基于传声器阵列的声源定位

合集下载

基于传声器阵列的声源定位研究的开题报告

基于传声器阵列的声源定位研究的开题报告

基于传声器阵列的声源定位研究的开题报告1. 研究背景及意义在实际生产和生活中,声源定位一直是一个重要的问题。

例如,在工业生产中,需要对机器设备进行故障诊断,在战争中,需要对敌方军队进行定位,而在医学领域中,需要对人体内部的声源进行定位。

因此,研究声源定位技术具有重要的现实意义。

在近年来,随着数字信号处理技术的发展,传声器阵列成为了声源定位的一种重要技术手段。

传声器阵列可以采集多个声音信号,并通过信号处理方法得出声源定位的结果,具有精确度高、实时性强、适用范围广等优点,因此受到越来越多的关注。

在本次开题报告中,我们将基于传声器阵列的声源定位技术展开研究,通过实验和理论分析,深入研究传声器阵列的原理和应用,对声源定位技术进行深入探讨,为相关领域的研究提供理论和实践基础。

2. 研究目的和内容基于传声器阵列的声源定位研究的目的是深入探究传声器阵列的工作原理和适用范围,针对声源定位中存在的问题,提出解决方案和改进措施,从而提高声源定位的准确性和可靠性。

具体的研究内容包括:1)分析传声器阵列的工作原理和信号处理方法,探究其优势和不足之处。

2)建立声源定位的数学模型和仿真平台,验证传声器阵列技术在不同场景下的适用性和准确性。

3)对传声器阵列技术在实际应用中的局限性进行深入分析,提出改进方案和优化措施,提高声源定位的可靠性和准确性。

4)基于实验验证,评估传声器阵列技术在实际场景中的应用效果,提出相应的建议。

3. 研究方法本次研究将采用实验研究和数学建模的方法,结合计算机仿真和理论分析,进行各个方面的探究。

具体地,本次研究包括以下步骤:1)调研和文献研究:搜集和整理相关领域的文献资料,掌握传声器阵列的工作原理和信号处理方法。

2)数学建模和仿真:建立声源定位的数学模型和仿真平台,进行不同场景下的模拟实验,验证传声器阵列的准确性和适用性。

3)实验验证和数据分析:设计实验方案,在实际场景中进行测试和数据采集,对传声器阵列技术进行验证和评估。

基于传声器阵列的机器人声源定位系统

基于传声器阵列的机器人声源定位系统

基于传声器阵列的机器人声源定位系统宫玉琳;大化【期刊名称】《长春理工大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2016(039)003【摘要】With the development of computer technology and signal processing technology,all kinds of robots with spe-cial functions are applied to the production and life of people. The auditory system can make up for the deficiency ex-isting in the robot vision system,the robot in the dark or obstructions of environment,using sound information percep-tion environment in the presence of the target,and the positioning,robot assisted work,especially in the field of disas-ter rescue,military and other fields,sound source localization system has a unique advantage. The sound source local-ization robot system for research,design based on microphone array sound source localization robot system by four ele-ment planar microphone array, using the generalized cross correlation algorithm, to achieve the sound source localiza-tion. Experimental results show that the system has high positioning accuracy,with a high practical value.%随着计算机技术和信号处理技术的发展,各种具有特殊功能的机器人应用到人们的生产生活中。

基于传声器阵列的声源定位方法研究的开题报告

基于传声器阵列的声源定位方法研究的开题报告

基于传声器阵列的声源定位方法研究的开题报告一、研究背景随着生产和生活的日益发展,我们对于声音的要求也越来越高。

声源的不同位置和方向都会产生不同的声场效果,比如在音响行业,定位到各个演奏者的具体位置能够为观众带来更好的听感体验;在机器人领域,能够通过声源定位技术识别声源位置从而辅助机器人进行导航和控制等。

