FPGA声源定位
声源定位需求分析报告
声源定位需求分析报告声源定位是指通过使用音频技术，确定声音的方向和位置。
声源定位在许多领域都有广泛的应用，包括音频录制和混音、通信系统、听觉研究、无人驾驶汽车和虚拟现实等。
本报告对声源定位的需求进行了分析，主要考虑了应用领域、技术要求和用户需求。
一、应用领域1.音频录制和混音：声源定位在音频录制和混音中起着至关重要的作用。
音乐制作人和音频工程师需要能够清楚地听到音乐乐器和声音的位置，以达到最佳的声音效果。
此外，声源定位还可以用于语音识别和语音合成领域，提高识别和合成的准确性。
2.通信系统：在通信系统中，声源定位可以用于语音识别和麦克风阵列的自适应信号处理。
通过确定话筒接收到声音的方向和位置，可以提高语音识别的准确性和通信质量。
3.听觉研究：声源定位在听觉研究中具有重要意义。
研究人员需要了解人类的听觉系统是如何定位声音的，以及不同声源间的定位效果。
声源定位还可以用于研究听力损失和听障患者的听觉恢复。
4.无人驾驶汽车：声源定位可以用于无人驾驶汽车的环境感知。
通过准确地检测和定位其他车辆和行人的声音，无人驾驶汽车可以更好地预测和避免潜在的交通事故。
5.虚拟现实：在虚拟现实中，声源定位可以用于增强用户体验。
通过准确地定位虚拟世界中的声音源，用户可以更好地感受到空间的真实感，并更好地参与到虚拟现实的场景中。
二、技术要求1.高准确性：声源定位系统需要具备高准确性，能够准确识别并定位声音源的方向和位置。
系统应该能够处理复杂的声音环境，并能够区分不同声源之间的声音。
2.实时性：声源定位系统需要具备实时性，能够在短时间内响应并定位声音源。
这对于实时通信和无人驾驶汽车等应用领域尤其重要。
3.抗干扰性：声源定位系统需要具备良好的抗干扰性，能够在噪声和干扰环境下准确定位声音源。
系统应该能够采用信号处理和滤波技术来降低噪音的影响。
4.可扩展性：声源定位系统应该具备良好的可扩展性，能够适应不同规模和复杂度的应用场景。
系统应该能够支持不同数量和类型的麦克风，并能够灵活配置麦克风阵列。
基于FPGA的声音定位系统设计
基于FPGA的声音定位系统设计汪诗怡;殳国华;李丹【摘要】针对道路鸣笛监控问题,研究了现有的声音定位技术,选取基于到达时差定位技术为基本思路建立简易的基于FPGA的二维声音定位系统.系统的硬件部分利用麦克风阵列、运放、分压电路和电压偏移电路对声音信号进行接收和处理,使最终输出的电压信号满足basys3开发板的采样要求.软件部分包括采样、时延计算、定位计算和VGA显示,其中时延计算和定位计算部分首先建立了数学模型,后根据模型完成算法的编写.最终系统能显示声音所处的位置并能实时追踪声音的移动轨迹,但是对声音有一定的限制且定位的精度有限.【期刊名称】《电气自动化》【年(卷),期】2019(041)001【总页数】3页(P68-70)【关键词】声音定位;到达时差;FPGA;麦克风阵列;VGA显示【作者】汪诗怡;殳国华;李丹【作者单位】上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海 200240;上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海 200240;上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海 200240【正文语种】中文【中图分类】TP368.10 引言在大多数城市的道路上，时常出现禁止鸣笛的标志，然而并不是所有人都能自觉地遵守规则，对鸣笛之人进行适当的处罚是确保这项规定能够顺利实施的必要举措。
如何准确地找到鸣笛的车辆是其中最关键的技术性问题，这个问题涉及到声音的定位。
声音定位的问题由来已久，解决方案也不少。
目前成熟的解决方案之一是通过麦克风阵列获取声音信号，再利用数字信号处理技术计算声音的位置[1]。
一般来说，基于麦克风阵列的声音定位算法可划分为三类：一是基于最大输出功率的可控波束形成技术；二是基于高分辨率谱估计技术；三是基于到达时差技术[2]。
本次设计采用基于到达时差的方法。
基于到达时差的方法分为两个步骤进行，首先需要获取麦克风阵列中各阵元间的声音延迟时间，再利用获取的时间差，结合已知的麦克风阵列的空间位置进一步确定出声音的位置[3]。
声源定位精度与方法比较分析
声源定位精度与方法比较分析声源定位是通过分析传感器接收到的声音信号来确定声源位置的过程。
声源定位精度和方法选择是声源定位技术中关键的问题。
在这篇文章中，我们将比较分析不同声源定位方法的精度和适用性，以便更好地了解这些方法的优缺点。
首先，我们将讨论几种常见的声源定位方法，包括时间差定位、幅度差定位和交叉相关定位。
