本设计中会用到较多的算术运算,因此非常适合利用单片机作为控制器。
基于以上分析,选择方案二,采用STC89C52单片机作为处理器。
基于以上分析,采用方案二。
1.2.5
方案一:采用普通电池做电源,输出的直流电后经多个稳压器得到理想的不同伏值的直流电压。采用该方法做电源,输出电流能力大、移动方便。缺点是直流电流放电受自身影响大,放电时间受限不便长时间工作,而且价格较贵,不符合本次设计的特征要求。
方案二:采用三端稳压集成电路。变压器降压后经过桥式整流、滤波,再经过三端稳压器得到直流电源。这一电路实现简单、灵活,而且可长时间工作,符合本次设计要求。
3)不受能见度限制。其他侦察器材受环境气候影响较大,在恶劣气候条件下工作时性能下降,甚至无法工作。声测系统可以在夜间、阴天、雾天、和下雪天工作,具有全天候工作的特点。
以下对美军装备的报道来自于《“巴格达之战”考验英军巷战武器装备》一文,该文刊登于2003年4月8日国防在线美伊战争专题。“狙击手声测定位系统通过接收并测量膛口激波和弹丸飞行产生的冲击波来确定狙击手的位置,通常仅能探测超音速弹丸。这种系统有单兵佩挂型、固定设置型和机动平台运载型。美国BBN系统和技术公司的声测系统,通过测量弹丸飞行中的声激波特性来探测弹丸并进行分类。该系统为固定设置型,采用2个置于保护区两侧的传声器阵列或6个分布在保护区内的单向传声器。传声器通过电缆或射频链路与指挥节点相连。为了准确定位,需事先确定传声器的距离,精度要在1米以内。该系统可探测到90%的射击,定位精度为方位1.2°、水平3°。此外,美国的“哨兵”和“安全”有效控制城区环境安全系统均是采用声测定位技术的反狙击手系统。

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

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引言基于麦克风阵列的http://LWlm声源定位是声学信号处理领域中的一个重要问题。

麦克风阵列声源定位技术是指利用空间分布的多路麦克风拾取声音信号,通过对麦克风的多路输出信号进行分析和处理,得到一个或多个声源的位置信息。

尽管可将用于声纳和雷达系统的波束形成技术引入麦克风阵列,但由于语音信号为宽带信号,具有短时平稳特性,且所处环境还具有高混响,噪声大等特点,这些算法针对语音信号的定位精度非常低,需要对算法进行改进。

一般来说,常用的声源定位算法划分为三类[4]:一是基于波束成型的方法;二是基于高分辨率谱估计的方法;三是基于波达时延差(TDOA)的方法。

其中基于波束成形方法通过对麦克风阵列接收信号进行滤波、加权求和,直接控制麦克风阵列指向使波束具有最大输出功率的方向,可在目标源多于一个的条件下对多声源进行定位[5],但存在对初值敏感的问题。

另外还需要知道声源和噪声的先验知识,该方法存在计算量大,不利于实时处理等缺点。

基于高分辨率谱估计的方法在理论上可以对声源的方向进行有效估计,但由于该算法是针对窄带信号,因此若要获得较理想的精度,就要付出很大的计算量代价。

此外这些算法无法处理高度相关的信号,因此混响会给算法的定位精度带来较大影响[6]。

基于时延估计的方法是利用广义互相关等时延估计算法求出信号到阵列不同麦克风的相对时延,并利用时延信息与麦克风阵列的空间位置关系估计声源位置。

该方法计算量小,易于实时实现,近年来得到了高度重视。

本文主要采用基于时延估计的方法进行声源定位。

1 基于TODA方法的基本原理利用TDOA进行声源定位可分为两个部分:首先,通过采用广义互相关方法(GCC)[7]等,并利用平滑相干变换(Smoothed Coherence Transform,SCOT)、相位变换(Phase Transform,PHAT)或最大似然(Maximum Likelihood,ML)进行加权,得出声源到两两麦克风之间的时延差。

STM32声源定位 - 副本

KeywordsMicrophone array;sound source localization;Time delay estimation;STM32F103RBT6
第1章
1.
声音是人类进行信息交流和认识外界的重要手段。对声音信号的处理研究伴随着声学的研究发展而进行。在信号与信息处理、计算机、数字通信、人工智能等先进技术的推动下,声音信号处理成为当今国内外的研究热点[1]。早在20世纪七八十年代,就已经开始将麦克风阵列应用于语音信号处理的研究中,进入90年代以来,基于麦克风阵列的语音信号处理算法逐渐成为一个新的研究热点。1985年Flanagan将麦克风阵列引入到大型会议的语音增强中,并开发出很多实际产品。1987年Silverman将麦克风阵列引入到语音识别系统,1992年又将阵列信号处理用于移动环境下的语音获取,后来将其应用于说话人识别。1995年Flanagan在混响环境下用阵列信号处理对声音进行捕获。1996年Silverman和BrandstEin开始将其应用于声源定位中,用于确定和实时跟踪说话人的位置。
Finally,do a greatamount of experiment test,the experimentallresults show that the hardware performanceof this isgood,and the software localization algorithm has simple implementation,little computation and high accuracy,so it can be used in real time positioning system.
Firstly, the hardware design of the source localization system based on microphone array is been presented. Multi-channel microphone signal can be sampled at a certain sampling frequency in the same time in this design. Secondly,based on the singlechip Single-Chip microcomputer of STM32F103RBT6, standard andadvanced communication interfaces.These features make the STM32F103 line microcontroller family suitable for a wide range of applications. The critical sectionof the system software is the double step sound source location method based on time difference of arrival(TDOA).
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