因此,声源定位也成为了科技领域中的重要研究方向之一。

目前,声源定位的研究方法有基于单个传声器的方法和基于传声器阵列的方法。

其中,基于传声器阵列的方法尤其适用于对于复杂声场的分析和定位。

因为它可以通过多个传声器在不同位置上采集到的声音信号来确定声源的位置和方向。

二、研究目的和意义本研究的主要目的是基于传声器阵列的声源定位方法,通过采集声音信号的时间差和幅度差等数据,利用定位算法计算出声源的位置和方向。

这将有效提高声源定位的准确性和可靠性,并可以应用于音响、机器人导航等领域中,促进技术的发展和进步。

三、研究内容和方法本研究的主要内容包括以下几个方面:1. 声源定位的基本原理和方法的研究。

2. 传声器阵列的选取和设计。

3. 声源定位实验平台的搭建。

4. 声源定位数据的采集和分析。

5. 基于定位算法的声源定位结果的实现和验证。

本研究将采用实验研究的方法。

首先,我们将根据声源定位的基本理论和方法,设计和选择合适的传声器阵列。

然后,我们将搭建实验平台,并进行声源定位实验。

最后,我们将结合实验结果,比较不同算法的效果,并验证实现结果的正确性。

四、研究预期结果和影响本研究预计能够提高声源定位的准确性和可靠性,产生出更好的声场效果。

同时,以此为基础,我们能够进一步推进声源定位技术的发展,对音响、机器人等领域的发展产生重要的推动作用。

五、研究进度计划本研究计划分为以下几个阶段:1. 文献调研和理论研究(2周)。

2. 传声器阵列的选择和设计(4周)。

3. 声源定位实验平台的搭建(4周)。

4. 实验数据的采集和分析(4周)。

基于正四面体传声器阵列的机器人声源定位方法

基于正四面体传声器阵列的机器人声源定位方法

05
实验与分析
实验环境与准备
实验场地
传声器阵列
选择一个相对封闭、无回声、无噪音的实 验室或房间进行实验,确保实验结果的准 确性和可靠性。
实验设备
使用四个高灵敏度的传声器组成正四面体 阵列,每个传声器之间的距离相等,以确 保能够准确捕捉到声音信号。
实验人员
准备好计算机、数据采集器、信号发生器 等实验设备,用于产生和采集声音信号。
声源定位与机器人运动控制
声源定位
利用正四面体传声器阵列对声源进行定位,通过计算出声源相对 于麦克风阵列的相位差和时间差等信息来确定其位置。
路径规划
根据声源位置信息和机器人当前位置,规划出一条从机器人当前位 置到声源的最短路径或最优路径。
运动控制
根据路径规划结果,调整机器人的运动参数(如速度、方向等), 使其能够准确到达目标位置并接近声源。
发展
随着深度学习技术的不断发展,基于深度学习的声源定位方法逐渐成为研究热点 。该方法可以通过对大量数据进行学习,提高定位精度和稳定性,同时可以适应 不同环境下的声音传播特性。
研究目标与内容
• 目标:本研究旨在研究一种基于正四面体传声器阵列的机器人声源定位方法,提高机器人在复杂环境中对声源 位置的感知能力,实现快速、准确地确定声源位置。
至少需要两名实验人员参与实验,一名负 责操作实验设备,另一名负责记录实验数 据和分析结果。
实验结果展示与分析
声音信号采集
通过信号发生器产生不同的声 音信号,如人说话、乐器演奏 等,并使用传声器阵列实时采
集这些声音信号。
数据处理与分析
将采集到的声音信号进行处理 和分析,提取出与声音来源相 关的特征信息,如时间差、强
机器人平台选型与搭建

基于声传感器阵列的声源定位系统设计

基于声传感器阵列的声源定位系统设计

基于声传感器阵列的声源定位系统设计【摘要】目前国际上经过多年的研究,声源定位己经有一些初步的实际可用的定位系统。

本文针对声源定位系统对数据采集的特殊要求,采用传声器阵列采集信号,使用广义互相关算法来解决时延估计的问题,开发软件系统。

实验结果证明所设计的低频声源定位系统可以较为准确的实现低频声源的定位,且定位误差较小,在误差允许范围内。

【关键词】传声器阵列;声源定位;广义互相关;时延估计引言随着电子技术发展,声源定位的基本原理和设计变化不大,主要是采用各种现代化技术实现自动化、集成电路化,提高了性能。

现有的声源定位系统一般用热线,碳粒或电容传声器接受声音信号,用无线电技术或光纤技术传输信号,用点蚀纸带或墨水纸袋记录测量结果,并把记录仪与计算机相连,用计算机处理测量结果。

声测基线采用直线,弧线,正方形等多种形式。

目前,定位侦察距离可达30km,精度达到1%。

本文将若干个传声器按照一定的几何结构排列,组成传声器阵列,通过阵列信号处理的方法对该阵列接收到的声源信号进行处理,设计开发了一套声源定位系统,并在本实验系统的基础上进行了声源定位实验,根据实验结果分析了系统性能,提出了改进方案,确定出声源的几何位置。

1.定位系统设计声源定位结果可作为改善环境跟踪录音效果的依据,也可作为军事侦察的手段。

声源定位系统硬件结构框:由驻极体电容传声器采集到声音信号后,经过模数转换电路板去噪,数据采集卡得到的数据传回到PC机,计算出每个传声器接收到声音到达时间差值,最后通过声源定位程序得到声源估计位置。

2.定位系统设计2.1 数据采集图1为声信号采集电路板实物图。

图1 声信号采集电路板2.2 时延估计算法实验采用改进的广义互相关时延估计算法,步骤如下:(1)将接收信号分别通过频率响应的预滤波器,对其进行预滤波处理;(2)对预滤波处理后得到的互功率谱密度函数进行加权,得到互功率谱密度函数[3];(3)对互功率谱密度函数进行反傅里叶变换,得到广义相关函数;(4)把一路互相关函数做希尔伯特变换,得到其希尔伯特变换,取绝对值,并将其和互相关函数做差值运算,得到:(5)检测相关函数的峰值所对应的位置,即可得到估计的时延值。

