LMS声源定位技术_All
LMS声源定位技术
Dr. Wei Chen, LMS China, Shanghai office 1 LMS Sound Source Localization Techniques
Sound sources localization
1 2
技术介绍
产品介绍
3
应用实例
4
发展方向
2 LMS Sound Source Localization Techniques
Challenges
To locate a maximum number of sound sources : To have the best spatial resolution to separate the sources To quantify each source power (sufficient dynamic range) To minimize the cost of measurements : In time In material Cover a wide range of applications
3 LMS Sound Source Localization Techniques
Sound Source Localization Techniques at LMS
Acoustic Intensity 声强 Beam-Forming 波束成形 Near Field Focalization 近场聚焦 Acoustic Holography 声全息 Airborne Source Quantification 传递路径分析 3D 3D Result
Sound Source Result
3D 2D Result
3D 3D Result
3D 3D Result
3D 3D Result
Distance to source
Not determined
Far > 0.5 m
Near < λ
Ideal < λ
Not relevant
Measurement Result
Intensity
Pressure
Intensity
Sound Power, Intensity, Velocity
Source Strength
Environment
Far-field (ISO 9614)
Free Field
Free Field Near Field
Free Field Near Field
Operational Field
Spatial Resolution
Low
Low
High
High
High
What if Games
No
No
No
Yes No for Pass-by
Yes
Stationary
Stationary/ Transient
Stationary/ Transient
Stationary/ Transient
Stationary/ Transient
4 LMS Sound Source Localization Techniques
Acoustic Intensity （声强技术）
优点：Positive Supported by ISO/ANSI standards Widely accepted and used in industry 2 applications: Sound Power Measurements (ISO9614) and Source Ranking 缺点：Negative expensive intensity probe measurements normally in far-field (low spatial resolution) 详见声强文件
5 LMS Sound Source Localization Techniques
BeamForming Technique（波束成形技术）
Any kind of grid of pressure acquisition optimization of the antenna (dist. From sources ≥ diameter of antenna)
?
Summation of pressures with phase delays (planar waves) ri p t ( ? ∑ i c) Any kind of surface for both acquisition and computation No power estimates Surface can be smaller than object
6 LMS Sound Source Localization Techniques
BeamForming Technique（波束成形技术）
优点：Positive Spatial Technique Inexpensive microphones Sound Mapping tool for verification measurement 缺点：Negative Does not take evanescent waves into account (far field technique) Cannot be used for real analysis (real place of unknown sources cannot be pinpointed) measurements normally in far-field (low spatial resolution) No meaningful ‘What if’ games
7 LMS Sound Source Localization Techniques
Nearfield Acoustic Holography（近场声全息）
Regular and plane grid of pressure acquisition (dist. from sources ≥ p) Spacing p = ? * λmin
p
|| size = λmax
Decomposition of pressure field into plane waves
p ( k x , k y ) = ∫∫ Parray ( x, y ).e
+ j ( kx x+k y y )
dx.dy
Backpropagation from plan to plan
Sc ( k x , k y ) = p( k x , k y ).e ? jk z .d
Computation of pressure field in the sources plan
Pc ( x, y , w) = ∫∫ Sc (k x , k y , w).e
? j ( k x x +k y y )
.
dk x dk y . 2π 2π
8 LMS Sound Source Localization Techniques
Nearfield Acoustic Holography（近场声全息）
优点：Positive: Calculate 3D sound field & source characterization with higher spatial resolution Compatible with analysis methods (BEM) ‘What-if’ analysis for characterization / identification testing inexpensive microphones 缺点：Negative measurements need to be taken close to source Large investment All sound sources in one plane (2D - near field)
9 LMS Sound Source Localization Techniques
Nearfield focalization （近场聚焦）
Any kind of grid of pressure acquisition optimization of the antenna (dist. From sources ≥ p)
?
