麦克风阵列信号处理的研究现状与应用
一文带你全面熟悉智能语音之麦克风阵列技术的原理
一文带你全面熟悉智能语音之麦克风阵列技术的原理麦克风阵列技术是智能语音领域的关键技术之一，其原理主要涉及麦克风的排列方式、信号处理算法和声源定位技术。
麦克风阵列技术的应用广泛，包括语音识别、语音指令控制、语音唤醒等领域。
首先，麦克风阵列技术中麦克风的排列方式非常重要。
麦克风阵列一般采用线性阵列或圆形阵列的方式，麦克风之间的间距要适当，以便在获取声音信号时保持一定的角度分辨率。
常见的线性阵列包括线性辐射阵列和线性非辐射阵列，前者可实现波束形成，后者可消除噪声对波束形成的影响。
而圆形阵列则可以提供全方位的感知能力，适用于多声源定位和追踪。
其次，麦克风阵列技术中的信号处理算法是实现语音增强和噪声削减的关键。
常见的信号处理算法包括自适应波束形成、空间滤波、噪声估计和消除等。
自适应波束形成算法通过调整麦克风阵列的权重来强化目标信号，抑制背景噪声。
空间滤波算法可以根据麦克风阵列的几何形状和声源位置，对声音进行滤波和增强。
噪声估计和消除算法可以检测到现场的噪声状况，并进行实时消除，提高语音信号的清晰度和可听性。
最后，麦克风阵列技术中的声源定位技术是实现多声源分离和定位的关键。
常见的声源定位技术包括基于时延差的定位、基于空间谱的定位和基于声学特征的定位等。
基于时延差的定位技术通过计算麦克风阵列上各个麦克风上的声音到达时间差，推断声源的位置。
基于空间谱的定位技术通过分析麦克风阵列接收到的声音的空间谱信息，推断声源的方向。
基于声学特征的定位技术则通过分析声音的特征参数，如声音的频率、幅度、谐波等特征，推断声源的位置。
总的来说，麦克风阵列技术通过合理的麦克风排列方式、信号处理算法和声源定位技术，实现了对语音信号的增强和噪声削减，提高了语音识别和语音控制的准确性和可靠性。
麦克风阵列技术的广泛应用将进一步推动智能语音技术的发展。
《基于麦克风阵列的声源定位技术研究》
《基于麦克风阵列的声源定位技术研究》一、引言随着科技的不断发展，声源定位技术在众多领域中得到了广泛的应用，如智能监控、语音交互、机器人导航等。
麦克风阵列技术作为一种有效的声源定位手段，因其能通过多个麦克风的协同作用实现高精度的声源定位，逐渐成为了研究热点。
本文将重点研究基于麦克风阵列的声源定位技术，探讨其原理、方法及应用。
二、麦克风阵列技术原理麦克风阵列是由多个麦克风按照一定的几何排列组成的系统，通过收集声波的相位差和强度差等信息，实现对声源的定位。
其基本原理包括波束形成、时延估计和到达角度估计等。
1. 波束形成波束形成是麦克风阵列技术中常用的一种方法，通过加权求和的方式将多个麦克风的信号合并成一个指向性较强的波束，从而提高信噪比并实现对声源的定向侦测。
2. 时延估计时延估计是基于声波传播速度恒定的原理，通过测量不同麦克风间接收声波的时间差，估计出声源与麦克风阵列之间的距离和方向。
3. 到达角度估计到达角度估计是利用声波的传播特性，通过分析声波到达不同麦克风的先后顺序和强度差异，估计出声源的方位角或俯仰角。
三、声源定位方法基于麦克风阵列的声源定位方法主要包括基于传统算法的方法和基于机器学习的方法。
1. 基于传统算法的方法传统算法主要包括基于时延估计的方法、基于到达角度估计的方法以及二者结合的方法。
这些方法通常需要预先设定一定的假设条件，如声源位于近场或远场等，然后通过计算和分析声波的传播特性，实现声源定位。
2. 基于机器学习的方法随着机器学习和人工智能的发展，基于机器学习的声源定位方法逐渐成为研究热点。
该方法通过训练神经网络等模型，学习声波的传播特性和环境噪声等因素对声源定位的影响，从而实现高精度的声源定位。
四、应用领域麦克风阵列的声源定位技术在众多领域中得到了广泛的应用。
1. 智能监控在智能监控系统中，通过布置麦克风阵列，可以实现对监控区域内声源的实时定位和追踪，从而提高监控效率和准确性。