一种基于矢量传声器阵列的低频噪声源定位装置及方法

一种基于矢量传声器阵列的低频噪声源定位装置及方法

一种基于矢量传声器阵列的低频噪声源定位装置及方法说实话一种基于矢量传声器阵列的低频噪声源定位装置及方法这事,我一开始也是瞎摸索。

我最开始就想,咱得先把这矢量传声器阵列给整明白啊。

这就好比搭积木,每个传声器就像是一块小积木,但是这些小积木它的摆放位置啥的那可太重要了。

我试过好几种阵列的排列方式,什么直线型的、圆形的。

一开始就傻愣愣地摆成直线型的,心想这多整齐啊。

结果呢,根本不行。

因为低频噪声它传播的时候是很乱的,这种排列采集到的数据乱七八糟,就像你拿个网去捞鱼,但这个网眼太大了,小鱼都跑了,就是很多信息都没采集到。

后来我又改成圆形排列试试,就像一群人围个圈儿一样把噪声源给围起来。

这时候采集到的数据开始有点样子了,但是问题又来了。

到底怎么根据这些数据来确定噪声源的位置呢?我当时就想啊,假如这噪声源是个小偷,传声器采集到的数据就是小偷留下的脚印。

那这些脚印到底指向哪里呢?我就开始研究算法。

我试过那种简单的时间差算法,想着根据不同传声器接收到信号的时间差来确定声源位置。

但是低频噪声它不像高频的一跑起来那么干脆,它拖拖拉拉的,这个时间差很难精确确定。

就好比一群乌龟在爬,你很难精确说出哪只乌龟比另外一只先到某个地方多少时间。

后来我知道了一种波束形成算法好像比较靠谱。

我就像一个小学生做数学题一样,一步一步按照算法往里套数据。

把从每个传声器采集到的数据,当成这个算法中的元素开始计算。

这个过程可不容易,我经常算错,有时候是符号弄反了,有时候是计算过程中某个数值代错了。

就好比你做菜的时候,盐放多了或者少了,整个味道就不对了。

但是经过长时间的折腾,我还是发现了一些小窍门。

比如说在做数据预处理的时候,要把那些明显异常的数据给剔除掉。

这就像你在挑水果,把烂的扔掉,留下好的才能做成果汁。

还有啊,在使用波束形成算法的时候,一定要确定好阵列的参数,就像给一个机器调好各个零件才能让它好好工作一样。

我不太确定这些对于所有人都适用不适用,但这都是我自己实践得到的宝贵经验,希望能给有同样想法的朋友一些帮助。

基于阵列的声源定位系统

基于阵列的声源定位系统
收稿 日期 :2 1加2 I ;修 回 日期 :2 1— 3 2 01 一 8 0 lo — 0 作者 简 介 : 王玮 (9 5 ) 女 , 东烟 台人 , 读 硕 士 研究 生 。 18 一 , 山 在
作如 下设定 : ()S为球 面波 声源 ; 、 、 为传 声器 ;直角 1 、 坐标 系下 各点坐 标为 S , 、 , , t 。 2 ), ) ,z 、 ,, y 2 ,3 。 ,4 4 r为 S到坐 标 原 点 的距 离 ; J 、 Y, ) z、 y, ) ;
值检 测确定 时延估计 值 D。 两路信 号经预 滤波 处理后 , 其互功 率谱可表 示为 : G )日 ) ) 一 = H ) 。 ………… …… () 4 由于互 相关 函数 与互功 率谱 函数是 一对 傅里 叶变 换 的关系 ,则相关 函数输 出为 :
R ) 。 =L w )
频率 变化很 大 时 ,就 会产 生较 大的 时延 估计误 差 ,因 此需 要合理选 用权 函数 以提 高 时延估 计 的精 度 。
2 2 定 位 模 型 .


( : ) ( 垆 +
空 间四元 阵模 型如 图 l 示 。 所









£ D) 2) 。 ) 5 + 十n( = t
) e
。……………… ( 5 )
其 中: ( 为权 函数 , () H ) ) ) f= 日 。由式 () 5 可 以看 出 ,W( ) l时就 是基 本互 相关 ,对 于功 率谱 厂:
比较 平坦 的宽 带信 号,它 的性 能很好 ,但 当功率 谱随
2 1 1 基本互相 关 .. 设 O和 O分 别 为 两 个 传 声 器 的 接 收 信 号 , ) ) S( 为源信 号 ,D为两阵 元间 的时延 , )凡(为 加性 t ) n0、 ) f 噪声 ,O为声波 相对衰 减系数 ,则 : t

基于矢量传声器阵列的低频声源定位

基于矢量传声器阵列的低频声源定位

基于矢量传声器阵列的低频声源定位吴健;赵明宇;耿明昕;路达;白晓春;杨坤德;申晨;李朋涛【摘要】矢量传声器由传统的声压传感器和三维振速传感器组成,提供了更加完备的声场信息,理论上具有不随频率变化的空间指向性,为小孔径阵列定位低频声源提供了可能.为了实现小孔径阵列低频声源的精确定位,提出了矢量传声器频域校准合成孔径和稀疏表示定位相结合的方法.该方法采用固定点声压传声器来校准阵列不同位置时声源初始相位信息的方式实现阵列孔径虚拟扩大,该方法易于工程实现,在频域进行校准可以减小不同频率之间的交叉项干扰,将频域校准合成孔径与稀疏表示定位方法相结合可以进一步提高低频分辨率和降低定位误差,仿真验证了该方法的有效性.【期刊名称】《电声技术》【年(卷),期】2018(042)002【总页数】8页(P6-12,23)【关键词】矢量传声器阵列;低频声源定位;合成孔径;稀疏表示【作者】吴健;赵明宇;耿明昕;路达;白晓春;杨坤德;申晨;李朋涛【作者单位】陕西省电力公司电力科学研究院,陕西西安 710054;西北工业大学航海学院,陕西西安 710072;陕西省电力公司电力科学研究院,陕西西安 710054;西北工业大学航海学院,陕西西安 710072;陕西省电力公司电力科学研究院,陕西西安 710054;西北工业大学航海学院,陕西西安 710072;陕西省电力公司电力科学研究院,陕西西安 710054;西北工业大学航海学院,陕西西安 710072【正文语种】中文【中图分类】TP212.91 引言麦克风定位和声像合成方面,国内外学者进行了广泛深入的研究[1-6]。

