基于麦克风阵列的声源定位算法研究
第３３卷第３期
２０１６年３月 计算机应用与软件
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ａｎｄ Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｖｏ１．３３ Ｎｏ．３
Ｍａｒ．２０ｌ６
基于麦克风阵列的声源定位算法研究
李扬王鸿鹏
（哈尔滨工业大学深圳研究生院计算机科学与技术学院广东深圳５１８０５５） （深圳物联网关键技术及应用系统集成工程实验室广东深圳５１８０５５）
摘要 在基于时延估计的声源定位系统中，由于定位算法分为两个阶段：时延估计和定位，时延估计阶段的误差会在定位阶段
被放大，导致声源定位的成功率和精度较低。从原始信号去噪，时延值插值和定位算法三方面入手，提高声源定位的精度。结合自
行设计的四元十字麦克风阵列，给出一种新的时延值筛选算法，实现了一个室内声源定位系统。实验结果表明，在二维定位场景中，
该系统对声源方位角的估计成功率超过７０％，平均误差小于５。；该系统对声源距离估计的成功率和精度与声源方位角有关，当声源
方位与Ｘ、Ｙ轴的夹角不超过１５。且声源距离不超过２．５ ｍ时，声源距离估计的成功率能达到５０％以上。
关键词 声源定位 时延值筛选 时延值冗余
中图分类号ＴＰ３９１．４ 文献标识码Ａ 自适应特征值分解小波去噪
ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００—３８６ｘ．２０１６．０３．０３８
ＲＥＳＥＡＲＣＨ ｏＮ ＳｏＵＮＤ ＳｏＵＲＣＥ ＬｏＣＡＬＩＳＡＴＩｏＮ ＡＬＧｏＲＩＴＨＭ ＢＡＳＥＤ
ｏＮ ＭＩＣＲｏＰＨｏＮＥ ＡＲＲＡＹ
Ｌｉ Ｙａｎｇ Ｗａｎｇ Ｈｏｎｇｐｅｎｇ
（Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｈｅｎｚｈｅｎ Ｇｒａｄｕａｔｅ Ｓｃｈｏｏｌ，Ｈａｒｂｉｎ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｈｅｎｚｈｅｎ ５１８０５５，Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ，Ｃｈｉｎａ） （Ｓｈｅｎｚｈｅｎ ｌＯＴ Ｋｅｙ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ，Ｓｈｅｎｚｈｅｎ ５１８０５５，Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｉｎ ｓｏｕｎｄ ｓｏｕｒｃｅ ｌｏｅａｌｉｓａｔｉｏｎ（ＳＳＬ）ｓｙｓｔｅｍｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｉｍｅ ｄｅｌａｙ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ（ＴＤＥ），ｔｈｅ ｌｏｃａｌｉｓａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓ ｄｉｖｉｄｅｄ ｉｎｔｏ ｔｗｏ ｓｔａｇｅｓ：ｔｈｅ ｔｉｍｅ ｄｅｌａｙ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ ｓｏｕｎｄ ｓｏｕｒｃｅ ｌｏｃａｌｉｓａｔｉｏｎ．Ｔｈｅ ｓｕｃｃｅｓｓ ｒａｔｅ ａｎｄ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ｏｆ ＳＳＬ ｃｏｕｌｄ ｂｅ ｖｅｒｙ ｌｏｗ ｂｅｃａｕｓｅ ｔｈｅ
ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｅｒｒｏｒ ｉｎ ＴＤＥ ｓｔａｇｅ ｗｏｕｌｄ ｂｅ ｍａｇｎｉｆｉｅｄ ｉｎ ＳＳＬ ｓｔａｇｅ．Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇ ｆｒｏｍ ３ ａｓｐｅｃｔｓ：ｒａｗ ｓｉｇｎａｌ ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ，ｔｉｍｅ ｄｅｌａｙ ｖａｌｕｅ ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ ａｎｄ ＳＬＬ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｗｅ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｔｈｅ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ｏｆ ＳＳＬ．Ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｗｉｔｈ ａ ｓｅｒｆ－ｄｅｓｉｇｎｅｄ ｆｏｕｒ—ｅｌｅｍｅｎｔ ｃｒｏｓｓ ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅ ａｒｒａｙ ｗｅ
ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ ａ ｎｅｗ ｔｉｍｅ ｄｅｌａｙ ｖａｌｕｅ ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ａｎｄ ｒｅａｌｉｓｅｄ ａｎ ｉｎｄｏｏｒ ＳＳＬ ｓｙｓｔｅｍ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｉｎ ｓｃｅｎａｒｉｏ ｏｆ ２－Ｄ
ＳＳＬ，ｔｈｅ ｓｕｃｃｅｓｓ ｒａｔｅ ｏｆ ｓｏｕｎｄ ｓｏｕｒｃｅ ａｚｉｍｕｔｈ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ｗａｓ ａｔ ｌｅａｓｔ ７０％，ｉｔｓ ｍｅａｎ ｅｒｒｏｒ ｗａｓ ｌｅｓｓ ｔｈａｎ ５。．Ｔｈｅ Ｓｕｃｃｅｓｓ ｒａｔｅ ａｎｄ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ｏｆ ｓｏｕｎｄ ｓｏｕｒｃｅ ｄｉｓｔａｎｃｅ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｗｅｒｅ ｒｅｌａｔｅｄ ｔｏ ｒｅａｌ ｓｏｕｎｄ ｓｏｕｒｃｅ ａｚｉｍｕｔｈ ａｎｄ ｄｉｓｔａｎｃｅ．Ｗｈｅｎ ｒｅａｌ ｓｏｕｎｄ ｓｏｕｒｃｅ ｄｉｓｔａｎｃｅ
ｗａｓ ｌｅｓｓ ｔｈａｎ ２．５ ｍ，ａｎｄ ｔｈｅ ｉｎｃｌｕｄｅｄ ａｎｇｌｅ ｂｅｔｗｅｅｎ ｓｏｕｎｄ ｓｏｕｒｃｅ ａｚｉｍｕｔｈ ａｎｄ Ｘ—Ｙ ａｘｉｓ ｗａｓ ｎｏ ｍｏｒｅ ｔｈａｎ １５。，ｔｈｅ ｓｕｃｃｅｓｓ ｒａｔｅ ｏｆ ｓｏｕｎｄ
ｓｏｕｒｃｅ ｌｏｃａｌｉｓａｔｉｏｎ ｃｏｕｌｄ ｒｅａｃｈ ５０％ｏｒ ｈｉｇｈｅｒ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ Ｓｏｕｎｄ ｓｏｕｒｃｅ ｌｏｃａｌｉｓａｔｉｏｎ Ｔｉｍｅ ｄｅｌａｙ ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ Ｔｉｍｅ ｄｅｌａｙ ｒｅｄｕｎｄａｎｃｙ Ａｄａｐｔｉｖｅ ｅｉｇｅｎｖａｌｕｅ ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ
Ｗａｖｅｌｅｔ ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ
０ 引 言
基于麦克风阵列的声源定位系统通过多个麦克风拾取声源
信号，对接收到的多路信号进行分析和处理，最终得到声源的位
置。声源定位系统无论在民用 ．２ 还是军用 ｌ４ 领域都扮演着
重要的角色。基于麦克风阵列的声源定位技术大致可分为三 种：基于最大输出功率的可控波束形成技术 Ｊ、基于高分辨率
谱估计技术 和基于时延估计的技术 。
其中，基于时延估计的声源定位技术由于原理简单、运算量
小和易于实现而被广泛应用。在基于时延估计的声源定位系统
中，定位过程分为两个阶段 ：时延估计阶段和定位阶段。由
于双曲面的几何特性，时延值估计的误差在定位阶段被放
大 ，造成定位阶段的成功率不高，定位结果误差较大。因此 如何提高时延估计的成功率和精度便成了声源定位系统的关键
问题。本文通过对原始语音信号进行小波去噪，采用抗混响能
力强的自适应特征值分解算法，同时对时延估计值进行插值，提
高时延估计的精度。在进行时延估计之后，为了避免无谓的计
算，需要剔除错误的时延值。但是声源位置未知的情况下，时延
值的实际值无从得知，因此无法通过与实际值比较的方法对时
延估计值进行筛选。本文根据时延值之间的相关性，给出了一
种时延值筛选算法。在定位阶段，为了充分利用时延值的冗余
信息，给出了一种基于时延值冗余的定位算法。最终实现了一
个基于四元十字阵的室内声源定位系统。该系统在一般室内环
境中，方位角估计能达到７０％以上的成功率，平均误差小于