2. 语音交互在语音交互系统中，麦克风阵列技术可以实现对多个说话人的识别和定位，从而实现多人都好、智能问答等功能。
音频阵列信号处理技术的应用案例和声源定位方法
音频阵列信号处理技术的应用案例和声源定位方法音频阵列信号处理技术是一种利用多个麦克风进行信号采集和处理的技术。
通过对多个麦克风采集的音频信号进行合理的处理和分析，可以实现各种应用场景下的声源定位、环境识别、噪声抑制等功能。
本文将介绍几个音频阵列信号处理技术的典型应用案例和声源定位方法。
一、室内会议语音对话录音与识别在室内会议场景中，利用音频阵列信号处理技术可以实现对多个与会者的语音信号的准确采集和识别。
首先，需要使用多个麦克风布置成一定的阵列形式，以便于对不同方向的声源进行准确的采集。
然后，对采集到的多路麦克风信号进行阵列信号处理，通过波束形成算法对感兴趣的声源进行增强，抑制其它噪声干扰。
最后，将处理后的音频信号输入到语音识别系统进行语音识别。
通过音频阵列信号处理技术的应用，可以大大提高会议语音对话录音的质量和语音识别的准确率。
二、智能家居语音助手音频信号处理智能家居语音助手已经成为越来越多家庭的重要组成部分，而音频阵列信号处理技术可以提升智能家居语音助手的声源定位和语音交互能力。
通过在智能家居设备中部署音频阵列麦克风，并利用波束形成算法对用户发出的语音信号进行增强，可以有效降低噪声干扰，提升语音助手对用户指令的识别准确率。
此外，通过采集多个方向的声音信号，还可以实现智能语音助手的声源定位功能，使其能够定位用户的位置并将声音指向相应的方向，提供更便捷的语音交互体验。
三、远场语音识别技术的应用远场语音识别是指在远离麦克风的情况下，利用音频阵列信号处理技术实现对用户语音命令的准确识别。
音频阵列麦克风可以采集到用户远离麦克风的语音信号，并利用波束形成等技术对远声源进行增强，抑制其他噪声干扰。
此外，还可以使用混音技术将远场语音信号与近场语音信号相结合，提高识别准确率。
远场语音识别技术的广泛应用包括智能音箱、车载语音控制系统等。
四、音频会议噪声抑制技术音频会议中，各个与会者通常分处不同位置，由于远距离传输和环境噪声等因素的影响，会导致音频信号质量下降。
阵列信号处理原理、方法与新
阵列信号处理原理、方法与新
阵列信号处理是一种利用多个传感器（如麦克风、天线等）获取信号，通过信号处理
算法将其合成为一个复合信号，并在此基础上分离、定位、去除、增强等操作的新型信号
处理技术。
在目前的通信、雷达、声学、医学等领域都有广泛应用。
阵列信号处理的基本原理是通过获取多个传感器采样的信号，根据它们的相对位置和
接收到信号的时间差异，构建一个信号阵列，然后通过信号合成的方法将这些信号合成为
一个复合信号。
根据复合信号的特征，进行后续的信号处理。
阵列信号处理的主要方法包括波束形成、空间滤波、方向估计等。
波束形成的主要目
的是聚焦探测器的接收能力，使其在目标方向上获得更高的灵敏度。
空间滤波的主要目的
是通过利用阵列传感器之间的相对位置和互相之间的传感器响应差异，对信号进行滤波，
达到抑制噪声、增强信号等效果。
方向估计则是通过对信号在阵列中传播的速度和波束方
向的监测，对信号的方向进行估计。
阵列信号处理技术的应用十分广泛，其中最为常见的应用领域是通信、雷达和声学等。
在通信中，利用阵列信号处理技术进行信号增强和去除干扰，并根据信号的传播速度和方
向进行信号定位和跟踪。
在雷达中，利用阵列信号处理技术对雷达信号进行波束形成和目
标方向估计，提高雷达的探测效率和目标定位精度。
在声学中，利用阵列信号处理技术进
行声波信号的定位、分离和降噪等操作，提高语音识别和音频娱乐的质量。
总之，阵列信号处理技术是一种高效、可靠的信号处理方法，可以广泛应用于各个领域，有着十分重要的实际应用价值。
复杂环境下麦克风阵列语音增强方法研究的开题报告
复杂环境下麦克风阵列语音增强方法研究的开题报告一、研究背景及意义随着智能家居、人机交互等应用的普及，语音技术的应用越来越广泛。