时间差定位是通过测量声音信号在不同传感器之间传播的时间差来确定声源位置。
这种方法简单直接，不需要复杂的处理过程。
然而，时间差定位的精度受到传感器之间距离的限制，尤其是在远距离下会受到较大误差。
另外，时间差定位对声音波形的变化敏感，因此需要保持较高的信噪比。
幅度差定位是通过测量声音信号在不同传感器之间的幅度差来确定声源位置。
这种方法相对于时间差定位对传感器间距离的要求较小。
它在短距离定位时表现良好，但在远距离下容易受到噪声的影响，精度会下降。
交叉相关定位是通过计算不同传感器接收到的声音信号互相关来确定声源位置。
这种方法可以减小噪声的影响，具有较好的定位精度。
但是，交叉相关定位需要对多个信号进行处理，计算复杂度较高。
此外，它对传感器之间的同步性要求较高，需要高精度的时钟同步。
除了上述方法外，还有一些新兴的声源定位方法被提出，如基于阵列信号处理的波束形成和机器学习方法。
波束形成是一种通过加权和合成多个传感器接收到的信号来增强特定方向上的声源信号的方法。
它可以有效地抑制噪声和干扰，提高定位精度。
由于波束形成需要利用传感器阵列的空间滤波效果，因此对声源方向的估计精确度较高。
机器学习方法则是利用机器学习算法对声音信号进行处理和分析，从而实现声源定位。
通过训练模型，可以根据声音信号的特征来预测声源位置。
这种方法可以适应不同环境下的声音特征变化，并且具有较高的准确性。
然而，机器学习方法需要大量的训练数据和计算资源。
综上所述，声源定位精度和方法的选择取决于具体的应用需求和环境条件。
如果对定位精度要求较高且传感器间距较远，可以选择交叉相关定位或波束形成方法。
基于麦克风阵列声源定位系统的FPGA实现
２ 利用 时 延 估 计 进 行 方 位 估计 ，主 要 方 法 有 角 度距 ） 离 定位法 、球形 插值 法 、线 性插 值法 和 目标 函数 空 间 搜 索定位法 。与其他 几种方 法相 比，基 于广 义互 相关 函数 的方法 计算 量小 、计算 效率 高。优 点 明显 ，故 时 延估计 采用 此方法 。方 位估计 则采用 精度 适 中 、易 于 实现 的角度 距离定 位法 。
于这种 方法原 理简 单 ，计 算量较 小 ，且易 于实 现 ，在 声 源定位 系统 中得到 了广泛 应用 。根据 以上 介绍 ，本
１ 系统 的 基本 原 理 及 流 程 图
算法 的结 构流 程 如图 １ 示 ，首先 由麦 克 １和 ２ 所 获得说 话人 的语 音 信 号 ，再经 过 Ａ Ｄ采 样 和 低 通 滤 ／ 波器 ，最 后得 到待 处理输 入语 音信 号 ，可 以分别 记 为
丧ａ 叶哉 ２ １ 第 ４ 第 期 ０ 年 ２卷 ４ １
Ｅｌｃｔ ｉ ｉ＆ Ｔｅ ｈ． ｅ ｒ ｃ Ｓｃ． ｏｎ ｃ ／Ａｐ ．１ ｒ ５． ２ ０ ０１
基 于 麦 克 风 阵 列 声 源 定 位 系 统 的 Ｆ ＧＡ实 现 Ｐ
任 勇 ，胡 方 明 ，李 自学
（ 安 电 子科 技 大学 电子 工 程 学 院 ，陕 西 西 安 西 摘 要 ７０７） １０ １ 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 Ｆ Ｇ 实现 系统 各 模 块 的 设 计 方 法 。 重 ＰＡ
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。
声音定位系统技术报告
声音定位系统摘要本设计是一种基于单片机的可移动声源定位系统的研究与实现。
采用c8051f330芯片为主体，搭建外围电路组成声响模块，产生500HZ，功耗不高于200MW的声音信号。
再通过FPGA 采集4个麦克接收的时间差，传到以c8050f020为主体的控制模块通过一定的算法计算，在128x64分辨率的液晶显示声响模块的坐标以及运动轨迹。
关键字：c8051f330；FPGA；c8050f020；声源定位；一、方案论证与比较1.1声响模块方案比较应要求：每按键一次发声一次，声音信号的基波频率为500Hz 左右，声音持续时间约为1s 。
要求声响模块采用3V 以下电池供电，功耗不大于200mW 。
分析知，为保证基波频率为500hz 左右，是以500hz 的矩形波为主的信号发送，功率要求不大于200mw ，那么应以低脉宽来达到此要求。
方案一：采用模拟器件搭建一个信号发生电路，如自激电路，与逻辑门电路配合，再经由三极管放大电路驱动扬声器发声。
人为通过纯电路产生某个可识别信号，电路构造复杂，在接收模块中又易受干扰，而且难度过大，在接收模块亦难识别。
方案二：采用c8051f330单片机发生符合要求的声音信号，再通过三极管驱动扬声器发声。