收稿日期：２０１４—１０—０８。深圳市战略性新兴产业发展专项资金项 目（深发改［２０１３］７１６号）。李扬，硕士生，主研领域：声源定位。王鸿 鹏，教授。
１６８ 计算机应用与软件 ２０１６生
４．５。；当声源方位与ｘＹ轴的夹角不超过１５。且声源距离不超过 ２．５ ｍ时，声源距离估计的成功率能达到５０％以上。
１ 时延估计
１．１小波去噪
对原始语音信号进行小波去噪的基本原理¨ 为：语音信号
和噪声信号分别进行小波变换之后，其小波系数具有不同的布
特征。噪声信号频谱比较分散，小波系数较小，语音信号频谱分
布比较集中，小波系数较大。利用这一特性可先对带噪语音信
号进行小波变换，然后在每一层尺度上对小波系数进行处理。
本文小波变换的实现方法如下：首先对原始语音信号进行 三阶小波变换，得到小波系数，按照一定阈值抑制高频系数，再
进行小波逆变换，得到经过去噪的语音信号。图１为小波去噪
前后的音频信号对比。
时间（－ｒｓ） （ａ）小波去噪之前
图１ 小波去噪前后的音频信号对比
１．２ 自适应特征值分解算法
传统的时延估计算法如广义互相关法（ＧＣＣ）基于一种理
想的声音传播模型：单路径模型。在这种模型中，不考虑障碍物
对声源信号的反射作用。然而在实际的室内环境中不可避免的
存在混响，这种理想的单路径模型是不成立的。自适应特征值
分解算法（ＡＥＤ）在建立声音传播模型时考虑了混响这个干扰
因素，因此能获得更好的时延估计效果 。自适应特征值分解
算法的迭代公式 为：
ｅ（Ｉｔ）＝ （凡） （Ｉｔ） （１）
ｕ（ｎ＋ ）＝ ； ｛—三— ； （２）
其中：
（ｎ）＝［ （ｎ） （ｎ）］ （３）
（ｎ）＝［ （ｎ） ｆ（Ｉｔ一１）… ｆ（Ｉｔ—Ｍ＋１）］ ｉ＝１，２（４）
（ ㈥
ｇ （ｎ）＝［ｇ （０）ｇ （１）…ｇ？（Ｍ一１）ｒ ｉ＝１，２ （６）
其中，“为收敛步长，ｅ（Ｉｔ）为预估误差，／ｚ（Ｉｔ）和／ｚ（ｎ＋１）分别为
更新之前和之后的特征向量。在迭代开始之前，ｇ：初始化为单
位冲激函数，ｇ 初始化为０。迭代结束之后，分别对ｇ。和 进行
峰值检测，其峰值位置之差即为麦克风对的时延估计。 １．３时延值筛选
经过时延估计后可得到时延值的整数部分，在进行后续计
算之前，需要剔除错误的时延值。本文给出了一种时延值筛选
算法，它利用时延值之间的相关性，判断时延估计值是否正确。
以四元麦克风阵列为例，每一次时延估计产生６个时延值，
分别是：
（ ｒ１，２ ｌ。３ 丁１．４ ２，３ ２，４ 丁３，４） （７）
其中 ： ｒ 一ｒ ， 是麦克风ｉ相对于麦克风 的时间延迟，ｒ ，
７－ 为声源信号到达麦克风ｉ和 的时间。
理想情况下，时延值之间的关系可用式（８）和式（９）表示：
Ｊｒ ， ＝ｔ 一ｔ＾＝（ｔ 一ｔｊ）＋（ｔｉ—ｔ ）＝ ｒ Ｊ＋ ， （８）
＝ｔ 一０＝一（０一ｔ；）＝一 ， （９）
其中ｔ 表示声源到达麦克风ｉ的时间。
由于存在时延估计误差，式（８）左右两边只是近似相等，即
二者存在一个小的差值。因此可以利用这一特性对时延值进行
筛选，剔除错误的时延值。具体步骤如下所示： １）根据自适应特征值分解算法得到时延值的整数部分；
２）对于所有麦克风组合 、 和 ，其中ｉ√、ｋ互不相等，
计算：
Ｉ ｒ ，＾一（ ｒ ＋ｔｒ，． ）ｌ （１０）
３）设定合理的时延值误差阈值，如果对于所有麦克风组
合，式（１０）都小于该阈值，那么式（７）通过时延值筛选；否则抛
弃这组时延值。
１．４时延值插值
经过时延值筛选后，只能获得时延估计值的整数部分。为
了提高时延估计的精度，需要对自适应特征值分解法中的ｇ：向
量进行插值，得到时延估计值的小数部分。
目前比较常用的插值算法有抛物线插值法 ，抛物线插值
法计算量小，原理简单。抛物线插值法得到的峰值点位置为：
一 ＋ （１１）
其中（ ，Ｙｐ ）为插值之前的峰值点坐标，（ ，Ｙ ）和（ ，
ｙ ）分别是峰值点的左相邻点和右相邻点，ｆ为经过抛物线插
值之后的峰值位置。
由于抛物线插值法只利用了峰值点的左右相邻点的信息，
因此插值得到的时延值误差较大。本文对抛物线插值法进行了
改进，给出了基于四阶多项式的插值法。该算法的步骤如下
所示： １）分别取峰值点（Ｙｇｐｅ ）的左边和右边两个相邻点，
如图２所示。将这四个点和峰值点带入式（１２）中：
ｙ（ ）＝∑ａｉ （１２）
求得高阶多项式的系数，并得到极大值点。此极大值点的
基于麦克风相位阵列的声源定位系统设计与开发
· 70 ·Vol. 59 No. 3工程与试验 ENGINEERING & TESTSep. 2019
1 引 言
飞机噪声问题正日益成为飞机设计中的重要问题，无论