Spacing p = λmin || size = size of studied object Summation of pressures with phase delays (spherical waves) adaptation in nearfield r (algorithm usable in farfield) ∑ pi (t ? ci ) Any kind of surface for both acquisition and computation Source ranking based upon power
+
10 LMS Sound Source Localization Techniques
Nearfield focalization（近场聚焦）
? Very good resolution at any
frequency with holography Great number of microphones or positions
? Good resolution on
wide FB: Holography in LF Nearfield Foc. In HF
Sol.1
? Low number of
microphones or positions Poor resolution in LF Undersampling in HF
? Restricted number of Sol.3
microphones or positions
Sol.2
11 LMS Sound Source Localization Techniques
ASQ（声学传递路径分析）
优点：Positive: Compatible with analysis methods (BEM) ‘What-if’ analysis for characterization / identification testing Can be combined with in-room Pass-by Noise measurements Applicable for sound sources located in a 3D space 缺点：Negative measurements need to be taken close to source 详见ASQ文件
12 LMS Sound Source Localization Techniques
Two techniques
Nearfield acoustic holography
Nearfield focalization (also usable in farfield)
13 LMS Sound Source Localization Techniques
Comparison: spatial resolution
spatial resolution = minimal size of calculated source
spatial resolution factor 2 better compared to far field beamforming Near Field Focalization quantitative results for radiated noise compared to qualitative map only for far field beamforming can be used for Far Field beam forming measurement setup Holography extended frequency range with 1 measurement compared to holography or far field beamforming
p : distance between microphones f0 : max frequency for holography ~ c/2p with c speed of sound n : number of measurement points
14 LMS Sound Source Localization Techniques
Comparison: spatial resolution
Holography (-7cm) 2 monopoles – 20cm separated 60x60 cm2 area Nearfield focusing (-7cm) Acquisition grid 10x10 points 8dB scale Beamforming (-40cm) Interest in combining nearfield holography and focusing
4000 Hz
400 Hz
1000 Hz
2000 Hz
15 LMS Sound Source Localization Techniques
Properties:
Holography λmax = size of array (for correct power quantification) λmin = p*2 * p* p*
Nearfield focalization
Beamforming
Low frequency limit High frequency limit Spatial resolution Optimal source/array distance Power quantification Measurement in small rooms
x
x
λmin = p * λ/2
Yes Yes
Yes Yes
No No
16 LMS Sound Source Localization Techniques
Software
Holography + nearfield focusing TL-ACT-75.2 Stationary Arraybased Acoustic Source Identification TL-ACT-76.2 Tracked Arraybased Acoustic Source Identification TL-ACT-77.2 Array-based Acoustic Source Identification