此方案灵活方便，电路和程序简单，权衡之下选择方案二作为声响模块设计方案。
1.2声音接收模块方案比较当声音信息通过空气向四周振动发送，利用麦克风对空气振动的敏感性，提出利用麦克风采集声音的方案。
方案一：设想声音在空气中传播时，距离声波越远接收到的信号也越小，通过麦克风放大电路检测信号大小来计算出点与声源的距离。
但实际操作中，由于距离与接收声强关系未知，准确度较低，不能准确定位。
方案二：将麦克风接收到的声音信号，通过lf353前置放大电路，带通滤波电路，再通过比较电路获得与声源模块相似的矩形波，再由信息处理模块。
该方案，电路简单，与所发送信息吻合性高，抗干扰性强，故选用。
二、声源定位分析计算给坐标纸四角的接收模块编号，左上：0，左下：1，右下：2，右上：3。
基于FPGA的声源定位系统研究
基于FPGA的声源定位系统研究基于FPGA的声源定位系统研究摘要: 声源定位技术在实际生活中有着广泛的应用，其中基于FPGA的声源定位系统因其高性能和低能耗的特点备受关注。
本文基于FPGA技术，设计并实现了一种声源定位系统。
该系统利用多通道麦克风阵列采集声音信号，并通过声音信号延迟差异和方向估计算法来确定声源位置。
实验结果表明，所设计的FPGA声源定位系统准确性较高且响应速度快，具有很大的应用潜力。
关键词: FPGA; 声源定位; 麦克风阵列; 延迟差异; 方向估计1. 引言声源定位技术广泛应用于各个领域，如视频会议、语音识别、智能机器人等。
传统的声源定位系统通常采用多麦克风阵列和信号处理算法来实现，但由于其复杂性和计算量大的特点，往往需要高性能的处理器和大量的存储空间。
而FPGA作为一种可编程逻辑器件，具有并行处理的能力和低能耗的优势，因此被广泛应用于声源定位系统中。
2. FPGA声源定位系统的设计与实现2.1 系统硬件设计本文设计的FPGA声源定位系统包括多通道麦克风阵列、FPGA 开发板和显示屏。
多通道麦克风阵列用于采集声音信号，其间距和布置方式对声源定位的精度有着重要影响。
FPGA开发板负责声音信号的处理和定位算法的实现，通过FPGA芯片的可编程性，可以高效地完成复杂的计算任务。
显示屏用于显示声源定位的结果。
2.2 算法设计与实现声源定位的关键是确定声源的位置，常用的方法是通过计算声音在多个麦克风之间的延迟差异来估计声源的方向。
常见的算法有互相关算法、波束形成算法等。
本文基于互相关算法设计了FPGA声源定位系统。
具体实现步骤如下：(1) 声音信号采集：多通道麦克风阵列采集声音信号，并将其转换为数字信号。
(2) 延迟差异计算：利用互相关算法，计算不同麦克风对之间的延迟差异。
(3) 方向估计：根据延迟差异估计声源的方向。
通过计算声音在不同麦克风对上的延迟差异，并使用三角定位方法，可以确定声源的位置。
声源定位原理范文
声源定位原理范文声源定位是指通过声音的时间延迟和声音强度差异来确定声源的位置。
在人类的听觉系统中，我们可以凭借耳朵的位置差异和声音传播速度的特性来分辨声源的方向。
声源定位原理涉及到声音的时间定位和强度定位两个方面。
1.声音的时间定位原理：人的听觉系统通过两只耳朵接收到的声音的时间差来判断声源的方向。
当声源位于一个方向上时，声音首先到达离声源较近的耳朵，并稍后到达离声源较远的耳朵。
根据时间差，人的大脑能够计算出声源的方向。
时间差原理的实现依赖于以下几个因素：-音频信号的持续时间：如果声源发出的声音相对较长，人的听觉系统能够更容易地检测到时间差。
较短的声音信号可能无法提供足够的时间信息来定位声源。
-声音频率：不同频率的声音在传播过程中会有不同的衰减和反射，可能会改变时间差的感知。
对于高频声音，时间差可以更容易地检测到。
-声音强度：声音的强度对时间差的检测也有一定影响。
声音强度过低可能导致时间差无法准确地被感知到。
2.声音的强度定位原理：人的听觉系统通过两只耳朵接收到的声音的强度差异来判断声源的方向。
当声源位于一个方向上时，声音在传播过程中会发生折射、反射等现象，导致声音到达两只耳朵上的强度差异。
声音强度差异原理的实现依赖于以下几个因素：-音频信号的频率：不同频率的声音在传播过程中会有不同的衰减和反射，可能会改变声音强度的感知。
对于高频声音，在声音传播过程中其强度衰减较快，声音源的位置可以根据声音强度差异来判断。
-声源的距离：声源距离耳朵越近，声音强度也会相对较大，从而使声音强度差异更加明显。
-耳朵的形状和位置：人的耳朵形状和位置的差异会导致声音在抵达耳朵时发生衰减和反射，从而影响声音的强度差异。
总结起来，声源定位原理基于声音传播速度的特性和人的听觉系统的双耳差异来实现。
通过研究声音的时间延迟和声音强度差异，人类可以准确地判断声源的方向。