然而，在复杂环境下的语音识别仍然存在一定的挑战。
在嘈杂的环境中，语音信号常常被噪声所淹没，从而降低了语音识别的准确率。
因此，麦克风阵列语音增强成为了解决该问题的有效方法。
麦克风阵列由多个麦克风组成，可以采集不同方向的语音信号，并根据信号的时间延迟和声场特性进行加权处理，从而增强目标语音信号。
因此，麦克风阵列可以显著降低噪声干扰，提高语音信号的信噪比，从而提高语音识别的准确率和鲁棒性。
二、研究内容和方案本研究拟采用深度学习方法对麦克风阵列语音增强进行研究。
具体分为以下三个部分：1. 麦克风阵列信号处理模型的设计研究首先，需要对麦克风阵列采集的信号进行处理，包括信号的预处理、时间延迟估计、声源角度估计等方面。
基于此，需要设计可实现噪声消除、语音信号增强的模型，采用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习方法进行训练。
2. 基于麦克风阵列语音增强的语音识别研究基于麦克风阵列语音增强的语音识别需要根据信号处理模型进行语音信号增强，提高信噪比，从而增强语音识别性能。
本研究拟采用深度学习方法设计语音识别模型，并基于麦克风阵列语音增强进行语音识别，对增强后的语音信号进行识别性能的评估。
3. 系统性能优化与实现本研究还需要进行系统性能优化与实现。
主要包括模型优化、算法实现、软硬件环境配置等方面的研究，使模型能够在实际运用中发挥稳定的性能。
三、研究意义和创新点本研究的意义在于提高语音识别在复杂环境下的准确性和鲁棒性。
通过麦克风阵列语音增强技术，可以显著降低环境噪声干扰对语音识别的干扰，提高语音信号的信噪比。
本研究的创新点在于将深度学习方法应用于麦克风阵列语音增强的研究中，通过深度学习训练的模型可以更好地适应复杂的语音信号处理任务，提高系统的性能和鲁棒性。
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。
阵列麦克风技术在手机上的应用
Samsung W690/ W910
Lenovo P619/ P636/ P50
Lenovo ET600
Fortemedia Confidential
7
富迪科技语音萃取技术
Fortemedia VETM Voice Extraction Technology
voice + noise
voice + noise
Music noise
Pink 1 noise
Pink 2 noise
Babble noise
School noise
Fortemedia Confidential
15
SAM
TM VE 性能总结
应用两个普通全向麦克风，可以做到精确识别噪音并做准确消噪 手持使用时可在人嘴周围形成拾音球，球内声音加强，拾音球外所有 声音都被当作噪音压制 无论稳态，非稳态任何难处理噪音都可压制30db左右 超强消回音能力，适用于手机,对讲机等手持设备消噪和全双工免提 设计 在强环境噪音条件下提高语音识别率
VCPD (2pins)
在远端手机的录音，清楚体现聆听者的实际感受 SAM VE 开 启
Music noise
Pink 1 noise
Pink 2 noise
Babble noise
School noise
噪 声 压 制 关 闭
voice only
voice + noise
voice + noise
voice + noise
VoIP
VoIP speakerphones
基于TDOA 算法的分布式阵列麦克风定位研究
基于TDOA 算法的分布式阵列麦克风定位研究语音是人类进行交流沟通最主要的方式之一，他能方便快捷的承载这巨大的信息。
随着社会的迅速发展，进入了高度信息化，语音也室作为重要的信息载体之一，语音数据处理的整个过程可以分为两个部分：A/D转换，即把原始声音的模拟输入转化为数字化信息;D/A转换，即把数字信息转化为模拟数据。