是国际民用航空组织（ICAO），还是美国联邦航空局（FAA）
的噪声适航条例，都已把飞机的噪声问题提高到与飞机飞行
性能、安全性、可靠性等同等地位[1-2]。噪声诊断与测量系
统作为气动噪声研究的试验平台，是必不可少的基础试验设
备。为了能准确分析机体噪声分布，需要对机体噪声源进行
定位[3]。麦克风相位阵列测试技术是目前广泛应用于噪声源
定位的前沿技术，通过将一定数量的麦克风按照一定形状
布置在空间中，使这些麦克风组成阵列接受来自空间中不同
方向的信号，然后对这些信号进行延时、加权、求和处理，
使得输出信号聚焦到指定声源处，以达到对噪声源的准确
定位。
气动噪声通常为宽频噪声[4]，本次研究的目的为开发出
一套满足气动噪声高低频信号测量需求的24通道麦克风相位
阵列测量系统，实现对机体气动噪声源的准确定位。
2 系统构成
24通道麦克风相位阵列测量系统由24通道麦克风阵列、
信号采集主机和测试分析软件3部分构成，如图1所示。
图1 系统构成麦克风阵列的主要功能为对被测区域进行声音采集和图
像采集。
信号采集主机的主要功能是对麦克风阵列各通道数据进
行采集、预处理并与上位机进行通信，控制数据的上传。
测试分析软件的主要功能是利用阵列采集的噪声数据和
图像数据，对被测区域进行声学成像。
下面对以上3部分的设计方法进行介绍。
3 麦克风相位阵列
近10年来，二维阵列噪声源识别中应用最广泛的是对数
螺旋阵，采用常规波束形成方法时，多臂对数螺旋阵的主瓣
宽度可以在较宽的频带范围内保持较低水平，而且其旁瓣水
平也相对较低[5]。因此，本次麦克风相位阵列的阵型也选取
多臂螺旋阵列。
3.1 阵列设计步骤
如图2所示，多臂对数螺旋阵设计中需要考虑的参数有
最内环半径r
1，最外环半径r
2，螺旋角v，臂数m，各臂上
基于麦克风阵列声源定位系统的FPGA实现
丧ａ叶哉２０１１年第２４卷第４期
Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｓｃｉ．＆Ｔｅｃｈ．／Ａｐｒ．１５．２０１０
基于麦克风阵列声源定位系统的ＦＰＧＡ实现
任 勇，胡方明，李自学
（西安电子科技大学电子工程学院，陕西西安７１００７１）
摘要论述了基于麦克风阵列的声源定位技术的基本原理，给出了利用ＦＰＧＡ实现系统各模块的设计方法。重 点介绍了其原理和模块的电路实现，给出的基于ＦＰＧＡ设计实验结果表明，系统最大限度发挥了ＦＰＧＡ的优势、简化
了系统设计、缩短了设计周期、符合设计要求。 关键词声源定位；时延估计；ＦＦＴ；ＣＯＲＤＩＣ 中图分类号ＴＮ９１２ 文献标识码Ａ 文章编号１００７—７８２０（２０１１）０４—０７２—０３
Ｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｓｏｕｎｄ Ｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ Ｕｓｉｎｇ ＦＰＧＡ
Ｂａｓｅｄ ｏｉｌ ｔｈｅ Ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅ Ａｒｒａｙ
Ｒｅｎ Ｙｏｎｇ，Ｈｕ Ｆａｎｇｍｉｎｇ，Ｌｉ Ｚｉｘｕｅ
（Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｘｉｄｉａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｌｌ ７ １ ００７ １，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ，ｎ１ｅ ｂａｓｉｃ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｏｆ ｔｈｅ ｓｏｕｎｄ ｓｏｕｒｃｅ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅ ａｒｒａｙ ｉｓ ｄｉｓ—
Ｃｕｓｓｅｄ． ｎ１ｅ ｄｅｓｉｇｎ ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ ｓｙｓｔｅｍ ｍｏｄｕｌｅｓ ｕｓｉｎｇ ＦＰＧＡ ａｒｅ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｅｍｐｈａｓｉｓ ｉｓ ｐｕｔ ｏｎ ｔｈｅ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ａｎｄ ｒｅ・
ａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｃｉｒｃｕｉｔｓ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｒｅｓｕｌｔｓ ｂａｓｅｄ Ｏｆｆ ＦＰＧＡ ｄｅｓｉｇｎ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ｍａｋｅｓ ｆｕｌｌ ｕｓｅ ｏｆ ｔｈｅ ａｄｖａｎ—
《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。实验结果表明，该方法在复杂环境下具有良好的语音增强效果，提高了语音识别的准确率。
一种实时麦克阵列声源定位系统研究与实现
一种实时麦克阵列声源定位系统研究与实现
一种实时麦克阵列声源定位系统研究与实现
Ａ Ｒｅａｌ——ｔｉｍｅ Ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅ Ａｒｒａｙ Ｓｏｕｎｄ Ｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ
Ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ
彭 奎 罗雅琴 吴小培 吕 钊
（安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室，安徽合肥２３０６０１）
摘 要 为了在小数量麦克风阵列的基础上，实现声源的实时定位，给出了一种麦克阵列实时声源定位系统的具体实现方法。
这种方法分为时延估计和声源位置计算两步；在时延估计时，采用五帧平均的改进互功率谱相位算法；再根据时延和麦克
阵列的四元十字模型计算声源的位置。在实时环境下，距离定位的误差精度１＂＆－ｆ－＋２０ｃｍ，角度的定位误差精度低于土５。。
关键词：麦克风阵列，时延估计，四元十字模型 Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｒｅｓｅｎｔｓ ａ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｒｅａｌ—ｔｉｍｅ ｓｏｕｎｄ ｓｏｕｒｃｅ ｌｏｃａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ．Ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｄｉｖｉｄ—
ｅｄ ｉｎｔｏ ｔｗｏ——ｓｔｅｐｓ：ｔｉｍｅ ｄｅｌａｙ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ａｎｄ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｏｕｎｄ ｓｏｕｒｃｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎ；ａｐｐｌｙ ｔｈｅ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｃｒｏｓｓ—。ｐｏｗｅｒ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｐｈａｓｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｏｆ ｔｈｅ ａｖｅｒａｇｅ ｏｆ ｆｉｖｅ ｆｒａｍｅｓ ｔｏ ｔｉｍｅ ｄｅｌａｙ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ；ａｎｄ ｔｈｅｎ ｃａｌｃｕｌａｔｅ ｓｏｕｎｄ ｓｏｕｒｃｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｔｉｍｅ ｄｅｌａｙ ａｎｄ ｆｏｕｒ ｑｕａｔｅｒｎａｒｙ ｃｒｏｓｓ ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅ ａｒｒａｙ ｍｏｄｅ１．Ｉｎ ｒｅａｌ—ｔｉｍｅ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ｔｈｅ ｄｅｖｉａｔｉｏｎ ｐｒｅｃｉｓｅ ｏｆ ｄｉｓ—
声源定位算法及实现
声源定位算法及实现
声源定位算法大致可以分为传统方法和深度学习方法两种。其中，传统方法主要基于声音在麦克风阵列中的时延差（Time Difference of