这项技术在音频处理、虚拟现实、机器人导航等领域有广泛的应用，可以提高人们对环境的感知和理解能力。
声源定位系统毕业设计论文
声源定位系统毕业设计论文0 前言声音是我们所获取的外界信息中非常重要的一种。
不同物体往往发出自己特有的声音，而根据物体发出的声音，人们可以判断出物体相对于自己的方位。
有些应用场合，人们需要用机器来完成声音定位这个功能，并且往往要求定位精度比较高。
2003年的美伊战争期间，人民网、CCTV网站的军事频道、国防在线等网站均报道了装配于美军的狙击手探测技术，这项技术其中一部分就包含了声源定位技术。
声源定位作为一种传统的侦察手段，近年来通过采用新技术，提高了性能，满足了现代化的需要，其主要特点是：1）不受通视条件限制。
可见光、激光和无线电侦察器材需要通视目标，在侦察器材和目标之间不能有遮蔽物，而声测系统可以侦察遮蔽物（如山，树林等）后面的声源。
2）隐蔽性强。
声测系统不受电磁波干扰也不会被无线电侧向及定位，工作隐蔽性较强。
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。
美军这一套声源定位系统通过定位弹丸产生的特殊激波和冲击波，探测出狙击手的位置，在战场上有效保护战士生命。
声源定位相关算法
声源定位相关算法声源定位是指利用一组麦克风阵列，通过分析声音信号的时间差或相位差等信息，确定声源在空间中的位置。
以下列举几种常见的声源定位相关算法：1. 基于时差的声源定位算法：通过计算麦克风阵列中的声音到达各个麦克风的时间差来确定声源的方位。
常用算法有TDOA（Time Difference of Arrival）算法和GCC-PHAT （Generalized Cross-Correlation Phase Transform）算法。
2. 基于相差的声源定位算法：通过计算麦克风阵列中的声音的相位差来确定声源的方位。
常用算法有MVDR（Minimum Variance Distortionless Response）算法和MUSIC（Multiple Signal Classification）算法。
3. 基于频率的声源定位算法：通过将声音信号在频域进行分析，提取频率特征，并结合时差或相差信息来确定声源的方位。
常用算法有SRP-PHAT（Steered Response Power with Phase Transform）算法和MFS（Multi-Frequency Selection）算法。
4. 基于深度学习的声源定位算法：利用深度学习网络结构，通过训练模型来学习特征表示和声源定位的映射关系。
常用算法有CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）算法和PIT（Permutation Invariant Training）算法。
这些声源定位算法各有优缺点，适用于不同的场景和要求。
同时，声源定位问题也是一个复杂的研究领域，还有很多其他的算法和方法正在不断发展和完善。
声源定位算法及实现
声源定位算法及实现
一．0引言
声源定位指的是利用声学信号进行定位，它可以用来测量声源的位置和方向，根据声源的位置和方向进行无线传输、航空航天导航以及声学检测等多种用途。
有许多研究人员把它应用到了机器人导航、交通监测、室内定位等领域。
在研究过程中，主要依据声源定位的原理，采用不同的传输信号、可视化方法和数据处理算法，来实现对声源的定位。
二．声源定位的原理
声源定位的基本原理是：当声源的高频声波在传播的过程中会受到其中一种障碍物的影响，并且发出以时间延迟和周围环境空气密度、障碍物等因素导致的不同的声音，从而可将声源的位置进行定位。
声源定位技术可以分为两大类：一类是直接定位技术，另一类是间接定位技术。
直接定位技术又可细分为传声回波定位、超声定位、雷达定位和超音速定位等。
间接定位技术可以采用声纳技术、声波反射和折射理论等。
三．声源定位的实现方法
（1）传声回波定位
传声回波定位是一种直接定位技术，它实现的原理是在监测区域放置多个接收器，当声源发出的声波传播到接收器时，接收器会接收到传来的无线电波，而接收器的各个接收点会接收到不同的时间差的电波。
基于FPGA的实时声源定位
基于FPGA的实时声源定位
李俊杰;何友;宋杰
【期刊名称】《微型机与应用》
【年(卷),期】2009(028)013
【摘要】提出了利用2个麦克风基于FPGA的声源定位的方法.具体通过基于相位变换改进的互相关方法成功在低信噪比(10 dB)的噪声环境下完成声源定位.利用同样的算法和硬件结构,可以在1片FPGA芯片上实现5组并行的时域处理的系统,而且每个麦克风的功耗只有77 mW～108 mW.