Technique Holography Condition TL-ACT-71.2 Stationary Acoustic Holography TL-ACT-72.2 LMS Tracked Acoustic Holography
Nearfield focusing TL-ACT-73.2 Stationary Acoustic Focusing TL-ACT-74.2 Tracked Acoustic Focusing
Stationary
Run-up
Stationary + Run-up
Processing starts from time-domain throughput data: LMS https://www.360docs.net/doc/c15892546.html,b Spectral or Signature Acquitition with parallel time data recoding In run-up conditions, a channel with a tacho signal is needed
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Hardware - arrays
Optimized or regular array
Moving systems : manual or robotized
18 LMS Sound Source Localization Techniques
Typical applications: Near field
Acoustical holography Nearfield focusing
Exterior problems
Mapping inside cavities
Pression dBA 77 76 75 74 73 72 71 70 69
Engine on bench
or with both techniques
Impulsive noise
door slam
19 LMS Sound Source Localization Techniques
Typical applications: Far field
Acoustical holography Nearfield focusing
Conventional farfield focusing
140 microphones 2x2m
20 LMS Sound Source Localization Techniques
Cross-shaped array processing
61 microphones 2.8 x 2.8 m ( = cross of 4 x 4 m )
声发射源线性定位误差研究
近几年，声发射检测以其不可 替代的优点得到较为广泛的应用， 各种声发射检测仪应运而生，声发 射源定位的准确程度已成为影响声 发射检测技术发展的关键因素，到 目前为止，还没有充足的理论计算 与实际源坐标的实验对比数据，在 这里对时差线性定位的精确性进行 浅显的探讨。 1、一维源定位（又称线性定 位）原理 线性定位是指在一维空间中，确 定声发射源位置坐标的直线定位法。 传感器1#和2#，设坐标分别为 （-c，0）和（c，0），某一声源声发 射信号到达传感器时的时差为△t， 材料中的声速为v，则声发射源到两 个传感器的距离之差为： 2a=v?△t（1-1） 那么声源的位置满足以两个传 感器为焦点，以2a为顶点距离的双 曲线方程。 （1-2） 图1 声源位置确定示意图 1.1声发射源在两个传感器之间 （即x轴上），此时，y=0(-c≤x≤ c)，解方程得 x=±a 当声发射信号先到1#传感器，则 x=-a，反之，x=a。只要测出△t→ 2a=v?△t，有声源 的位置可定。 1.2如果知道声源在某一条直线 上，可通过求解方程组： 可得 或者 当信号先到达1#传感器时，将x 代入到直线方程就可以求出y的值， 声源位置可以确定。 2.实验模拟 本文实验中采用断铅模拟声发 射信号源，所用的铅笔型号为0.5/ HB;耦合剂为机油。 2.1一维X轴定位模拟 2.1.1数据采集 ①实验前将要做断铅实验的位置 确定，坐标为（17，0）， ②两个探头的坐标是（-100， 0），（100，0） 声发射源线性定位误差研究 王健王运玲 辽宁石油化工大学机械工程学院 １１３００１
用断铅试验在试件上得到的实验数据如表3。 2.1.2通过数学计算得到的结果由表中数据可得△t =1.02×10-5 S ：v =3200m/s ，由公式 得a =16.32mm 由得双 曲线方程为 数学计算声源的位置是（16.32，0）。依照此种方法，在此点模拟声发射10次，最后得声源位置坐标的平均值是（16.50，0）。 2.2一维坐标轴定位模拟2.2.1数据采集 表1 各通道参数表 ①实验前将要做断铅实验的位置确定，坐标为（-80，55），声源所在直线方程y =-0.7x ②两个探头的坐标是（-130，0），（130，0） 2.2.2通过数学计算得到的结果△t =4.8×10-5S ，v =3200m/s ， =76.8mm ， c =130mm 得双曲线方程式 （1） 直线方程y =-0.7x （2）（1），（2）方程联立得x =-89.8mm ，y=62.86mm ，依照此种方法，在此点模拟声发射10次，最后 得声源位置坐标的平均值是（89.2，62.45）。 3. 误差分析 分析结果见表4。 4、结论与思考 由误差对比及误差原因分析可知： （1）此数据说明声发射源的时差理论计算定位与实际位置有一定的出入。第一种线性定位理论与实际位置坐标吻合较好，相对误差为2.4%。第二种线性定位误差较大，坐标x 、y 的相对误差分别为11.5%、13.6%。 （2）误差的产生与传感器、通道的灵敏度、断铅模拟声发射的频率差有关，材料的不均匀、各向异性（理论计算视为各项同性）也可导致出现误差。 （3）对于线性定位，SDAES 数字声发射检测仪产生可容许误差。 （4）对其他定位方式所产生的定位误差有待进一步研究。 表2 各通道参数表 表3 一维X 轴时差定位值比较 表4 一维时差定位值比较
基于MATLAB的声源定位系统