Arrival, TDOA）或协方差矩阵分析来估计声源位置。而深度学习方法则利用深度神经网络来学习声音特征，进而实现声源定位。
传统的声源定位算法中，最常用的方法是通过计算声波在不同麦克风之间的延迟差来确定声源位置。这种方法称为时延差法。具体步骤如下：
1.首先，需要设置一个麦克风阵列，通常是线性阵列或圆形阵列。
2.然后，从各个麦克风收集到的声音信号通过时域差异检测（如互相关法或差分法）计算得到时延差。
3.接下来，根据时延差计算声源方向。一种常用的方法是通过计算声源在麦克风阵列中的波前形成来确定声源位置。
除了时延差法，协方差矩阵分析也是常用的声源定位方法之一、该方法通过计算麦克风阵列中各麦克风间的协方差矩阵来估计声源位置。具体步骤如下：
1.首先，将收集到的声音信号通过时域差异检测计算得到时延差。
2.然后，利用时延差计算麦克风间的协方差矩阵。
3.最后，根据协方差矩阵的特征值和特征向量分析来确定声源位置。
深度学习方法是近年来发展起来的一种声源定位算法。这种方法通过使用神经网络来学习声音特征，并根据这些特征来估计声源位置。深度学习方法具有以下几个步骤： 1.首先，需要准备一个具有标注声源位置的训练数据集。该数据集由多个声音信号和对应的声源位置组成。
2.然后，将声音信号输入到深度神经网络中，并训练网络来学习声音特征。训练过程通常使用反向传播算法来更新网络权重。
3.最后，通过输入未知声音信号到训练好的神经网络中，利用网络输出的特征来估计声源位置。
声源定位算法的实现可以使用多种编程语言和工具。例如，可以使用Python语言结合相关的音频处理库（如Librosa、PyAudio）来实现传统声源定位算法。对于深度学习方法，可以使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）来实现。
声源定位的算法原理
声源定位的算法原理
声源定位算法是通过分析和处理音频信号，确定声源的位置或方向。常见的声源定位算法包括交叉相关法、泛音法、多麦克风阵列法等。下面将详细介绍这些算法的原理。
1.交叉相关法：
交叉相关法是一种经典的声源定位算法。它基于两个麦克风之间的时间差（Time Difference of Arrival，简称TDOA）来确定声源的位置。首先，通过两个麦克风接收到的声音信号计算出它们的自相关函数。然后，两个自相关函数进行互相关运算，得到互相关函数。根据互相关函数的峰值位置，可以通过时间差来确定声源的方向。具体步骤如下：
-麦克风接收到的声音信号进行滤波和采样。
-计算出两个麦克风的自相关函数。
-对两个自相关函数进行互相关运算，得到互相关函数。
-找到互相关函数的峰值位置，根据时间差计算声源的方向。
2.泛音法：
泛音法是一种利用声音的频率特征来确定声源方向的算法。声音在传播过程中会发生多次反射，形成泛音。这些泛音在不同位置的麦克风上的相对振幅会发生变化。通过分析不同麦克风上的频率响应，可以确定声源的位置。具体步骤如下：
-通过多个麦克风接收到的声音信号计算频谱。
-分析不同麦克风上的频谱，在频域上找到波峰位置。 3.多麦克风阵列法：
多麦克风阵列法是一种基于信号处理技术的声源定位算法。它利用多个麦克风接收到的声音信号之间的差异来确定声源的方位。通过利用阵列中的多个麦克风之间的时延差、振幅差和相位差等信息，可以实现高精度的声源定位。
-设置一个具有多个麦克风的阵列。
-同时接收到来自不同麦克风的声音信号，并利用信号处理技术进行预处理。
-通过计算麦克风之间的时延差、振幅差和相位差等信息，确定声源的位置。
声源定位算法在很多领域都有广泛的应用，如语音识别、视频会议、智能家居等。通过对声音信号的分析和处理，可以准确地确定声源的位置和方位，为人们提供更多便利和服务。
基于麦克风阵列的多声源测向的开题报告
基于麦克风阵列的多声源测向的开题报告
一、研究背景与意义
在实际生产、生活和科学研究中，往往需要同时接收和处理多个声源的信号，并对这些声源进行测向定位，例如音频会议、语音控制、环境监控、机器人定位等。如何在复杂的声场环境中准确地测向定位多个声源是一个重要的问题。
多声源测向技术是一种基于信号处理的方法，通过在空间中布置多个麦克风，采集不同角度和位置的声音信号，并根据信号之间的时差、振幅差和相位差等信息推断声源的位置。目前，基于麦克风阵列的多声源测向技术已经得到了广泛应用，不仅在语音信号处理领域，还在汽车导航、无人机导航、声纳定位等领域得到了应用。
因此，研究基于麦克风阵列的多声源测向技术对于提高声音信号的处理能力，改善语音通信的质量，提高现代化生产与科学研究的效率，具有重要的意义。
二、研究内容与方法
1. 研究内容