【总页数】3页(P15-17)
【作者】李俊杰;何友;宋杰
【作者单位】海军航空工程学院,信息融合技术研究所,山东,烟台,264001;海军航空工程学院,信息融合技术研究所,山东,烟台,264001;海军航空工程学院,信息融合技术研究所,山东,烟台,264001
【正文语种】中文
【中图分类】TN912.34
【相关文献】
1.基于麦克风阵列声源定位系统的FPGA实现 [J], 任勇;胡方明;李自学
2.基于麦克风阵列的实时声源定位 [J], 刘真旭
3.基于LabVIEW的双麦克风实时声源定位系统 [J], 杨国卿;王义琳;李明汝;全星日
4.基于SRP-PHAT的实时声源定位算法设计与实现 [J], 刘生
5.基于SRP-PHAT的实时声源定位算法设计与实现 [J], 刘生
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于FPGA的麦克风阵列定位技术
基于FPGA的麦克风阵列定位技术作者：刘从均王阳董银棚冯浩刘鹏张一歌来源：《科学与技术》2018年第19期摘要：研究并实现了一个基于FPGA的声源定位系统，通过若干麦克风阵列采集声信号，经A/D模块传送给主控制器FPGA。
运用GCC、PATH加权与SCOT加权求得时间差，建立坐标系，最后通过计算求出坐标进行定位。
基于麦克风阵列的定位技术有着很好的安全性与隐蔽性，在军事方面有着很好的前景。
由MATLAB仿真分析了几种加权的定位效果，结合实验确定了FPGA定位算法的优选方案。
关键词：FPGA；声源定位；麦克风阵列；MATLAB仿真；广义互相关；时延估计Microphone Array Location Technology Based on FPGAWang Yang，Liu Congjun，Dong Yinpeng，Feng Hao，Liu Peng，Zhang Yige（School of Electronic Information and Automation，Civil Aviation University of China，Tianjin 300300，China）Abstract：A sound source location system based on FPGA is studied and implemented. Acoustic signals are collected by several microphone arrays and transmitted to the main controller by A/D module. Using GCC，PATH weighting and SCOT weighting，the time difference is obtained，the coordinate system is established，and the coordinate is located by calculating. The location technology based on microphone array has good security and concealment，and has a good prospect in military field. Several weighted positioning effects are simulated and analyzed by MATLAB，and the optimal scheme of positioning algorithm based on FPGA is determined by experiments.Key words：FPGA；Sound Source Location；Microphone Array；MATLAB Simulation；Generalized Cross-correlation；Time Delay Estimation引言声源定位技术应用广泛，实现方式也多种多样，近年来，随着物联网技术及安防技术的不断进步，声源定位技术作为其中一个关键技术得到了巨大发展。
基于FPGA Xlinx Artix7平台的声源定位装置设计
基于FPGAX1inxArtiX7平台的声源定位装置设计1.1设计目的基于麦克风阵列模拟人耳进行三维空间的声源定位，有着广泛应用前景，可应用于大型机随晶的故障检遮以及新生婴儿先天性心脏病检测筛查等领域，这些应用要求定位精度高，空间定位分辨能力强，而声源的定位精度与声音信号的频率、传感器阵列的大小及声音信号的信噪比等因素密切相关。
传统的时间差或相位差定位算法，随着麦克风阵列的增加，计算量急剧增加，为了提高定位精度，本作品在Gec1PHAT算法基础上，利用FPGA的处理实时性，进行数字解码，滤波，解算处理，多阵列可以并行运算，大幅提高了声音的空间定位精度。
1.2应用领域本作品应用前景广泛。
例如，在交通领域，可以用于鸣笛抓拍中。
在麦克风阵列研究领域，可以用于波束形成算法的验证；同时，也可以将其作为一个录音设备，配合Audacity软件，实现一些声音处理功能，具有很好的实用价值。