1987年,NASA的Brooks等人第一次用平面传声器阵列研究流动噪声源分布[1]。

张海滨等人采用36阵元阵列重建列车外侧面的波束输出能量分布图,并利用参考传声器将波束输出能量修正为声压级,获得定量的声压级分布结果[2]。

针对变电站高空噪声源,我们设计了63阵元螺旋平面阵[5],为了具有更好的后向抑制能力,采用引力搜索粒子群算法设计了63阵元伞形体积阵[6]。

基于传声器阵列的声源定位技术研究

基于传声器阵列的声源定位技术研究

关键词:传声器阵列,声源定位,时延估计,互功率谱相位,PCL-818HG , 数据采集
— I —
基于传声器阵列的声源定位系统研究
ABSTRACT
Localization of sound source is an interesting course of study which will be widely applied in our future life. Sound source localization is realized by processing sound signals, differing from the localization method with sonar, radar or wireless communication in the type of signals. Sound is a wide-band signal, while the later are narrow-band signals. Many sound source localization algorithms are proposed aiming at the characteristic of sound signals. However, signal’s quality, background noise and room reverberations in enclosure greatly degrade the effectiveness of acoustic source localization. For solve these question, some work are accomplished in this paper. Foremost, the microphone array is generally described, and some issues of sound source localization based on microphone array are discussed. The particularities of signal processing based on microphone array and the cause and influence of reverberation are analyzed. Some main methods of sound source localization are compared. A sound source localization method based on the time delay estimation is analyzed with emphasis. Several time-delay estimation methods are studied. The improvement Cross-power Spectrum Phase (CSP) time delay estimation method and time-delay estimation method based on onset signal and Cross-power Spectrum Phase is given. Finally, several geometries locating methods and the objective function space search locating method are simply introduced. A sound source localization system based on the PCL-818HG data acquisition card produced by Advantech CO., Ltd is designed. Finally, Some Experiment is conducted on the system, and the experimental result is presented. The results showed that further study on sound source localization can be made on the sound source localization system. Keywords : Microphone Array, Sound Source Localization, Time Delay Estimation, Cross-power Spectrum Phase, PCL-818HG, Data Acquisition

基于传声器阵列的产品噪声源定位技术的应用

基于传声器阵列的产品噪声源定位技术的应用
G ( ,y ) ep ( ) D k, = x z
H lhl 方程 : em ot z
此 .可 以得 到平 面近场 声全 息 的基 本 重建公 式 :
p k,y P ,y Ⅳepk ( k , ) ( k, )x i;( z= k s ) ( 1 1)
式 ( ) 中 : ( y z —— 空 间 声压 ,是直 角 坐标 1 P , ,) 系 , , 函数 ; y z的
元卷 积定 理可 知 :
P k, z = o ( x G ( , ,) ( k,) P . k, ) k z k

() 6
式 ( ) 中 :P k , ,) D ( , 是 声 压 P , , 6 ( k z ,P k) ( Y
z 和边 界条 件 )
表达 式 为 :
两平 面 z
系 [ 5 1 :
G 『 ,r ) ep ( )/ ^ k, = x ( z k ( 息 面 )和 z 全
() 8
将 式 ( ) ( )带 入 式 ( ) 7、 8 6 ,可 以 建立 任 意
( 建 面 )的 一般 关 重
1 基于 SS T F的传 声 器 阵 列声 源 定 位
对 式 ( )两 边 进行 二 维 傅 里 叶变 换 ,根据 二 2
图 1 稳 态 Ss T F测 量 示 意 图
使用 S S T F技术 的阵列 声 学定 位 系 统 .要 求 传
声器 阵列 必须 覆盖所 测 量 的声 源表 面 .并且 传声 器 阵列需 要 在被测 声 源 的近场测 量 传声 器在 阵列 中
py h )和 H l h h 积分方 程 .计算 出其 它平 面位 置 em o z 的声 压 .得 到三维 空 间的声 场 图形 .从 而实 现空 间