基于MATLAB的声源定位系统摘要 确定一个声源在空间中的位置是一项有广阔应用前景的有趣研究，将来可以广泛的应用于社会生产、生活的各个方面。 声源定位是通过测量物体发出的声音对物体定位，与使用声纳、雷达、无线通讯的定位方法不同，前者信源是普通的声音，是宽带信号，而后者信源是窄带信号。根据声音信号特点，人们提出了不同的声源定位算法，但由于信号质量、噪声和混响的存在，使得现有声源定位算法的定位精度较低。此外，已有的声源定位方法的运算量较大，难以实时处理。 关键词：传声器阵列；声源定位；Matlab
目录 第一章绪论 (1) 第二章声源定位系统的结构 (2) 第三章基于到达时间差的声源定位原理 (3) 第四章串口通信 (5) 第五章实验电路图设计 (8)
第六章总结 (16) 第七章参考文献 (17) 第一章绪论 1.1基于传声器阵列的定位方法简述 在无噪声、无混响的情况下，距离声源很近的高性能、高方向性的单传声器可以获得高质量的声源信号。但是，这要求声源和传声器之间的位置相对固定，如果声源位置改变，就必须人为地移动传声器。若声源在传声器的选择方向之外，则会引入大量的噪声，导致拾取信号的质量下降。而且，当传声器距离声源很远，或者存在一定程度的混响及干扰的情况下，也会使拾取信号的质量严重下降。为了解决单传声器系统的这些局限性，人们提出了用传声器阵列进行声音处理的方法。
传声器阵列是指由一定的几何结构排列而成的若干个传声器组成的阵列。相对于单个传声器而言具有更多优势，它能以电子瞄准的方式从所需要的声源方向提供高质量的声音信号，同时抑制其他的声音和环境噪声，具有很强的空间选择性，无须移动传声器就可对声源信号自动监测、定位和跟踪，如果算法设计精简得当，则系统可实现高速的实时跟踪定位。 传声器阵列的声音信号处理与传统的阵列信号处理主要有以下几种不同： （1）传统的阵列信号处理技术处理的信号一般为平稳或准平稳信号，相关函数可以通过时间相关来准确获得，而传声器阵列要处理的信号通常为短时平稳的声音信号，用时间平均来求得准确的相关函数比较困难。 （2）传统的阵列信号处理一般采用远场模型，而传声器阵列信号处理要根据不同的情况选择远场模型还是使用近场模型。近场模型和远场模型最主要的区别在于是否考虑传声器阵列各阵元因接收信号幅度衰减的不同所带来的影响，对于远场模型，信源到各阵元的距离差与整个传播距离相比非常小，可忽略不计，对于近场模型，信源到各阵元的距离差与整个传播距离相比较大，必须考虑各阵元接收信号的幅度差。 （3）在传统的阵列信号处理中，噪声一般为高斯噪声(包括白、色噪声)，与信源无关，在传声器阵列信号处理中噪声既有高斯噪声，也有非高斯噪声，这些噪声可能和信源无关，也可能相关。 由于上述阵列信号处理间的区别，给传声器阵列信号处理带来了极大的挑战。声波在传播过程中要发生幅度衰减，其幅度衰减因子与传播距离成正比，信源到传声器阵列各阵元的距离是不同的，因此声波波前到达各阵元时，幅度也是不同的。 另外，当声音信号在传播时，由于反射、衍射等原因，使到达传声器的声音信号的路径除了直达路径外还存在着多条其它路径，从而产生接收信号的幅度衰减、音质变差等不
声源定位测试系统的制作方法
本技术公开了声源定位测试系统,包括电脑控制软件平台、控制器、功率放大器、扬声器、声音采集器，电脑控制软件平台和控制器通过USB数据线相连；所述控制器和功率放大器通过控制器对放大器数据线相连；所述功率放大器和扬声器通过放大器对扬声器数据线相连；所述声音采集器和控制器通过信号采集器对控制器数据线相连；它通过声源定位测试系统在整个输出过程中对声音的大小、方向，以及声音的种类和发出声音的声道和通道数量进行控制，来便于对具有声源定位技术的产品进行不同阶段和方式的技术测试，从而使声源定位技术测试更便捷、更准确。 技术要求 1.声源定位测试系统,包括电脑控制软件平台(1)、控制器(2)、功率放大器(3)、扬声器(4)、声音采集器(5)，其特征在于：所述电脑控制软件平台(1)和控制器(2)通过USB数据线(6)相连；所述控制器(2)和功率放大器(3)通过控制器对放大器数据线(8)相连；所述功率放大器(3)和扬声器(4)通过放大器对扬声器数据线(9)相连；所述声音采集器(5)和控制器(2)通过信号采集器对控制器数据线(7)相连；
当系统在声音输出状态时，先由电脑控制软件平台(1)发出的单个或多个声音控制指令转换成数字信号组通过USB数据线(6)传递至控制器(2)；再由控制器(2)对数字信号组进行分析处理和分流排序，并将分流排序的数字信号组采用单独、合并、部分叠加等不同的方式转换成新的排序的单个或多个模拟信号，且通过控制器对放大器数据线(8)分别传递给功率放大器(3)；后由功率放大器(3)将新的排序的单个或多个模拟信号进行放大且通过放大器对扬声器数据线(9)分别对应传递给扬声器(4)，最后由扬声器(4)将模拟信号分别转换成声信号并对外输出； 当系统在声音输入状态时，先由声音采集器(5)将所采集到的声音信号通过控制器数据线(7)传递给控制器(2)，然后由控制器(2)对声音采集器(5)所输入的模拟信号转化为数字信号，控制器(2)对数字信号进行分析处理并将处理过后的数字信号通过USB数据线(6)传递至电脑控制软件平台(1)，由电脑控制软件平台(1)将数字信号转换成图文数据显示。 2.根据权利要求1所述的声源定位测试系统，其特征在于：所述扬声器(4)为一台或多台。 3.根据权利要求1所述的声源定位测试系统，其特征在于：所述控制器对放大器数据线(8)为一根或多根。 4.根据权利要求1所述的声源定位测试系统，其特征在于：所述放大器对扬声器数据线(9)为一根或多根。 技术说明书 声源定位测试系统 技术领域 本技术涉及声学领域，具体涉及一种在一定的空间环境下，通过在不同的方位提供不同方式的声源来形成声源定位测试场所的体系。 背景技术
一种改进的AEDA声源定位及跟踪算法