1.3适用范围本作品适用于需要近场声源定位以及波束形成的场合，在此类场合中，作品可以完全发挥优势，具有较高的速度和精度。
二、系统组成及功能说明/SystemConstruction&FunctionDescription2.1系统介绍本系统由数字麦克风阵列模块、FPGA处理器模块、摄像模块共同组成。
X1inxArtix7FPGA作为核心，将数字麦克风模块产生的PDM码转化为PCM码，然后使用GCC_PHAT算法对数据进行处理，得到时延值由传给摄像头，摄像头再结合阵列中麦克风的几何关系，将具体的声源位置计算出来，然后将其映射在摄像头所拍的图像上，同时，为了更好地调试，我们麦克风阵列上集成了单片机芯片作为通信接口。
2.2各模块介绍1.数字麦克风阵列模块采用性能优良的的数字麦克风SPK08331M4H,性能参数：IOOHZ〜IOkHz数字，PDMMicrophone MEMS（硅）1.6V、3.6V全向（-26dB±3dB@94dBSPD焊盘。
声源定位算法反馈机制的引入
声源定位算法反馈机制的引入目录一、内容描述 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的与意义 (4)1.3 文献综述 (5)二、声源定位算法概述 (7)2.1 声源定位算法分类 (8)2.2 声源定位算法性能评价指标 (9)2.3 现有声源定位算法存在的问题 (10)三、反馈机制在声源定位算法中的应用 (11)3.1 反馈机制的定义与类型 (12)3.2 反馈机制在声源定位中的作用 (13)3.3 反馈机制对声源定位算法性能的影响 (14)四、声源定位算法反馈机制的设计与实现 (15)4.1 反馈信号的采集与处理 (16)4.2 反馈信息的传输与存储 (17)4.3 反馈信息的分析与优化 (18)五、实验验证与分析 (19)5.1 实验环境与参数设置 (20)5.2 实验结果与分析 (21)5.3 讨论与结论 (22)六、总结与展望 (24)6.1 研究成果总结 (25)6.2 研究不足与局限性 (25)6.3 未来研究方向与展望 (26)一、内容描述声源定位算法反馈机制的引入是为了提高语音识别系统的准确性和鲁棒性。
在传统的声源定位方法中，通常采用基于信号处理的方法，如短时傅里叶变换(STFT)、梅尔频率倒谱系数(MFCC)等，来提取语音信号的特征并进行声源定位。
这种方法在实际应用中存在一定的局限性，如对噪声环境的敏感性较高、对于复杂场景的适应性较差等。
为了克服这些问题，研究人员提出了一种基于反馈机制的声源定位算法。
该算法首先通过对麦克风阵列接收到的多个语音信号进行预处理，提取出每个信号的特征向量。
利用这些特征向量作为输入，训练一个神经网络模型(如循环神经网络RNN、长短时记忆网络LSTM等)来预测声源的位置。
在训练过程中，通过不断地将预测结果与实际声源位置进行比较，计算误差并将其反馈给神经网络模型，从而使模型逐渐优化，提高预测准确性。
为了进一步提高声源定位的稳定性和鲁棒性，还可以引入一些辅助信息，如说话人的年龄、性别、语速等特征，以及麦克风阵列的几何信息等。
声源定位技术名词解释
声源定位技术名词解释
嘿，你知道声源定位技术不？这可真是个超厉害的玩意儿啊！比如说，你在一个嘈杂的房间里，突然听到有人喊你的名字，你能一下子就知道声音是从哪个方向传来的，对吧？这其实就是声源定位技术在我们日常生活中的一个小小体现啦！
声源定位技术呢，简单来说，就是能准确找到声音源头位置的一种技术。
它就好像是我们耳朵的超级加强版！想象一下，在一个大大的音乐厅里，音响设备分布在各个角落，但是通过声源定位技术，我们就能精确地知道每一个音符是从哪里发出来的，是不是很神奇？
咱就说，要是没有声源定位技术，那警察叔叔在抓坏人的时候可就麻烦多啦！比如说，在一个混乱的现场，听到了枪声，要是不知道枪声从哪儿来，那怎么去抓捕坏人呀！但是有了声源定位技术，就像有了一双神奇的眼睛，能快速锁定声音的来源，让坏人无处可逃。
再比如在一些救援行动中，有人在废墟下发出呼救声，通过声源定位技术，救援人员就能迅速找到他们的位置，这可真的是能救命啊！这难道还不足以说明声源定位技术的重要性吗？
还有啊，在一些智能设备中，声源定位技术也大显身手呢！比如智能音箱，你叫它一声，它就能准确地转向你，跟你对话，这可多亏了声源定位技术呀！
声源定位技术可不简单呢，它涉及到好多复杂的原理和算法。
但咱
也不用深究那些，咱就知道它超级有用就行啦！它能让我们的生活变
得更加便利、更加安全。
所以说呀，声源定位技术真的是一项了不起
的技术，你说是不是呢？我觉得声源定位技术就像是一把神奇的钥匙，打开了我们通往更智能、更便捷生活的大门！。
声源定位原理
声源定位原理
声源定位原理是指通过对声波传播的分析和处理，确定声源在空间中的位置和方向的方法。
声源定位是现代通信、音响、声学研究等领域中的基础应用技术之一。
声源定位原理的核心是根据声波在不同介质中的传播特性，从接收到的声信号中提取出空间位置信息。
常用的声源定位技术包括：时差定位、幅度定位、相位定位、频率差定位等。
时差定位是通过在不同位置接收到声波的到达时间差异来确定声源位置。
幅度定位则是基于声波能量随距离衰减的规律，通过声信号强度的变化来推算声源位置。
