隨著社會經(jīng)濟和科學技術(shù)的不斷發(fā)展,人們對安防產(chǎn)品的要求不再局限于視頻圖像的監(jiān)控采集,而是在越來越多的公眾場所和安防系統(tǒng)要求集成音頻,對較遠距離可疑人物的語音信號進行采集。近年來,數(shù)字信號處理技術(shù)和陣列信號處理技術(shù)取得飛速發(fā)展,特別是麥克風陣列可大大提高語音信號拾取性能,在智能家居、人機交互等領(lǐng)域有逐步取代單通道語音信號拾取的趨勢。本文針對安防背景,對遠距離條件下的目標聲源語音信號拾取問題設(shè)計了一個完整的語音增強系統(tǒng),主要工作如下:(1)對TDOA、MUSIC、SRP-PHAT、DS等傳統(tǒng)聲源定位技術(shù)進行歸納總結(jié),對比分析各算法的優(yōu)缺點,研究了一種遠距離條件下基于壓縮感知理論的聲源方位估計方法,并對SRP-PHAT、DS、CS-OMP、FCS-OMP在不同信噪比下的方位估計性能進行對比和評估。(2)介紹固定波束形成語音增強方法、GSC方法、Zelinski后置濾波語音增強方法的基本原理,并歸納總結(jié)各算法的運算復(fù)雜度、降噪性能�？紤]硬件實現(xiàn)的局限性,選取固定波束形成算法作為系統(tǒng)語音增強算法。(3)基于STM32嵌入式處理器設(shè)計實現(xiàn)一個遠距離麥克風陣列語音增強系統(tǒng),并進行室外遠距離目標聲源語音信號拾取實驗,驗證本文系統(tǒng)對遠距離語音拾取的可行性。
【學位單位】：廈門大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TN912.35
【部分圖文】：

疑行為進行有效的監(jiān)控和布防。??目前國內(nèi)安防領(lǐng)域?qū)⒁纛l監(jiān)控應(yīng)用于實際的拾音器產(chǎn)品主要包括快魚和烽??火，如圖１．１所示的兩款產(chǎn)品是應(yīng)用于戶外的拾音器，應(yīng)用場所主要包括重點廣??場、機關(guān)大門、軍隊營房等，拾音距離３０米。此外，快魚Ｈ系列產(chǎn)品還應(yīng)用于??天安門廣場、毛主席紀念堂、成都大熊貓基地等重要場所，同步視頻進行監(jiān)控。??從自適應(yīng)天線組合技術(shù)中發(fā)展而來的陣列信號處理技術(shù)源于２０世紀４０年代，??并不斷地被優(yōu)化改進。１９６７年，通過最陡下降算法改進而來的最小均方（Ｌｅａｓｔ??Ｍｅａｎ?Ｓｑｕａｒｅ，ＬＭＳ）算法由Ｗｉｄｒｏｗ和Ｈｏｆｆ首次提出，這表明陣列信號處理技術(shù)??取得了顯著進展。１９７９年，Ｓｃｈｍｉｄｔ提出了陣列信號處理發(fā)展史上一個標志性的??算法——多重信號分類（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ?Ｓｉｇｎａｌ?Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，?ＭＵＳＩＣ）算法，該算法的??１??

?中國ＡＤＡＳ－１０狙擊手聲學探測系統(tǒng)（左）和美軍Ｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇ２聲探測系統(tǒng)（右）：??械木??圖１．２聲探測系統(tǒng)??Ｆｉｇ．?１．２?Ａｃｏｕｓｔｉｃ?ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ?ｓｙｓｔｅｍ??在智能化和人機交互領(lǐng)域，２００７年，加拿大學者利用麥克風陣列的波束形成??和聲源定位等技術(shù)研制出了避障機器人。近幾年，將麥克風陣列技術(shù)應(yīng)用于機器??人語音識別己成為研究熱點，一系列功能不同的機器人產(chǎn)品層出不窮，如兒童機??器人、安保機器人等，如圖１．３所示：??〇?１２?｜【ａ】??２Ｌｌ］ｉ??圖１．３智能機器人??Ｆｉｇ．?１．３?Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ?ｒｏｂｏｔｓ??隨著城市機動車數(shù)量的不斷擴大，車輛噪聲尤其是汽車違規(guī)鳴笛，給人們的??５??

和聲源定位等技術(shù)研制出了避障機器人。近幾年，將麥克風陣列技術(shù)應(yīng)用于機器??人語音識別己成為研究熱點，一系列功能不同的機器人產(chǎn)品層出不窮，如兒童機??器人、安保機器人等，如圖１．３所示：??〇?１２?｜【ａ】??２Ｌｌ］ｉ??圖１．３智能機器人??Ｆｉｇ．?１．３?Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ?ｒｏｂｏｔｓ??隨著城市機動車數(shù)量的不斷擴大，車輛噪聲尤其是汽車違規(guī)鳴笛，給人們的??５??
【參考文獻】

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本文編號：2856428