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声源定位

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发表于 2019-8-6 16:59:38 | 显示全部楼层 |阅读模式
声源定位技术在人工智能领域应用广泛,利用麦克风阵列来形成空间笛卡尔坐标系,根据不同的线性阵列,平面阵列和空间阵列,来确定声源在空间中的位置。智能设备首先可以对声源的位置做进一步的语音增强,当智能设备获取你的位置信息可以结合其他的传感器进行进一步的智能体验。

通常麦克风阵列的距离为1~3m,阵列处于近场模型,麦克风阵列接受的是球面波而不是平面波,声波在传播的过程中会发生衰减,而衰减因子与传播的距离成正比,因此声波从声源到达阵元时候的幅度也各不相同。而远场模型中,声源到阵元的距离差相对较小,可以忽略。通常,我们定义2L²/λ为远近场临界值,L为阵列孔径,λ为声波波长,因此阵元接受信号不仅有相位延时还有幅度衰减。

声源定位的方法包括波束形成,超分辨谱估计和TDOA,分别将声源和阵列之间的关系转变为空间波束,空间谱和到达时间差,并通过相应的信息进行定位。

1. 电扫阵列
通过阵列形成的波束在空间扫描,根据不同角度的抑制不同来判断方向。通过控制各个阵元的加权系数来控制阵列的输出指向,进行扫描。当系统扫描到输出信号功率最大时所对应的波束方向就是认为是声源的DOA方向,从而可以声源定位。

2、超分辨谱估计
对协方差矩阵(相关矩阵)进行特征分解,构造空间谱,关于方向的频谱,谱峰对应的方向即为声源方向。适合多个声源的情况,且声源的分辨率与阵列尺寸无关,突破了物理限制,因此成为超分辨谱方案。

3. TDOA
TDOA是先后估计声源到达不同麦克风的时延差,通过时延来计算距离差,再利用距离差和麦克风阵列的空间几何位置来确定声源的位置。分为TDOA估计和TDOA定位两步。

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