相位定位则是利用声波传播中不同介质中的折射和反射现象，分析声波相位变化来推算声源位置。
频率差定位则是利用多个接收器接收到的声波频率信息的差异，从而确定声源位置。
总的来说，声源定位原理是通过对声波传播的特性进行分析，从接收到的声信号中提取出空间位置信息的技术。
它在多个领域中具有重要应用价值，如通信、音响、声学研究、安防等。
- 1 -。
【毕业设计-正文】声源定位系统-某某解析
0 前言声音是我们所获取的外界信息中非常重要的一种。
不同物体往往发出自己特有的声音，而根据物体发出的声音，人们可以判断出物体相对于自己的方位。
有些应用场合，人们需要用机器来完成声音定位这个功能，并且往往要求定位精度比较高。
2003年的美伊战争期间，人民网、CCTV网站的军事频道、国防在线等网站均报道了装配于美军的狙击手探测技术，这项技术其中一部分就包含了声源定位技术。
声源定位作为一种传统的侦察手段，近年来通过采用新技术，提高了性能，满足了现代化的需要，其主要特点是：1）不受通视条件限制。
可见光、激光和无线电侦察器材需要通视目标，在侦察器材和目标之间不能有遮蔽物，而声测系统可以侦察遮蔽物（如山，树林等）后面的声源。
2）隐蔽性强。
声测系统不受电磁波干扰也不会被无线电侧向及定位，工作隐蔽性较强。
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。
美军这一套声源定位系统通过定位弹丸产生的特殊激波和冲击波，探测出狙击手的位置，在战场上有效保护战士生命。
声源定位原理范文
声源定位原理范文声源定位是指根据接收到的声音信号来确定声源的位置。
在实际应用中，声源定位是一项重要的技术，它可以用于声音增强、语音识别、追踪等领域。
三角测量法是通过在不同位置接收声音信号，根据声音到达各个接收器的时间差来确定声源位置。
这种方法需要至少三个接收器，这三个接收器可以成三角形或L型布置。
当声音到达一些接收器时，记录下相对于其它接收器的时间差。
根据声音在空间中传播的速度，可以通过这些时间差计算出声源的位置。
三角测量法主要应用于较大的场景，如室外环境。
模式匹配法是通过与预先记录的声音模式进行匹配，从而确定声源位置。
这种方法通常使用麦克风阵列来接收声音信号。
麦克风阵列可以有多个麦克风组成，它们可以分布在不同的位置。
当声音到达阵列时，每个麦克风都会接收到一个声音信号。
通过分析这些接收到的声音信号，可以确定声源的位置。
模式匹配法主要应用于室内场景，如会议室、办公室等。
无论是三角测量法还是模式匹配法，声源定位的关键是精确测量声音信号的到达时间差或对接收到的声音信号进行准确的分析。
为了达到更好的效果，常常需要进行声音信号的前处理，例如消除噪音、增强信号等步骤。
在实际的应用中，声源定位面临一些挑战和限制。
首先，声音在传播过程中可能会受到多种干扰因素的影响，如噪音、空气湍流等，这些因素会影响声音的传播速度和传播路径，从而影响声源定位的准确性。
其次，声音的传播速度在不同的介质中可能不同，例如在空气中和水中的传播速度就不同，这也会对声源定位造成影响。
另外，声源定位通常需要大量的计算和存储资源，因此在实际应用中需要考虑计算效率和存储空间等因素。
总的来说，声源定位是一项很有挑战性的任务，但在实际应用中具有广泛的应用前景。
随着科学技术的发展，声源定位的方法和技术也在不断地更新与发展，为我们提供了更强大、更准确的声源定位技术。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于FPGA的实时声源定位
李俊杰，何友，宋杰时间:2009年08月05日字体:大中小
关键词:FPGA声源定位时延估计
摘要：提出了利用2个麦克风基于FPGA的声源定位的方法。
具体通过基于相位变换改进的互相关方法成功在低信噪比(10dB)的噪声环境下完成声源定位。
利用同样的算法和硬件结构，可以在1片FPGA芯片上实现5组并行的时域处理的系统，而且每个麦克风的功耗只有77mW～108mW。
关键词：声源定位；时延估计；FPGA
实时声源定位在许多方面得到了应用，例如声音的识别和电话会议，可以利用阵列麦克风来实现对多个声源信号的获取和并行处理[1-3]。
由于处理多路语音信号需要多个处理器，使得其实现费用昂贵，即便是使用DSP，系统也会带来很大的功耗，因而限制了其在许多实际中的应用。
例如Brown大学发展的大规模麦克阵列系统利用多个DSP处理器和缓冲器来实现声源的定位，每个麦克的功耗达到了400mW。
这大大超过了一些便携式设备(PDA 和手机)的功耗，因此最好的解决办法是设计专用芯片。
本文将阐述声源定位系统在FPGA中的实现，为专用芯片提供一个可行性参考，具有很好的商业应用价值。
以前采用DSP[4]或是DSP+FPGA[5]实现多路声源信号的定位，而本设计的整个定位系统除了前端的模拟部分外其余部分均在FPGA中实现。
采取有效的算法后，整个硬件实现的功耗可以控制在77mW～108mW之间。
1声源定位的算法
现有许多算法[1-4]实现声源定位，包括基于信号子空间的方法(例如MUSIC算法)和空间似然方法[2，4]等，最为常用的方法是估计信号的对应的麦克对到达延时(TDOA)[3]估计方法。