本研究将针对基于麦克风阵列的多声源测向技术进行深入的研究和探索，重点研究以下内容：
（1）多声源测向技术的原理和方法。
（2）麦克风阵列的位置和数量对声源测向结果的影响。
（3）利用时间差（TDOA）和幅度差（ADOA）等信息估计声源位置及距离。
（4）利用机器学习方法提高测向精度和抗干扰能力。
2. 研究方法 本研究将采用以下方法来实现对基于麦克风阵列的多声源测向技术的研究：
（1）文献综述法：对基于麦克风阵列的多声源测向技术的相关文献进行系统性的分析和总结。
（2）仿真模拟法：通过软件仿真模拟的方式，模拟多种不同的声场环境和麦克风布局情况，研究不同环境和麦克风布局对声源测向结果的影响。
（3）实验方法：使用开源的硬件平台（如Raspberry Pi、Arduino等）搭建基于麦克风阵列的声源定位系统，从实验角度研究多声源测向技术的实用性和优化方向。
三、研究预期成果与意义
1. 预期成果
本研究的预期成果主要包括：
（1）基于麦克风阵列的多声源测向技术的原理和方法的深入掌握。
《2024年基于麦克风阵列的语音增强研究》范文 2
《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，语音交互技术在日常生活与工作场景中越来越重要。其中，麦克风阵列技术的出现与进步为语音增强提供了新的解决方案。麦克风阵列通过多个麦克风的协同工作，能够有效地提高语音信号的接收质量，降低环境噪声的干扰。本文将基于麦克风阵列的语音增强技术进行深入研究，探讨其原理、应用及未来发展趋势。
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，通过信号处理技术对多个麦克风的信号进行加权、合并和滤波等操作，以实现语音信号的增强。其基本原理包括声源定位、波束形成以及干扰噪声的抑制等。
声源定位技术是指确定声音来源方向的技术，是麦克风阵列的关键技术之一。通过计算声波到达各个麦克风的传播时间差、强度差等信息，可以估算出声源的方向和位置。波束形成技术则是根据声源定位的结果，将多个麦克风的信号进行加权合并，形成一个指向声源方向的波束，从而提高对声源方向上语音信号的接收灵敏度。而干扰噪声的抑制则是通过滤波、降噪等技术降低环境中的噪声干扰，提高语音信号的信噪比。
三、基于麦克风阵列的语音增强技术 基于麦克风阵列的语音增强技术主要包括以下几种：
1. 波束形成算法：通过声源定位技术确定声源方向后，采用波束形成算法将多个麦克风的信号进行加权合并，形成一个指向声源方向的波束，从而提高对声源方向上语音信号的接收质量。
2. 噪声抑制技术：通过滤波、降噪等技术降低环境中的噪声干扰，提高语音信号的信噪比。其中，基于麦克风阵列的噪声抑制技术可以更好地适应不同环境下的噪声干扰。
3. 回声消除技术：在语音通信过程中，由于各种原因可能会产生回声干扰。基于麦克风阵列的回声消除技术可以通过多个麦克风的协同工作，实时检测并消除回声干扰，提高语音通信的质量。
四、应用领域
基于麦克风阵列的语音增强技术在多个领域得到了广泛应用：
1. 智能音箱：智能音箱通过多个麦克风的协同工作，实现远距离、高灵敏度的语音识别与交互。
基于球麦克风阵列的多声源定位方法
Ｃｏｍｐｕ￣ｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用
基于球麦克风阵列的多声源定位方法
钟强，黄青华
ＺＨＯＮＧ Ｑｉａｎｇ，ＨＵＡＮＧ Ｑｉｎｇｈｕａ
上海大学通信与信息工程学院，上海２０００７２
Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｓｈａｎｇｈａｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ ２０００７２，Ｃｈｉｎａ
ＺＨＯＮＧ Ｑｉａｎｇ，ＨＵＡＮＧ Ｑｉｎｇｈｕａ．Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ａｃｏｕｓｔｉｃ ｓｏｕｒｃｅｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｓｐｈｅｒｉｃａｌ ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅ ａｒｒａｙｓ．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１２，４８（５）：１４９－１５２． Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｓｏｕｎｄ ｐｒｅｓｓｕｒｅ ｉｓ ｓａｍｐｌｅｄ ｔｈｒｏｕｇｈ ｓｐｈｅｒｉｃａｌ ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅ ａｒｒａｙ．Ｓｏｕｎｄ ｆｉｅｌｄ Ｃａｎ ｂｅ ｄｅｃｏｍｐｏｓｅｄ ｂｙ ｓｐｈｅｒｉｃａｌ