他的传送、存储、识别、合成和增强室现代信息数字化中非常重要、基础的组成部分之一。
而现在人工智能技术的发展，尤其是自然语言处理技术的高速发展，语音处理已经成为现在智能家居、交通、办公、通信等新兴领域中的核心技术之一。
尤其像现在线上教育、云会议等方式的流行，语音信号处理是一个非常具有价值及必要的研究技术。
麦克风阵列（Microphone Array），从字面上，指的是麦克风的排列。
也就是说由一定数目的声学传感器（一般是麦克风）组成，用来对声场的空间特性进行采样并处理的系统。
麦克风按照指定要求排列后，加上相應的算法（排列+算法）就可以解决很多房间声学问题，比如声源定位、去混响、语音增强、盲源分离等。
语音增强是指当语音信号被各种各样的噪声（包括语音）干扰甚至淹没后，从含噪声的语音信号中提取出纯净语音的过程。
声源定位技术是指使用麦克风阵列来计算目标说话人的角度和距离，从而实现对目标说话人的跟踪以及后续的语音定向拾取，是人机交互、音视频会议等领域非常重要的前处理技术。
去混响技术能很好的对房间的混响情况进行自适应的估计，从而很好的进行纯净信号的还原，显著的提升了语音听感和识别效果。
声源信号的提取就是从多个声音信号中提取出目标信号，声源信号分离技术则是将需要将多个混合声音全部提取出来。
近场模型和远场模型根据声源和麦克风阵列距离的远近，可将声场模型分为两种：近场模型和远场模型。
近场模型将声波看成球面波，它考虑麦克风阵元接收信号间的幅度差;远场模型则将声波看成平面波，它忽略各阵元接收信号间的幅度差，近似认为各接收信号之间是简单的时延关系。
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麦克风阵列信号处理的研究现状与应用 罗金玉等:麦克风阵列信号处理的研究现状与应用 麦克风阵列信号处理的研究现状与应用 (1.武警工程学院研究生大队,陕西西安710086;2.武警工程学院通信工程系,陕西西安710086) 摘要:在回顾麦克风阵列信号处理研究历程的基础上,对麦克风阵列信号处理的特点进行分析,总结了目前的研究热 点问题及现有算法并对各算法的优缺点进行比较,重点阐述了使用最为广泛的声源定位算法,最后介绍几个有价值的应用 领域,为进一步研究麦克风阵列信号处理奠定基础. 关键词:麦克风阵列信号处理;声源定位;TD0A;应用, 中图分类号:TN911-34文献标识码:A文章编号:1004—373X(2010)23—0080—05 StudyStatusandApplicationofMicrophoneArraySignalProcessing LUOJin-yu,LIUJian-ping,ZHANGYi—wen (1.Post—graduateManagingBrigade,EngineeringCollegeofArmedPoliceForce,Xi'an710086,China; 2.DepartmentofC0mmunlcationEngineering,EngineeringCollegeofArmedPoliceForce,Xi'art710086.China) Abstract:Theeharacteristicofthemicrophonearraysignalprocessingisanalyzedbasedonthereviewfortheprogressof microphonearraysignalprocessing.Thehotissuebeingstudiedrecentlyandtheexistingalgorithmscorrespondingtoitare summerized.Themeritsanddemeritsofthealgorithmsarecompared.Thewidely-usedsoundsourcelocalizationalgerithmis elaboratedemphatically.Somevaluableapplicationfieldsareintroduced. Keywords:microphonearraysignalprocessing;soundsourcelocalization;TDOA;applicati on 0弓l言 阵列信号处理的发展源于2O世纪40年代的自适 应天线组合技术,它使用锁相环进行天线跟踪. 