北京大学学报(自然科学版),第41卷,第5期,2005年9月 Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis,V ol.41,N o.5(Sept.2005) 一种改进的AEDA声源定位及跟踪算法1) 李承智 曲天书2) 吴玺宏 (北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室,北京,100871;2)E2mail:qutianshu@https://www.360docs.net/doc/c15892546.html,) 摘 要 开展了基于麦克风阵列的真实声场环境声源定位的工作。针对传统的自适应特征值分 解时延估计算法收敛时间慢、对初值敏感以及不能有效跟踪时延变化等问题,提出了一种改进的 自适应特征值分解时延估计算法,该方法通过改进初值设定方法,有效改善了对时延变化的估计。 另外,通过引入一个基于相关运算的语音检测算法,提高了定位系统的抗噪声能力。实验表明在 真实的声场环境下该算法能够对单个声源的三维空间位置进行实时的定位和跟踪,系统在115m 范围内对声源的定位误差小于8cm,声源位置变化时,系统也能准确跟踪声源的位置。 关键词 麦克风阵列;声源定位;声源跟踪;AE DA算法;LMS算法 中图分类号 TP391 0 引 言 基于麦克风阵列的声源定位是声学信号处理领域中的一个重要问题,在视频会议、智能机器人、鲁棒语音识别等领域有着广泛的应用。近年来,在真实声场环境下抗混响的声源定位算法研究成为研究热点。 声源定位大致分为3类方法。第1类是基于波束成型的方法,该方法可以对单声源进行定位[1,2],也可以对多声源进行定位[3],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。第2类是基于高分辨率谱估计的方法。该方法在理论上可以对声源的方向进行有效的估计,并且适用于多个声源的情况[4]。但由于该算法是针对窄带信号,因此如要获得较理想的精度就要付出很大的计算量代价。另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。第3类方法是基于时延估计的方法。该类算法计算量小,易于实时实现,近年来得到了高度重视。 基于时延估计的算法分为2个部分。第1部分为时延估计,即计算声源到两两麦克风之间的时间差;第2部分为方位估计,即根据时延和麦克风阵列的几何位置估计出声源的位置,其中时延估计最为关键。互相关法是最常用的一种时延估计算法,但是它在混响较大的情况下性能下降很多。1982年,D1H.Y oun等[5]提出了最小均方(LMS,Least Mean Square)时延估计算法,其性能和互相关法基本相当。布朗大学于1995年实现了一个实时声源定位系统[6],该系统采用相位变换的时延估计算法和线性插值方位估计算法,在混响较小的情况下能够准确的估计时延但在混响较大情况下误差较大。1997年新泽西州立大学采用相位变换法作为时 1)国家自然科学基金(60305004)中国博士后科学基金(2003033081)资助项目 收稿日期:2004208223;修回日期:2004211211 908
声发射源的定位方法
2. 3声发射源定位方法 1.一维(线)定位 一维(线)定位就是在一维空间中确定声发射源的位置坐标,亦称直线定位法。线定位是声源定位中最简单的方法。一维定位至少采用两个传感器和单时差,是最为简单的时差定位方式,其原理见图2.3。 图2.3 —维定位法 Fig.2.3 AE 1-D localization 若声发射波源从Q 到达传感器21S S 和的时间差为t ?，波速为ν，则可得下式： t 21??=-νQS QS （2.9） 离两个传感器的距离差相等的轨迹为如图所示的一条双曲线。声发射源就位于此双曲线的某一点上。线定位仅提供波源的双曲线坐标,故还不属点定位,主要用于细长试样、长管道、线焊缝等一维元的检测。 2.二维(平面)定
图2.4 二维(平面)定位法 Fig.2.4 AE 2-D localization 二维定位至少需要三个传感器和两组时差,但为得到单一解一般需要四个传感器三组时差。传感器阵列可任意选择,但为运算简便,常釆用简单阵列形式,如三角形、方形、菱形等。近年来,任意三角形阵列及连续多阵列方式也得到应用。就原理而言,波源的位置均为两组或三组双曲线的交点所确定。由四个传感器构成的菱形阵列平面定位原理见图2.4。 若由传感器31S S 和间的时差X t ?所得双曲线为1，由传感器42S S 和间的时Y t ?所得双曲线为2，波源Q 离传感器31S S 和,42S S 和的距离分别为Y X L L 和,波速为ν，两组传感器间距分别为a 和b ，那么，波源就位于两条双曲线的交点()Y X Q , 上，其坐标可由下面方程求出： ???????????=??? ??-??? ??-?? ? ??=??? ??-??? ??-??? ??122b 2122a 222222222 22Y Y X X L X L Y L Y L X (2.10) 平面定位除了上述菱形定位方式外,常见的还有三角形定位、四边形定位、传感器任意布局定位等。传感器任意布局定位方式是用户在布置声发射传感器时不再受三角形、四边形的限制,而根据对象的实际需要随意布置传感器,而将传感器坐标位置输入计算机来定位。 3.三维(3D)空间定位
近场声源定位算法研究
Word文档可进行编辑 近场声源定位算法研究 近场声源定位算法研究 引言 近年来,基于麦论文联盟克风阵列得声源定位技术快速进展,同时在多媒体系统,移动机器人,视频会议系统等方面有广泛得应用.例如,在军事方面,声源定位技术能够为雷达提供一个非常好得补充,不需要发射信号,仅靠接收信号就能够推断目标得位置,因此,在定位得过程中就可不能受到干扰和攻击.在视频会议中,讲话人跟踪可为主意拾取和摄像机转向操纵提供位置信息,使传播得图像和声音更清楚.声源定位技术因为其诸多优点以及在应用上得广泛前景成为了一个研究热点.
现有得声源定位方法要紧分为三类：基于时延可能得定位方法、基于波束形成得定位方法和基于高分辨率空间谱可能得定位方法.基于时延可能得定位方法[１]要紧步骤是先进行时刻差可能,也确实是先计算声源分不到达两个麦克风得时刻差,然后依照那个时刻差和麦克风阵列得几何结构可能出声源得位置.该类方法得优点是计算量较小,容易实时实现,在单声源定位系统中差不多得到广泛应用.基于波束形成得定位方法[２]不需要直截了当计算时刻差,而是通过对目标函数得优化直截了当实现声源定位.但由于实际得应用环境中,目标函数往往存在多个极值点,因此如何优化复杂峰值得搜索过程就成为了一个重点.基于高分辨率得空间谱可能得声源定位算法,例如宽带得ｍｕｓｉｃ（ｍｕｌｔｉｐｌｅｓｉｇｎａｌｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）方法[３]和最大似然方法[４],因其能够同时定位多个声源同时具有比较高得空间分辨率,受到了广泛得关注.
