【摘要】：近年來,聲源定位技術(shù)在視頻會議、人工智能、安防監(jiān)控、智能機器人等方面有廣泛應用。傳統(tǒng)的聲源定位技術(shù)在低信噪比條件下準確率較低,易受混響的干擾,且難以處理非平穩(wěn)、非線性的聲音信號,實際應用場景受限。本文以室內(nèi)近場聲源定位為研究背景,結(jié)合國內(nèi)外前沿研究進展,從時延估計和定位算法兩個方面進行深入分析與研究,對傳統(tǒng)的聲源定位技術(shù)進行了改進。針對聲源類型及傳播性質(zhì)的不同,對聲源進行分類。討論了近場源和遠場源情況下分別對應的幾何位置關(guān)系;同時分析了不同拓撲結(jié)構(gòu)的陣列模型及其適用場景,最終構(gòu)造了一種準確率較高的五元十字型空間陣列模型;建立了聲音信號模型,對聲信號進行采集、整形放大、歸一化、預加重等預處理。針對當前聲源定位技術(shù)中存在的誤差大、定位效果不佳等問題,給出了一種改進MUSIC算法和目標函數(shù)搜索法相結(jié)合的定位方法。首先估算出聲源到達各麥克風的時延,進而估算出聲源和陣列之間的距離關(guān)系;再通過加權(quán)函數(shù)對MUSIC算法進行矢量矩陣加權(quán),明確聲源子空間,然后利用基于最小二乘法的目標函數(shù)在子空間內(nèi)不斷進行迭代搜索取得最優(yōu)解,同時使用麥克風陣列校正法使陣列拓撲結(jié)構(gòu)更合理。此類方法可以有效避免局部最優(yōu)解帶來的誤差。針對定位技術(shù)中時延估計算法計算量大,抗噪聲和混響能力差以及對非周期、非線性信號估計準確度降低的問題,給出了一種改進的二次相關(guān)時延算法。該算法在廣義互相關(guān)時延算法基礎上,結(jié)合EEMD和LMS算法提高信噪比,大幅度降低噪聲的干擾,并利用二次相關(guān)操作來估計時延,在互相關(guān)過程中引入加權(quán)函數(shù)指數(shù)因子。仿真實驗表明,與GCC算法等三種算法進行對比,改進的時延估計算法對周期或非周期信號都能達到較好的處理效果,在低信噪比條件下也能達到較高的估計精度,異常點比率約為傳統(tǒng)算法的1/2,算法性能提升約2.5dB。改進后定位技術(shù)的誤差比傳統(tǒng)算法也有很大下降,特別是在低信噪比條件下,定位準確率明顯上升。
【圖文】：

的峰值對應就是時延估計值。假設聲源發(fā)出( )分別為兩傳聲器接收到的聲音信號,兩個信號之聲音傳播過程中疊加到的噪聲，則兩個傳感器接收 1( ) = 1 ( ) 1( ) 2( ) = 2 ( 0) 2( ) 為： 1 21 2 1 21 20 00x xSS Sy Sy y ySS E x n x nR t R t R RR t 函數(shù)峰值對應的 值即為時延值。這一算法雖然計混響影響，準確率隨信噪比下降而明顯降低，估計S 的自適應時延估計時延估計法通過維納濾波器進行迭代運算，根據(jù)誤系數(shù)從而估計出峰值。其算法流程圖如圖 2-1：
【學位授予單位】：華北電力大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：O429

【參考文獻】

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本文編號：2636027