《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》

《基于麦克风阵列的声源定位技术研究》一、引言声源定位技术在现代音频处理、智能监控和人机交互等领域有着广泛的应用。

其中,基于麦克风阵列的声源定位技术,由于能够有效地进行空间定位,因此在军事、安全监控、语音交互等方面备受关注。

本文将重点介绍基于麦克风阵列的声源定位技术的研究现状、原理及方法,并探讨其未来的发展趋势。

二、声源定位技术的研究现状目前,声源定位技术主要分为两大类:基于传声器阵列的声源定位技术和基于声音传播特性的声源定位技术。

其中,基于麦克风阵列的声源定位技术以其高精度、高效率的特点在众多领域得到了广泛应用。

该技术通过多个麦克风组成的阵列,利用声音到达不同麦克风的时延差异,实现声源的定位。

三、麦克风阵列声源定位原理及方法1. 原理麦克风阵列声源定位技术主要依据声音传播的时延差异和阵列信号处理技术实现。

当声音传播到麦克风阵列时,由于不同麦克风之间的距离不同,导致声音到达各麦克风的时延存在差异。

通过测量这些时延差异,并结合阵列信号处理技术,即可实现对声源的定位。

2. 方法(1)基于时延估计的声源定位方法:该方法通过估计声音到达不同麦克风的时延,结合麦克风阵列的几何关系,计算出声源的位置。

(2)基于模式识别的声源定位方法:该方法利用机器学习、深度学习等技术,对声音信号进行特征提取和模式识别,从而实现对声源的定位。

(3)基于多传感器融合的声源定位方法:该方法将麦克风阵列与其他传感器(如摄像头、雷达等)进行融合,综合利用多种传感器的信息实现声源的精准定位。

四、声源定位技术的应用基于麦克风阵列的声源定位技术在众多领域有着广泛的应用。

在军事领域,可用于目标探测、战场监控等;在安全监控领域,可用于视频监控系统的音频辅助定位;在人机交互领域,可用于语音识别、智能音响等。

此外,该技术还可应用于医疗、娱乐等领域。

五、未来发展趋势随着人工智能、物联网等技术的不断发展,基于麦克风阵列的声源定位技术将迎来更广阔的应用前景。

基于传声器阵列的声定位成像系统研究与设计

基于传声器阵列的声定位成像系统研究与设计

M u h i f u n c t i o n s i g n a l a c q u i s i t i o n( MP S 0 1 0 6 0 2 ), c o m b i n e d w i t h a s i m p l e d a t a a c q u i s i t i o n a n d g r a p h i c a l p r o g r a m m i n g s o f t w a r e
Es t i ma t i o n ,P o s i t i o n i n g a l g o it r h m h a s b e e n r e s e a r c h e d b y t h i s p a p e r .T h r o u g h t h e Hi g h - i f d e l i t y l i s t e n i n g p i c k u p s ,
Ab s t r a c t :I n o r d e r t o s a t i s f y t h e r e q u i r e me n t o f l o c a t i n g i n d o o r a c o u s t i c t a r g e t s ,t h e t wo k e y t e c h n o l o g i e s :T i me De l y
刘 言 .赵 平
( 西 北 工 业 大 学 电 子 信 息 学 院 ,陕 西 西 安 7 1 0 1 2 9 ) 摘 要 :为 了 实现 对 室 内声 源 定位 的 目的 , 文 中对 其 中 的 两 个 关键 技 术 : 时延估计 、 定 位 算 法做 了 深 入 的 研 究 。 通 过 使 用 高保 真监 听 拾 音 器 、 多 功 能 信 号 采 集 器 MP S 0 1 0 6 0 2 , 以 及 结 合 简单 的数 据 采 集 图 形 化 编 程 软 件 L a b V I E W, 搭建了 软 硬件 设 计 系统 , 讨 论 了五 元 十 字 阵 列在 不 同条 件 下的 定位 精 度 。实验 应 用表 明: 该 系统 可 以创 新 性 的对 多个 声 源判 决定位 . 并 且 提 高 了声 阵 列 定位 成像 系统 在 细 节上 的 分 辨 能 力 。 关键词 : 声 定位 ;时 延 估 计 ; L a b V I E W; 五 元十字阵列 中图分类号 : T N 9 5 3 . 3 文献标识码 : A 文章 编 号 :1 6 7 4 — 6 2 3 6 ( 2 0 1 4 ) 0 6 — 0 1 1 7 — 0 4

基于矢量传声器阵列的低频声源定位

基于矢量传声器阵列的低频声源定位

1 引言
麦克风定位和声像合成方面ꎬ国内外学者进行 了广泛深入的研究[1 - 6] ꎮ 1987 年ꎬNASA 的 Brooks 等人第一次用平面传声器阵列研究流动噪声源分 布[1] ꎮ 张海滨ꎬ并利用参考传声器将波
束输出能量修正为声压级ꎬ获得定量的声压级分布 结果[2] ꎮ 针对变电站高空噪声源ꎬ 我们设计 了 63 阵元螺旋平面阵[5] ꎬ为了具有更好的后向抑制能 力ꎬ采用引力搜索粒子群算法设计了 63 阵元伞形 体积阵[6] ꎮ
中图分类号:TP212. 9 文献标志码:A DOI:10. 16311 / j. audioe. 2018. 02. 002
基于矢量传声器阵列的低频声源定位
吴 健1 ꎬ赵明宇2 ꎬ耿明昕1 ꎬ路 达2 ꎬ白晓春1 ꎬ杨坤德2 ꎬ申 晨1 ꎬ李朋涛2
(1. 陕西省电力公司电力科学研究院ꎬ陕西 西安 710054ꎻ 2. 西北工业大学航海学院ꎬ陕西 西安 710072)
摘要:矢量传声器由传统的声压传感器和三维振速传感器组成ꎬ提供了更加完备的声场信息ꎬ理论上具有不随频率 变化的空间指向性ꎬ为小孔径阵列定位低频声源提供了可能ꎮ 为了实现小孔径阵列低频声源的精确定位ꎬ提出了矢 量传声器频域校准合成孔径和稀疏表示定位相结合的方法ꎮ 该方法采用固定点声压传声器来校准阵列不同位置时 声源初始相位信息的方式实现阵列孔径虚拟扩大ꎬ该方法易于工程实现ꎬ在频域进行校准可以减小不同频率之间的 交叉项干扰ꎬ将频域校准合成孔径与稀疏表示定位方法相结合可以进一步提高低频分辨率和降低定位误差ꎬ仿真验 证了该方法的有效性ꎮ 关键词: 矢量传声器阵列ꎻ低频声源定位ꎻ合成孔径ꎻ稀疏表示
(1. Shannxi Electric Power Research Instituteꎬ Xi’ an 710054ꎬ Chinaꎻ 2. School of Marine Science and Technologyꎬ Xi’ an 710072ꎬ China) Abstract:A vector acoustic sensor can provide more completely sound field information which is composed of a traditional a ̄ coustic pressure and three velocity sensorsꎬ has the spatial directivity which does not change with frequency in theory and it is possible for the small aperture array to locate the low - frequency noise. In order to locate low - frequency sound sources with small aperture arrays preciselyꎬ a method for combining the frequency domain calibration synthetic aperture and sparse representation positioning of vector microphones is proposed. The method uses a fixed - point sound pressure microphone to calibrate the initial phase information of the sound source at different positions of the array to realize the virtual enlargement of the array aperture. The method is easy to implement and the calibration in the frequency domain can reduce the cross - terms interference between different frequencies. The combination of frequency domain synthetic aperture and sparse repre ̄ sentation method can further improve the low - frequency resolution and reduce the localization errorꎬ simulation verifies the effectiveness of the method. Key words: Vector acoustic sensor arrayꎻ Low - frequency noise localizationꎻ Synthetic apertureꎻ Sparse representation