1967年Widrow提出最小均方(LMS)自适应算法,标 志着阵列信号处理取得了显着进展.1969年Capon提 出恒定增益指向最小方差波束形成器,通过增加已知信 息的利用程度提高了对目标的分辨能力.1979年 Schmidt提出多重信号分类(MUSIC)方法,开创了子 空间类阵列信号处理算法研究的先河,是阵列信号处理 发展史上的一个重要里程碑.1986年Roy等人提出的 基于旋转不变技术的信号参数估计方法(ESPRIT),相 对MUSIC算法大大降低了计算量同时降低了算法对 硬件的要求,为阵列信号处理的发展谱写了新的篇章. 麦克风阵列信号处理是阵列信号处理的一个新兴 分支,继承和发展了阵列信号处理理论算法,最早于 8O年代初期用于大型会议室的会议系统uj,证明了其 在语音信号处理方面的独特优势.近年来它已成为现 代信号处理的的重要研究热点之一,很多国际着名的公 司和研究机构,如IBM,BEIL等,都致力于麦克风阵列 收稿日期:2010—06—18 基金项目:国家自然科学基金资助项目(6094000) 8O 的研究和产品开发.麦克风阵列正成为越来越流行的 高质量语音拾取工具,预计在不久的将来将取代传统的 桌面或头戴式麦克风].并且由于其在语音信号处理 上具有其他信号处理方法无法比拟的优势,被广泛应用 于军事国防,智能空间,新型人机交互,机器人导航等众 多领域,并且随着研究的不断深化,其研究应用的前景 也不断扩大. 1麦克风阵列信号处理的特点 麦克风阵列信号处理是阵列信号处理的一个新兴 分支.在很长的一段时间里,它的许多算法都是直接借 用或简单修改成熟的传统阵列信号处理算法.这在研 究初期大大推动了麦克风阵列信号处理的发展,但深入 的研究表明,这些算法往往无法应用于实际系统或是算 法性能不理想,这主要是因为麦克风阵列信号处理具备 以下区别于传统阵列信号的特点E~-73: 语音信号是宽带信号麦克风接收的语音信号没 有经过调制,阵元间时延和相位差与信号源的频率密切 相关.且不同类型的语音信号频谱差异很大,传统的窄 带信号处理算法不再适用. 语音信号是短时平稳信号麦克风接收信号为短 时平稳的语音信号,分析处理必须建立在短时的基础 《现代电子技术}2010年第23期总第334期通信与信息技术q 上,特别是当声源移动时,分析处理的难度变大. 应用环境存在高混响在一些非手持式智能语音 通信系统中,麦克风与说话人距离较远,特别是应用于 室内环境时,麦克风接收到的信号除语音直达外,还包 括大量经多次反射后形成的反射波,造成高混响,大大 降低了语音信号的质量.而且造成混响的原因很多,混 响模型很复杂,去混响难度大. 应用环境的噪声大且复杂在麦克风阵列应用中, 背景噪声很复杂且不同应用环境的噪声源也不同,如室 内外的噪声源差异就很大.因此提高信号信噪比难 度大. 2麦克风阵列信号处理的研究内容 2.1声源定位 麦克风阵列声源定位技术利用空间分布的多路麦 克风拾取声音信号,通过对麦克风阵列的各路输出信号 进行分析和处理,得到一个或者多个声源的位置信息. 目前存在的声源定位算法主要包括基于波束形成的方 法,基于高分辨率谱估计方法和基于到达时延差估计方 法,它们分别将声源和阵列结构之间的关系转变为空间 波束,空间谱函数或者多个到达时间差信息,然后通过 估计这些信息进行声源定位. 2.1.1基于波束形成的定位方法 基于波束形成的定位算法是出现较早的定位方法, 通过对麦克风阵列接收到的语音信号进行滤波,加权求 和,然后直接控制麦克风指向使波束有最大输出功率的 方向. ..N Lbea(q)一『xi(+矗)]dt(1)Jo一 式中:L表示波束输出;()表示各麦克风的接收信号. 