ｈａｒｍｏｎｉｃｓ ａｎｄ ａ ｓｉｇｎａｌ ｍｏｄｅｌ ｉｓ ｂｕｉｌｔ．Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ，ＭＵＳＩＣ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓ ａｄｏｐｔｅｄ ｔｏ ｅｓｔｉｍａｔｅ ｔｈｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ ｏｆ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ａｃｏｕｓｔｉｃ ｓｏｕｒｃｅｓ．Ｈｏｗｅｖｅｒ ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ｆａｉｌｓ ｗｈｅｎ ｔｈｅ ｓｉｇｎａｌｓ ａｒｅ ｃｏｈｅｒｅｎｔ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙ ｎｅａｒ ｔｏ ｅａｃｈ ｏｔｈｅｒ￣Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ ａ ｎｅｗ ｐｅｔａｌ－ｂｌｏｃｋｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｓｐａｔｉａｌ ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ｅｆｆｅｃｔ．Ａ ７２－ｅｌｅｍｅｎｔ ｓｐｈｅｒｉｃａｌ ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅ ａｒｒａｙ ｉｓ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａ－
基于麦克风阵列的声源定位系统
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ 计算机应用，２０１２，３２（５）：１４５７—１４５９ ＩＳＳＮ １００１．９０８１ ＣＯＤＥＮ ＪＹＩＩＤＵ ２０１２—０５—０１ ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊｏｃａ．ａｎ
文章编号：１００１—９０８１（２０１２）０５—１４５７一ｏ３ ｄｏｉ：１０．３７２４／ＳＰ．Ｊ．１０８７．２０１２．０１４５７
基于麦克风阵列的声源定位系统
陶 巍 ，刘建平 ，张一闻
（１．武警工程大学研究生管理大队，西安７１００８６； ２．武警工程大学通信工程系，西安７１００８６） （ 通信作者电子邮箱６２４３４６５３８＠ｑｑ．ｃｏｎ）
摘要：推导出声音传播的近场模型，采用相位变换（ＰＨＡＴ）作为加权函数的广义互相关算法（ＧＣＣ）完成时延差
估计，再采用基于数据关联的时延选择算法选择时延，最后使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（ＤＳＰ）的声源定位硬件系统开发平台。实验结果表明，在声音传播的近场模型下该 系统角度估计误差不大于３。。 关键词：麦克风阵列；数据关联；声源定位；到达时延差；数字信号处理器
中图分类号：ＴＮ９１２．３４ 文献标志码：Ａ
Ｓｏｕｎｄ ｓｏｕｒｃｅ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅ ａｒｒａｙ
ＴＡＯ Ｗｅｉ ，ＬＩＵ Ｊｉａｎ．ｐｉｎｇ ，ＺＨＡＮＧ Ｙｉ．ｗｅｎ
（１．Ｐｏｓｔｇｒａｄｕａｔｅ Ｍａｎａｇｉｎｇ Ｕｎｉｔ，Ｅｎｇｉｎｅｅｎｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆＡｒｍｅｄ Ｐｏｌｉｃｅ Ｆｏｒｃｅ，Ｘｉ＇ａｎ Ｓｈａａｎｘｉ ７１００８６，Ｃｈｉｎａ； ２．Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ，Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｎｉ￣ｏｆＡｒｍｅｄ Ｐｏｌｉｃｅ Ｆｏｒｃｅ，Ｘｉ＇ａｎ Ｓｈａａｎｘｉ ７１００８６，Ｃｈｉｎａ）