空间谱可能得方法源于阵列信号处理,其中得多重信号分类（ｍｕｓｉｃ）算法在特定条件下具有非常高得可能精度和分辨力,从而吸引了大量得学者对其进行深入得分析与研究.WwwcOm但与阵列信号处理不同得是,在声源定位中,声源在大多数情况下是位于声源近场得.为了解决这一近场咨询题,许多学者针对传统得信号模型提出了改进算法,ａｓａｎｏ等人将传统时域得ｍｕｓｉｃ[５,６]算法应用在频域中,提出了一种基于子空间得近场声源算法[７].下面来看一下近场得声源信号模型. １近场声源信号模型 传统得阵列信号处理大多是基于远场模型得平面波信号得假设,然而在声源定位得实际应用中,有非常多情况是处于声源近场得[８],例如视频会议,机器人仿真等.同时又由于麦克风阵列阵元拾音范围有限,更多得情况下定位也处于近场范围内,如今信源到达各麦克风阵元得信
声发射源辅助定位算法的研究及应用-北京声华
声发射源辅助定位算法的研究及应用 李赫，刘时风，董屹彪 北京声华兴业科技有限公司，北京 100012 摘 要：在实际的检测应用中，由于声发射技术具有可以对缺陷进行定位这一特点，经常配合超声、磁粉等检测技术共 同完成检测。常见的时差定位方法由于其算法复杂，同时又受许多易变量的影响，经常出现假点、错点的情况，实际应 用中常常受到限制。当声发射只需用来配合完成定位任务时，针对上述缺陷，通过引入标准声发射信号发生源辅助定位， 并提出了更加简单可靠的定位算法，从而实现储罐液面、罐底等环境下的精确定位。 关键词：声发射；定位；算法；储罐 Research and Application of Acoustic Emission Source Assisted Location Algorithm Li He, Liu Shifeng, Dong Yibiao Beijing Soundwel Technology Co.,Ltd. Beijing 100012, China Abstract: In the actual inspection applications, since acoustic emission technique can locate defects during detection, it is often be used in conjunction with ultrasound, magnetic and other detection technology. The common time difference locating method have complex algorithms and is always affected by multiple variables, which leads false-points interference. When the acoustic emission is used only to determine the location, we can introduce standard acoustic emission signal source to assist locating. We have achieved precise location by our simple and reliable location algorithm successfully. Keywords: Acoustic Emission, Location, Algorithm, Tank 0 引言 声发射检测作为无损检测的一种主要用于确定声发射源的部位；评定声发射源的活性和强度；分 析声发射源的性质；确定声发射发生的时间或载荷。对声发射源的定位是通过多通道声发射检测仪来 实现，根据采集信号种类不同分为突发信号定位与连续信号定位，连续声发射信号源定位主要用于带 压力的气液介质泄漏源的定位。突发信号中又分为时差定位与区域定位，区域定位是一种处理速度快， 简单而又粗略的定位方式。时差定位是经过对各个声发射通道信号到达时间差、波速和探头间距等参 数的测量及一定算法的运算来确定声源的位置或坐标，包括平面定位、柱面定位与球面定位等。时差 定位是一种精确而又复杂的定位方式，广泛用于试样和构件的检测。但它易丢失大量的低幅度信号， 其定位精度又受波速、衰减、波形和构件形状等许多易变量的影响，因而在实际应用中也受到种种限 制[1]。 当声发射只需用来配合完成定位任务时，针对上述各种声发射定位方法所受到的限制，通过引入 标准声发射信号发生源辅助定位，标准声发射信号发生器可提供声发射信号的发出时间，各通道传感 器只需接收到信号的到达时间，通过计算即可唯一确定声发射源的位置，避免了时差定位中出现的假 点、错点等情况。 1 声发射源辅助定位算法的研究 178
机器人的声源定位——基于NAO机器人
Abstract One of the main purposes of having a humanoid robot is to have it interact with people. This is undoubtedly a tough task that implies a fair amount of features. Being able to understand what is being said and to answer accordingly is certainly critical but in many situations, these tasks will require that the robot is first in the appropriate position to make the most out of its sensors and to let the considered person know that the robot is actually listening/talking to him by orienting the head in the relevant direction. The “Sound Localization” feature addresses this issue by identifying the direction of any “loud enough” sound heard by NAO.Related work Sound source localization has long been investigated and a large number of approaches have been proposed. These methods are based on the same basic principles but perform differently and require varying CPU loads. To produce robust and useful outputs while meeting the CPU and memory requirements of our robot, the NAO’s sound source localization feature is based on an approach known as “Time Difference of Arrival”. Principles The sound wave emitted by a source close to NAO is received at slightly different times on each of its four microphones. For example, if someone talks to the robot on his left side, the corresponding signal will first hit the left microphones, few