球形传声器阵列识别定位汽车内部异响声源

球形传声器阵列识别定位汽车内部异响声源

球形传声器阵列识别定位汽车内部异响声源目录1. 内容概要 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究意义 (3)1.3 文献综述 (4)1.4 研究内容与方法 (5)2. 球形传声器阵列基础 (7)2.1 球形传声器阵列概述 (8)2.2 传声器阵列的设计原则 (8)2.3 传声器阵列的校准与优化 (10)3. 汽车内部异响声源特点 (11)3.1 异响声源的分类 (12)3.2 异响声波特性的分析 (13)3.3 异响声源的环境影响 (14)4. 语音信号处理技术 (16)4.1 语音信号的特征提取 (17)4.2 信号的预处理与滤波 (18)4.3 模糊集理论在声源定位中的应用 (19)5. 球形传声器阵列声源定位算法 (21)6. 系统实现与验证 (22)6.1 系统的硬件架构 (23)6.2 软件的开发环境 (24)6.3 实验设置与数据采集 (26)6.4 定位效果评估 (27)7. 应用案例分析 (28)7.1 真实案例描述 (29)7.2 声源定位结果分析 (31)7.3 定位准确性对比 (32)8. 结论与展望 (33)8.1 研究总结 (34)8.2 存在问题的讨论 (35)8.3 未来的研究方向 (36)1. 内容概要本文档旨在介绍一种基于球形传声器阵列的汽车内部异响声源识别定位方法。

该方法通过在汽车内部安装多个球形传声器,收集和分析来自不同方向的声音信号,从而实现对汽车内部异响声源的精确定位。

通过对收集到的声音信号进行时频分析、信号处理和模式识别等技术手段,可以有效地识别出异响声源的位置和类型,为汽车维修和故障诊断提供有力支持。

本文还将探讨球形传声器阵列设计、信号采集与处理以及模式识别等方面的关键技术,以期为相关领域的研究和应用提供参考。

1.1 研究背景随着汽车工业的迅速发展,汽车的内饰材料和设计变得越来越复杂,这导致了汽车内部噪音更加多元化。

异响是汽车设计中经常出现的问题,它可以由多种原因引起,如悬挂系统的噪音、电子元件的振动、塑料材料的粗糙表面等。

基于传声器阵列的声源定位

基于传声器阵列的声源定位

S =Z
i=1
mi1 mi2 S ] O { } ri-T [ ri Uar OO
5 0
Di= ri-rS = \ xi-xS O + yi-yS O + zi-zS O N
11
传 声 器 i 和 传 声 器 的 距 离 差 为 i i =D i -D i G 因为 D 0 =R S 于是可得 D i =ii0 +R S 综合以上
扬声器与传声器
E
文章编号 :1002-8684(2004 )05-0019-04
基于传声器阵列的声源定位
林志斌 ! 徐柏龄 " 南京大学 声学研究所 ! 江苏 南京 210093# l摘
论文
要 l 概 括了 利 用 传声 器 阵 列进 行 语 音声 源 定 位几 种 方 法 ! 同 时 分 析了 几 种 声达 时 间 延迟 的 相 关算 法 ! 并 给 出
I 2
这类的声源定位技术基于高分辨
{
}
率的谱估计算法 其中包括了自回归 AR 模型 \ 最小方 差谱估计 (MV ) 和特征值分解方法 ( 如 Music 算法 ) 等 所有这些方法都通过获取了传声器阵列的信号来计算 空间谱的相关矩阵 O 这时如果所需的矩阵未知 则必须 通过已得到的数据进行估计 这就要求空间中的声源 或噪声必须平稳时不变的 但这对于语音信号来说 这 种实际的声学环境很难实现 9 同时 基于高分辨率的谱 估计声源定位还有很多的假设条件 这对一个实时实 现的系统来说也不可能 9 而且在计算中 这种谱估计方 法的运算量很大 还很容易导致定位不准确 因而在现 代的声源定位系统中很少采用 O 最后就是基于声达时 间差 (TDOA )的定位技术 这类声源定位方法一般分为
I 2

基于传声器阵列的声定位系统研究与设计

基于传声器阵列的声定位系统研究与设计

基于传声器阵列的声定位系统研究与设计摘要:对当前传声器阵列定位技术特点、关键技术等做了深入分析后,提出一种改进的广义互相关(GCC)时延估计算法,在元GCC算法基础上,加入了加窗分帧与静音检测(V AD)判断法,弥补了原算法针对室内回响混响干扰的不足。

系统以LabVIEW结合MATLAB为仿真平台,讨论了五元十字阵列在不同条件下的定位精度,实验表明:系统能够比较准确的对半空间域的低空声源进行定位,并能够实现多个声源判决定位,具有一定现实意义。

关键字:传声器阵列;广义互相关;被动定位;五元十字阵0 引言声源定位技术是利用声学和电子装置接受并处理声场信号,以确定声源位置的一种技术。

传声器阵列是指由若干个传声器按一定的几何结构排列而成的阵列,它具有很强的空间选择性,可以在一定的范围内实现声源的定位与跟踪[1]。

目前,传声阵列主要有:一字阵、十字阵、圆形阵和球星阵。

它们被广泛应用与军事和工业领域,此外,在视频会议、视频监控、故障诊断、声控机器人等民用项目中也风靡开来。

基于声传感器阵列的定位技术大体上分为三类:(1)基于可控波束形成的定位技术;(2)基于子空间的定位技术;(3)基于到达时延估计的定位技术[2]。

本文采用基于时延估计的定位技术,与其他定位技术相比,它计算量小,有利于实时快速处理。

为尽可能地降低室内混响和噪声的影响,提高声源定位系统精度,提出一种改进的广义互相关(GCC)时延估计算法,在元GCC算法基础上,加入了加窗分帧与静音检测(V AD)判断法,弥补了原算法针对室内回响混响干扰的不足。

在定位阵列上,文中选择具有阵列冗余、分维特性小的平面五元十字阵,以达到测量误差最小的目的[3]。

仿真结果表明设计的声阵列定位成像系统行之有效。

1 时延估计算法时延估计(Time-delay estimation,TDE)即时间延时估计,就是利用声传感器阵列接受目标声源信号,不同位置位置传感器接受到的声源信号所需要的时间不同,然后根据这个时间差值来确定目标信号的空间位置[4]。

