【摘要】：近年來(lái),利用麥克風(fēng)陣列對(duì)信號(hào)源的角度和位置進(jìn)行估計(jì)已成為一個(gè)熱門的研究方向。在音視頻會(huì)議攝像頭自動(dòng)循聲定位、助聽器聲音去噪增強(qiáng)、智能機(jī)器人聲音跟蹤等方面已經(jīng)有了大量的應(yīng)用,但對(duì)移動(dòng)聲源的軌跡定位研究尚不多見。本文結(jié)合應(yīng)用廣泛的基于到達(dá)時(shí)延差(TDOA)和高分辨率譜估計(jì)(MUSIC)算法,對(duì)移動(dòng)聲源的軌跡定位進(jìn)行研究,估計(jì)出聲源隨時(shí)間變化的角度軌跡。首先,研究了三種基本的定位方法,介紹了麥克風(fēng)陣列結(jié)構(gòu)及其信號(hào)模型,引入一種適用于運(yùn)動(dòng)聲源定位的均勻直線陣列模型。其次,分析比較了幾種不同的時(shí)延估計(jì)方法,并就其中的廣義互相關(guān)算法針對(duì)不同加權(quán)函數(shù)做了仿真。對(duì)不同加權(quán)函數(shù)的抗噪聲性能做了分析,重點(diǎn)討論了PHAT-GCC算法。再次,對(duì)子空間技術(shù)中的高分辨率譜估計(jì)(MUSIC)算法的基本理論進(jìn)行了研究,針對(duì)協(xié)方差矩陣特征值分解的復(fù)雜性,采用了一種免特征值算法,在保持譜估計(jì)精度的前提下,提高算法估計(jì)效率,并做了仿真驗(yàn)證。最后,針對(duì)移動(dòng)聲源軌跡定位的陣列信號(hào)模型,使用PHAT-GCC廣義互相關(guān)和免特征值分解的MUSIC兩種算法進(jìn)行仿真,估計(jì)了聲源在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中俯仰角的變化軌跡。仿真分析了信噪比、采樣率、和運(yùn)動(dòng)速度給定位系統(tǒng)帶來(lái)的影響,并針對(duì)移動(dòng)給定位系統(tǒng)帶來(lái)的頻率偏移問(wèn)題進(jìn)行了修正。
[Abstract]:In recent years, using microphone array to estimate the angle and position of signal source has become a hot research direction. There have been a lot of applications in audio and video conference camera, such as automatic tracking of audio and video conference camera, enhancement of sound denoising of hearing aid, sound tracking of intelligent robot and so on. However, the research on track location of moving sound source is still rare. In this paper, based on the widely used (TDOA) and high-resolution spectral estimation (MUSIC) algorithm, the track location of mobile sound source is studied, and the angle locus of sound source changing with time is estimated. Firstly, three basic localization methods are studied, the microphone array structure and its signal model are introduced, and a uniform linear array model for moving sound source location is introduced. Secondly, several different time delay estimation methods are analyzed and compared, and the generalized cross-correlation algorithms are simulated for different weighting functions. The anti-noise performance of different weighting functions is analyzed, and the PHAT-GCC algorithm is discussed emphatically. Thirdly, the basic theory of high-resolution spectral estimation (MUSIC) algorithm in subspace technology is studied. In view of the complexity of eigenvalue decomposition of covariance matrix, a no-eigenvalue algorithm is used to maintain the accuracy of spectral estimation. The efficiency of estimation is improved, and the simulation is done. Finally, aiming at the array signal model of moving sound source locus location, two kinds of algorithms, PHAT-GCC generalized cross-correlation and MUSIC with no eigenvalue decomposition, are used to simulate and estimate the track of pitch angle of sound source in the process of motion. The influence of signal to noise ratio, sampling rate and moving velocity on the positioning system is analyzed by simulation. The frequency offset problem brought by movement to the location system is corrected.
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN642;TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2368844