该方法的每一组麦克对将声源定位在3维空间的一个双曲面上，这样通过多个麦克对确定的双曲面的交点能有效地实现声源的定位。
TDOA估计方法已进行了很多研究[3，6]，最为普通的是广义互相关GCC(Generalized Cross Correlation)方法[6]。
与其他的方法相比，基于GCC的方法计算量小、计算效率高。
假设2个麦克各自接收的信号分别为m1(t)和m2(t)(包括噪声、回响和声音的延时信号)。
常用的估计延时的方法是互相关方法：
PHAT权系数对应的是相位变换，在回响环境中效果明显[1，3，6]。
UCC权系数为1，对应的是单纯的互相关而没有经过滤波处理。
离散信号的GCC表示为：
如果采用方波作为补偿函数，(4)式可以写成：
与(4)式相比，(5)式用来估计TDOA的好处在于计算量的减少，而且在低的信噪比下具有更好的性能，所以本文采用的是(5)式在FPGA中的实现。
2FPGA的实现
设计中只考虑最简单的一对麦克风的TDOA的估计，每个麦克风接收的信号经过放大、带通滤波后以20kHz的频率进行采样，每个采样的数据宽度为24位。
取量化后的高8位送往FPGA(Xilinx Virtex II2000)中进行运算。
尽管只讨论了1对麦克风的情况，多个麦克风对也能在同一个FPGA中实现(本文将会在后面具体介绍)。
输入的采样信号分别存储在2个Buffer里(Buffer的大小为256～1024个采样点)，然后将输出信号经过汉宁窗滤波，将数据转化为16位的浮点数存储在FFT的Buffer中，FFT 模块将各自的Buffer中的数据进行FFT运算，如图1所示。
在FPGA的实现过程中采用CORDIC算法，它将傅里叶变换的复数表达形式转换成幅度和相位表达形式，在能够减少计算量的同时不增加硬件的资源。
2路信号的幅度和相位计算出来后利用(5)式得到TDOA的估计，如图2所示。
估计的过程涉及到根据(5)式搜索最大的τ，搜索的范围从-30Ts～30Ts(步进为采样周期Ts)，ε=0.5。
为了实现TDOA的实时估计，硬件部分主要由3部分组成：输入信号采集部分、FFT的计算及幅相转换部分、TDOA的估计部分。
2个Buffer已经能够满足GCC前端数据缓存的要求，但考虑到CORDIC算法的误差，设计中多用了1个Buffer储存数据的复数形式，为系统的误差分析提供数据，确保定位精度。
3实验结果
在实验中Buffer的大小为1024位，对应的时间缓存时间为50ms。
麦克风对按前面介
绍的方法安置。
第一个实验是对固定声源的定位，讲话人在房间内固定的地方说话，如图3所示。
要注意保持麦克风对与讲话者嘴的高度一致。
将麦克风得到的数据经过放大、滤波、采样和FPGA处理。
系统噪声由麦克风、放大器或滤波器等器件引入，信噪比为30dB。
利用麦克风获取的50ms的信号帧，分别用GCC和PHAT的权值来估计讲话者的TDOA。
将每帧
的到达时间时延τ转换成波达方向，其中，v表示声音的传播速度(取
345m/s)，d表示2个麦克风之间的距离(d=0.4m)。
通过DOA的估计和实际的DOA来计算DOA的误差，实际的DOA可以通过讲话者在环境的实际位置得到。
DOA误差如图4所示。
利用PHAT权值的TDOA定位精度要比UCC的好，因此试验中利用的是PHAT权值。
为了得到基于FPGA的声源定位系统在运动的声源和不同背景噪声下的性能，本文利用PHAT权系数分别进行实验。
如图5所示，讲话者从一个地方移动到另外一个地方，整个移动持续1min，讲话者始终面对着麦克风对。
分别在信噪比为30dB、20dB、10dB、0dB的条件下对2个不同的讲话者做试验，当信噪比为30dB时，噪声只由传感器和信号处理系统自身引入；当信噪比为20dB、10dB、0dB时，则通过提供一个高斯噪声源来提供，通过调整噪声的强度可以实现信噪比的变化。
信噪比为30dB的DOA误差如图6(a)所示，在不同的信噪比条件下，0°的位置具有共同的峰值，但是随着信噪比的降低(20dB和10dB分别对应图6(b)和图6(c))，误差越来越大，当降到0dB时起不到定位的作用，如图6(d)所示。
实时声源定位系统在Xilinx公司的xc3s1000FPGA中实现，按文中提出的算法和实现方法可以实现10dB信噪比以上的声源定位，整个系统具有很好的鲁棒性。
通常的处理多对
麦克风对的信号算法常常利用DSP，然而功耗的需求以及外围设备的复杂使得DSP在许多场合受到限制。
利用本文介绍的算法，在FPGA Virtex II Pro-70中并行处理6个TDOA估计模块，时钟选取为10MHz，功耗可以控制在0.776W～1.074W之间，试验消耗的逻辑门为1 192793。
通过流水线处理，如果系统的时钟为100MHz，在1块FPGA中能并行处理50个TDOA 估计模块，不过功耗要增大到7.76～10.74W之间。
由于Virtex II Pro-70有足够的存储空间，因此输入Buffer部分无需额外的逻辑门。
与其他的方法相比，如大型麦克阵列每个麦克的功耗为400mW[5]，本文的方法的平均功耗要小得多(每个麦克77～108mW)，为减少VLSI 电路的功耗提供了一个切实可行的途径。