基于传声器阵列的声源定位

基于传声器阵列的声源定位

基于传声器阵列的声源定位
霍静茹;宋文豪
【期刊名称】《信息技术》
【年(卷),期】2016(000)006
【摘要】采用基于时延估计(Time Delay Estimation,TDE)的声源定位技术,估计出目标声源到达不同麦克风阵元间的时间差,并结合平面五元十字阵的几何定位模型算法确定了声源位置.针对目前基于传声器阵列声源定位系统定位精度有待进一步提高的问题,提出一种新的定位算法,利用组合传声器阵列阵元相互之间几何位置关系,即通过多个传声器,多方向估计,多个阵列之间综合考虑,确定具有较高精度的声源位置.
【总页数】4页(P136-138,143)
【作者】霍静茹;宋文豪
【作者单位】河北科技大学研究生学院,石家庄050018;河北科技大学研究生学院,石家庄050018
【正文语种】中文
【中图分类】TN912
【相关文献】
1.基于矢量传声器阵列的低频声源定位 [J], 吴健;赵明宇;耿明昕;路达;白晓春;杨坤德;申晨;李朋涛
2.基于传声器阵列的输电线噪声源定位 [J], 吴健;郭笑盈;杨坤德;刘亚雄
3.基于传声器阵列的声源定位算法与误差分析 [J], 范卓立;黄根春
4.基于传声器阵列的机器人声源定位系统 [J], 宫玉琳;大化
5.基于七元传声器阵列的声源定位算法及性能分析 [J], 杨旭;行鸿彦;张军;冯茂岩因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

  1. 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. 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. 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)。