式(1)就是一个典型的波束形成估计方程,通过调 整各麦克风接收信号的时延值r使输出信号达到最 大,进而确定声源位置.因为解上述方程确定通常 是一个非线性的优化问题,无法直接计算得到,通常采 用Newton—Raphson算法或最陡下降算法来确定最大 值,而在声源定位系统中,最大值对应的t不是惟一 的,取决于信号的初始值,许多研究人员提出采用峰值 搜索的方法来解决这种问题_8].但目标函数和峰值搜 索的计算量往往很大,这也成为基于波束形成定位方法 最大的弊端. 2.1.2基于高分辨率谱估计的定位方法 基于高分辨率谱估计的定位方法通过求解阵列接 收信号的协方差矩阵获得空间谱函数,再由此信息进行 声源定位,包括自回归模型,最小方差频谱估计, MUSIC,ESPRIT,子空问拟合等.其中的很多方法只 能适用于远场模型,即要求麦克风阵列与声源的距离较 远,远远大于麦克风阵元间距,并且麦克风是布置成线 形.将其用于近场时,性能会下降很多.同时这种方法 也要进行峰值搜索,但它的峰值通常都比较尖锐]. 2.1.3基于到达时延差(TDOA)的定位方法 基于到达时延差的定位方法是利用时延估计算法 求出信号到达阵列不同麦克风的相对时延,再利用这些 时延信息和麦克风阵列的空间位置关系估计声源位置, 是麦克风阵列声源定位方法中应用最为广泛的方法. 基于到达时延差的定位方法已经成功地应用于雷达,声 纳系统中,但是它们处理的信号是窄带信号,信噪比高. 应用于宽带,高混响的麦克风阵列定位系统时,需要添 加一些特殊滤波器并进行预处理. 基于到达时延差定位法的第一步是准确计算时延 差.广义互相关函数(GeneralizedCrossCorrelation, GCC)是出现最早的方法,可以在时频两个领域进行计 算时延差: z(￡)一口5(￡一)+72(￡)(2) r+.. (rlj)一lz(4-r0)()dt(3) 式中:-z()是麦克风的接收信号;()是声源信号是 衰减因子是延迟量;()是噪声;Y是两阵元的相关 函数. 相关函数.y最大值对应的r就是所要求的阵元i和 阵元J之间的时延差.为减少计算量,还可以对信号进 行FFT变换,在频域做相关然后搜索峰值: r+.. n,,(￡)一IX(厂)x(厂)edf(4) 式中:R(￡)是两阵元频域的相关函数;x(_厂)是麦克风 接收信号z()的傅里叶变换. 为提高抗噪,抗混响性能,提高时延估计精度,还可 以通过加权函数来改进GCC,例如相位变换法(Phase Transform,PHAT),平滑变换法(SmoothedCoherence Transform,SCoT)等[. r+.. R.(￡)一}gt(f)x(-厂)x(厂)edf(5) 式中:xF(f)为加权函数,PHAT中的(厂)为: 厂 最小均方(LeastMeanSquare,LMS)自适应滤波 和自适应特征值分解(AdaptiveEigenvalueDecompo— sitionAlgorithm,AEDA)等时延估计算法都在声源定 位中也到了广泛应用_1].但自适应方法依赖于实验 8】 罗金玉等:麦克风阵列信号处理的研究现状与应用 的初始值并且计算时会产生较大的时延,无法适用于实 时应用.文献[17-203等分别使用广义互相关函数,基 于语音信号模型或产生语音的激励源特征,最小平方和 极大似然估计的方法给出了TDOA的估计或实现声源 定位. TDOA定位法的第二步是通过计算出的时延差来 确定声源位置.理论上,三个麦克风组成的阵列已经能 确定声源位置,而增加麦克风的数量,即增加TDOA数 据可以减小估计误差.通过TDOA来定位声源的方法 有很多:例如极大似然法,最小方差法等.极大似然法 认定误差服从高斯分布,试图寻找误差最小点.而最小 方差法是试图找到一个点使期望的TDOA值与实测的