milli-seconds later the front and the rear ones and finally the signal will be sensed on the right microphone (FIGURE 1). These differences, known as ITD standing for “interaural time differences”, can then be mathematically related to the current location of the emitting source. By solving this equation every time a noise is heard the robot is eventually able to retrieve the direction of the emitting source (azimutal and elevation angles) from ITDs measured on the 4 microphones. FIGURE 1Schematic view of the dependency between the position of the sound source (a human in this example) and the different distances that the sound wave need to travel to reach the four NAO’s micro-phones. These different distances induce times differences of arrival that are measured and used to compute the current position of the source. KEY FEATURE SOUND SOURCE LOCALIZATION
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。
声音定位系统
2014年重庆理工大学电子设计竞赛 声音定位系统（C题）
摘要：本系统使用STM32产生频率为500Hz的正弦波信号，该信号用LM386进行功率放大及驱动后输入到蜂鸣器作为声源。接收部分使用拾音器进行接收，首先对接收的信号经过同相放大，使变化的电流信号转换为变化的电压信号。然后经过由OP07组成的有源带通滤波器，该滤波器的中心频率为 500Hz，带宽为100Hz，增益为1倍，去除周围环境的声波，滤波后的信号正好是蜂鸣器发出的声音信号。再对滤波后的两路信号经过相移检测电路，可以把滤波后的正弦波转换为方波，以便单片机STM32对相位差信号进行捕获。声源定位是通过对四个拾音器接收到相位差信号进行处理，经过一套比较完善的算法可得声源的坐标，即可进行声源定位。 关键词：500Hz 声音定位 STM32 一、系统方案
1.声音信号产生的选择 方案一：采用NE555产生频率为500Hz的方波用来作为声音信号。它的作用是用内部的定时器来构成时基电路。外部通过简单的电路可获得所得的信号。该电路搭建比较简单，原理易于理解，电路中元器件参数也比较好计算。 方案二：用单片机STM32来产生频率为500Hz的正弦波用来作为声音信号。该正弦波信号的产生实质上是将正弦波转换的到的数组存入单片机，经DA转换输出正弦波。 方案比较：方案一中，用NE555产生信源不是很稳定，波形不太规范且信号的频率不固定，这样的信号对本系统不太合适。方案二中，用软件来产生信号，该信号很稳定，是比较标准的频率为500Hz的正弦波信号，而且，产生波形比较灵活，从而为发挥部分做好准备。因此选择方案二。 2.声源的选择 方案一：采用低音扬声器作为声源。扬声器是一种把电信号转变为声信号的换能器件。将单片机产生的频率为500Hz的信号接在扬声器的接收端，扬声器能发出强度比较大的声音信号。 方案二：采用无源蜂鸣器作为声源。无源蜂鸣器在提供一定频率的正弦波震荡源时，能够发出声音。试验中用无源蜂鸣器发声时，声音比较清晰，但声音强度比扬声器稍弱。 方案比较：这里选择方案二。 3.滤波方案的选择 方案一：用RC无源滤波器。通过计算可以较方便的通过匹配电阻电容得出所需要的通频带。该滤波电路抗干扰性较强，有较好的低频特性，并且选用标准的阻容元件易得。 方案二：用有源滤波器。有源滤波器是利用可关断电力电子器件，产生与负荷电流中谐波分量大小相等、相位相反地电流来抵消谐波的滤波装置。
基于STM32的声源定位装置
目录 1 前言 (1) 2 总体方案设计 (3) 2.1 方案比较 (3) 2.1.1 声源信号产生方案 (3) 2.1.2 声源的选择 (3) 2.1.3 坐标解算方案 (4) 2.2 方案选择 (4) 3 单元模块设计 (6) 3.1 各单元模块功能介绍及电路设计 (6) 3.1.1 555构成的多谐振荡器电路 (6) 3.1.2 电源电路设计 (7) 3.1.3 自动增益控制电路设计 (7) 3.1.4 有源二低通滤波电路 (8) 3.1.5 有源二阶高通滤波电路 (9) 3.1.6 STM32F103最小系统电路 (10) 3.1.7 液晶显示电路 (11) 3.1.8 电平转换电路 (12) 3.2 电路参数的计算及元器件的选择 (13) 3.2.1 电源电路参数的计算 (13) 3.2.2 555定时器外围元件参数的计算 (14) 3.2.3 音源坐标位置的计算 (15) 3.2.3 元器件的选择 (17) 3.3特殊器件的介绍 (19) 3.3.1 STM32F103单片机介绍 (19) 3.3.2 ILI9320液晶简介 (21) 3.3.3 VCA810简介 (24) 4软件设计 (26) 4.1软件设计开发环境介绍 (26) 4.1.1编程软件开发环境介绍 (26) 4.1.2绘图软件开发环境介绍 (27) 4.2软件设计流程图 (28) 4.2.1主程序流程图 (28) 4.2.1液晶初始化流程图 (29)
4.2.2 ADC初始化流程图 (30) 5系统调试 (32) 6系统功能、指标参数 (33) 6.1系统实现的功能 (33) 6.2系统指标参数测试 (33) 6.2.1带通滤波器的频率响应 (33) 6.2.2 555定时器构成的多谐振荡器测试 (35) 6.2.3 STM32 ADC电压采集测试 (35) 6.2.4 VCA810电路测试 (36) 6.3系统功能及指标参数分析 (38) 7结论 (39) 8总结与体会 (40) 9 谢辞 (42) 10参考文献 (43) 附录 (44) 附录一：部分原理图 (44) 附录二：部分PCB图 (45) 附录三：核心代码 (46) 附录四：实物图 (51) 附录五：外文资料翻译 (52)
声发射源定位的测试方法
辽宁大学学报 自然科学版 第25卷 第1期 1998年JOU RN A L O F L IA ON IN G UN IV ER S IT Y N atu ral S ciences E d ition V o l.25 N o.1 1998 声发射源定位的测试方法 时书丽 (辽宁大学电子科学与工程系,沈阳110036) 摘 要 本文作者介绍了声发射源定位的测试方法,推导了时差测量公式,设计 了时差测量电路,总结了多通道声发射测试仪的时差测量的方法. 关键词 声发射;声发射源;源定位;时差测量. 0 引言 声发射,顾名思义就是物体发出声音的意思,它是一种常见的物理现象.例如,用力弯曲一根细竹棍儿,开始时听不到声音,随着施力的增加,就会听到噼噼啪啪的声音,这个回声就是声发射.如果再继续增加弯曲力,就会使竹棍儿在某处断裂,这个断裂处就是声发射源.这是我们亲眼所见、亲耳听到的现象.如果给一个大型构件施加压力,使其内部某处产生裂纹,而且发出声波.但是,人的眼睛看不到裂纹处,人的耳朵听不到裂纹声,这就要借助高灵敏度的声发射测试仪器去检测. 声发射检测法依据的基本原理,就是给检测对象施加压力或其它外部条件(如温度等),使检测对象中的缺陷或潜在缺陷自动发声,根据接收到来自缺陷的应力波推测缺陷的位置和大小.声发射技术的发展十分重视声发射源的研究,发展声发射源定位的技术和评价被测物体缺陷的有害度.源定位就是利用声发射信号的特点找出缺陷所在的位置,这是声发射检测的重要内容.为此,我们研制了双通道、四通道声发射信息分析测试系统,本文就其中源定位功能做以介绍. 1 声发射源的测定 确定声源的位置就要使用多通道声发射仪,每个传感器对应一个通道,传感器的任务就是把声波信号转换成电信号.利用两个以上的通道,将传感器按一定方式配置构成阵列,利用声源发出的声波到达几个传感器的时间差确定声发射源的位置. 下面利用两个传感器组成线阵列,测定两传感器连线范围内的物体缺陷所在的位置,如图1中的(a)所示.在一个棒状物体两端B、C两点上各放置一个传感器T1、T2,它们的 本文1997年8月28日收到