C+9/ ,7 L,E8!
,/7@:F8=96 6:E9 I,/F6 :; 345:@,7+E6 :; 7,E9 F943A 967,E37,:/ 3/F D@:?,F96 J,7+ 6:E9 4:=34,G37,:/ 345:@,7+E6K D@969/79FH
$D6B E043> % 3@@3A 6,5/34 D@:=966,/5 & E,=@:D+:/9 3@@3A & 6:8/F 6:8@=9 4:=34,G37,:/ & B@:66PLD9=7@8EPM+369
了几种搜索算法 ! 给出了基于互功率谱相位加权延迟估计的声源定位实验结果 " $ 关键词 % 阵列信号处理 & 传声器阵列 & 声源定位 & 互功率谱相位 $ 中图分类号 % *+)!#,$ 文献标识码 % .
/0123 /01456 70589:;8<:02 =8>63 02 ?:540@A026 .448B ’() *+,-.,/ ! 01 23,-4,/5
!"$
最小均方自适应滤波时延估计 该 方 法 的 基 本 原 理 就 是 利 用 G34 自 适 应 滤 波 方
法 求得时 延 ! 即 将 6 个 传 声 器 接 收 信 号 .7 #"$ 和 .6#"$ 分别当作目标信号和输入信号 ! 用 .6#" $ 逼近 .7#"$! 通 过调整滤波系数 ! 便可得到时延值 % 表示为
>%! 声 源 位 于 %’#*3<!4<!5<%"! 各 传 声 器 和 声 源 到 原 点 距
离 为 6" 和 9<& 其 中 6".
列 ! 其中 ! #" $为声源 !#5#" $和 #6#" $为传声器 7 和传声 器 8 拾 取 的 信 号 !$5 #" $ 和 $- #" $ 为 传 声 器 5!- 拾 取 的 除了声源信号外附加的噪声信号 % 因此 ! 在理想环境 下 ! 传声器 5!- 得到的信号可表示为
!%!
高阶统计量时延估计及基于建立信号和互功率 时延估计 高阶统计量时延估计和传统的广义互相关函数法
437,:/ :; 7+9 6:8/F 6:8@=9 4:=34,G37,:/ .369F :/ B@:66-LD9=7@8E-M+369 NBLMO 7,E9 F943A 967,E37,:/ E97+:F ,6 346:
"
引言
传声器阵列是指由一定的几何结构排列而成的若
论知识 !因而成为语音信号处理中难度大 ’ 且具有挑战 性的研究课题 ) 传声器阵列声源定位具有广泛的应用 前景 ! 它可用于电话会议系 统 ’ 视频会议系统 ’ 可视电 话等系统中控制摄像头和传声器阵列波束方向对准正 在说话的人 & 也可用于语音及说话人识别软件的前端 预处理 !以提供高质量的声音信号 ! 提高语音及说话人 识别软件的识别率 & 亦可用于强噪声环境下的声音获 取 ’ 大型场所的会议记 录 ! 以提高声音拾取的质量 & 还 可用于助听装置中 ! 更好地为耳障患者服务等 )
传声器对中点的距离 &
!"$
空间几何搜索声源定位法 设系统有 (") 个位于 %"#$3"!4"!5"%" $".>!)!( $)%!"*$% 误差准则 如果每组传声器的时延估计 !" 受到均值为零 ( 方
传声器组成 ! 传声器 > 为参考点 ! 坐标原点为 %>.*> !> !
和基于线性内插 $’( % 的算法 & 基于空间搜索算法运算 量大 ! 同时也易于陷入局部极值点 ’ 而基于空间几何的 方法虽然运算量小 ! 但它对传声器阵列的摆放有严格 的要求 ! 同时定位的精度并不是很高 ’’( 方法在远场定 位中精度较高 ! 但它需要较大数量的传声器阵列 ! 这就 增加了信号处理的复杂性 ! 同时它的近场定位误差很 大 ! 这对于拾取近场语音信号的处理方法不利 &
干个传声器组成的阵列 !它具有很强的空间选择性 ! 而 且不需移动传声器就可获取移动的声源信号 ! 同时它 还可以在一定的范围内实现声源的自适应检测 ’ 定位 及跟踪 ! 这使得它在诸多领域有着广泛的应用 ( 早在
!# 世纪七八十年代 ! 就已经开始将传声器阵列应用于
语音信号处理的研究中 ! 进入 $# 年代以来 ! 基于传声 器阵列的语音信号处理算法逐渐成为一个新的研究热 点 ) 目前传声器阵列系统已有许多应用 !其中包括视频 会议 ’ 语音识别 ’ 车载系统环境 ’ 大型场所的会议 记录 系统以及助听装置等 ) 传声器阵列声源定位是指用传声器阵列拾取声音 信号 !通过对多路声音信号进行分析与处理 ! 在空间域 中定出一个或是多个声源的平面或空间坐标 ! 即得到 声源的位置 ! 以进一步控制摄像机和传声器阵列波束 对准正在说话的人 ) 同时 Q 由于它涉及到阵列信号处 理 ’ 数字信号处理 ’模式识别和数据融合等多方面的理
!
声源定位技术
现有的声源定位技术基本上可以分为 % 类 ! 首先
是基于最大输出功率的可控波束形成技术 ! 它的基本 思想就是将各阵元采集来的信号进行加权求和形成波 束 !通过搜索声源的可能位置来引导该波束 ! 修改权值 使得传声器阵列的输出信号功率最大 ) 在传统的简单 波束形成器中 !权值取决于各阵元上信号的相位延迟 ! 同时相位延迟和声达时间延迟 RS< 有关 ! 因此叫作延 时求和波束形成器 ) 后来出现的一些更复杂的波束形 成系统中 !在进行时间校正的同时 ! 还对信号进行了滤 波 !根据不同的滤波器形成了不同的算法 ) 其次就是高
很相似 ! 不同的是它通过计算接收信号的三阶累积量 来压缩空间的加性高斯噪声 ! 由于该方法彻底地抑制 #7 $ 了高阶统计 量 #I+4$ 域 高 斯 噪 声 ! 所 以 在 低 信 噪 比 环 境下 ! 它 相 对 于 传 统 的 011 法 有 较 好 的 时 延 估 计 结 果% 基于建立信号和互功率时延估计利用了人耳定位 原理 ! 用快速傅里叶变换提取建立信号 ! 然后在通过估 计 6 个传声器的建立信号的互相关功率谱 ! 并减去平 稳的背景噪声互相关功率谱 ! 然后用互功率谱相位法 来准确地估计传声器之间的信号时延 ! 这种方法很大 #- $ 程度上抑制了混响的影响 ! 也是一种相对可靠的时延 估计方法 %
F基金项目 G 国家自然科学基金项目 *T#!U!#%U #K
电声技术 !""#$"%
" !
!"#$%&’()’* +,- ./0*"&1",’
分辨率谱估计技术 ! 这类的声源定位技术基于高分辨 率的谱估计算法 ! 其中包括了自回归 !" 模型 " 最小方 差谱估计 ##$ $ 和特征值分解方法 # 如 #%&’( 算法 $ 等 ! 所有这些方法都通过获取了传声器阵列的信号来计算 空间谱的相关矩阵 % 这时如果所需的矩阵未知 ! 则必须 通过已得到的数据进行估计 ! 这就要求空间中的声源 或噪声必须平稳时不变的 !但这对于语音信号来说 ! 这 种实际的声学环境很难实现 & 同时 ! 基于高分辨率的谱 估计声源定位还有很多的假设条件 ! 这对一个实时实 现的系统来说也不可能 &而且在计算中 ! 这种谱估计方 法的运算量很大 !还很容易导致定位不准确 ! 因而在现 代的声源定位系统中很少采用 % 最后就是基于声达时 间差 #)*+, $的定位技术 ! 这类声源定位方法一般分为 其中 !*% % #)$9+ #7 #)$#8 #)$ 是传声器 7!8 拾取信号的
:!
(% % #! $9
7 8
! "#)$* #)$< ! $ #)$< >)
;! %7%8 :! =-%)! ;! %7%-
=8#)!
>)9
) 电声技术 !""#$"% (
扬声器与传声器
!"#$%&’()’* +,- ./0*"&1",
2
!
基于时延的声源定位
考虑到声源定位系统的实时实现制约因素的影响 !
/
/
声达时间差 ).+, 估计
在现有的传声器阵列声源定位方法中 ! 基于时延
.7#"$9$1#0 $.6#";0 $:2#"$
09;/
#H $
估计定位法精度较高 !同时也易于实现实时系统 % 而时 延估计的精度是关系到声源定位精确与否的关键因 素 ! 时延估计的方法很多 ! 运用较多的是广义互相关函 数法 #011 $和最小均方差自适应滤波法 #234 $%
7 -
扬声器与传声器
"
?
#
8
相关谱 !& #)$ 是权函数 !$ # # #)$ 9& #)$4 # # #)$ 是 广义相
7 7 8
关谱 ! 这样声达时间差 )*+, 为
" ’9@AB C@D ( #!$ ! ##
!
, -
#E $
根 据 式 #- $! 选 取 不 同 的 权 函 数 & #)$ 就 可 得 到 不 同的声达时间差 ).+, 的不同算法 ! 它的选取可根据 实际的声学环境选择相应的准则 ! 使得 -% % #! $ 有个比
7 6
由 最 小 均 方 误 差 准 则 ! 当 滤 波 器 系 数 1 #"$ 9
(. . #"$ 6 时 !6 个信号之间的均方误差 + % 取最小 2 #" $ & (. . #"$
相关文档
最新文档