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。而在民用方面，声源定位系统也有广阔的应用前景。试设想一下未来的可视电话，如果在电话上装上声源定位系统，实时探测出人说话
声源定位
声源定位（李子文） #include
lizard2 = atan(b/a); if(acos(d/sqrt(pow(a,2)+pow(b,2)))+lizard2 < R/2) lizard1 = acos(d/sqrt(pow(a,2)+pow(b,2)))+lizard2; else lizard1 = lizard2 - acos(d/sqrt(pow(a,2)+pow(b,2))); r = (pow(x1,2)+pow(y1,2)-pow(c*dt1,2))/(2*(x1*cos(lizard1)+y1*sin(lizard1)+c*dt1)); cout << "声源坐标为：（"< 毕业设计说明书基于麦克风阵列的声源定位技术 学生姓名：学号： 学院： 专业： 指导教师： 2012年 6 月 基于麦克风阵列的声源定位技术 摘要 声源定位技术是利用麦克风拾取语音信号，并用数字信号处理技术对其进行分析和处理，继而确定和跟踪声源的空间位置。声源定位技术在视频会议、语音识别和说话人识别、目标定位和助听装置等领域有着重要的应用。传统的单个麦克风的拾音范围很有限，拾取信号的质量不高，继而提出了用麦克风阵列进行语音处理的方法，它可以以电子瞄准的方式对准声源而不需要人为的移动麦克风，弥补单个麦克风在噪声处理和声源定位等方面的不足，麦克风阵列还具有去噪、声源定位和跟踪等功能，从而大大提高语音信号处理质量。 本文主要对基于多麦克风阵列的声源定位技术领域中的基于时延的定位理论进行了研究，在此基础上研究了四元阵列、五元阵列以及多元阵列的定位算法，并且分别对其定位精度进行了分析，推导出了影响四元、五元阵列目标方位角、俯仰角及目标距离的定位精度的一些因素及相关定位方程，并通过matlab仿真软件对其定位精度进行了仿真；最后在四元、五元阵列的基础上，采用最小二乘法对多元阵列定位进行了计算；通过目标计算值和设定值对比，对多元阵列的定位精度进行了分析，并得出了多元阵列的目标定位的均方根误差。 关键词：麦克风阵列，声源定位，时延，定位精度，均方根误差 Based on Microphone Array for Sound Source Localization Research Abstract Sound source positioning technology is to use the microphone to pick up voice signals, and digital signal processing technology used for their analysis and processing , Then identify and track the spatial location of sound source. Acoustic source localization techniques have a variety of important uses in videoconferencing, speech recognition and speaker identification, targets’ direction finding, and biomedical devices for the hearing impaired. The pick up range of traditional single microphone is limited, the signal quality picked up is not high, then a voice processing methods with the microphone array has been proposed . It may be electronically aimed to provide a high-quality signal from desired source localization and doe s not require physical movement to alter these microphones’ direction of reception. Microphone array has the functions of de-noising, sound source localization and tracking functions, which greatly improved the quality of voice signal processing. The article discusses some issues of sound source localization based on microphone array, On the basis ，it studies a four element array,five element array and an multiple array positioning algorithm, then the positioning precision is analyzed. Derived some factors of the azimuth and elevation angle targets the target range of the estimation precision affected and positioning equation. And through MATLAB simulation software for its positioning accuracy of simulation. finally ，based on four yuan, five yuan of array, using the least square method ,the multiple array localization were calculated. Through the contrast of the target value and set value, multiple array positioning accuracy is analyzed, and the of diverse array target positioning. Keywords: Microphone Array, Sound Source Localization, Time Delay, Positioning precision, root mean square error基于麦克风阵列的声源定位技术毕业设计