本文選題：聲源定位 + 傳聲器陣列��； 參考：《聲學學報》2017年03期

【摘要】：為了提高噪聲和混響條件下分布式傳聲器陣列進行聲源定位的性能,提出一種利用空間稀疏性和壓縮感知原理的聲源三維定位方法。該方法首先通過兩次離散余弦變換方式提取出聲音信號特征,并用該特征來構(gòu)建稀疏定位模型,以便能夠綜合利用語音信號的短時和長時特性,同時降低模型維數(shù);然后利用在線字典學習技術(shù)動態(tài)調(diào)整字典,克服稀疏模型與實際信號之間的失配問題,增強稀疏定位模型的魯棒性;進而提出一種改進的平滑l_0范數(shù)稀疏重構(gòu)算法來進行聲源位置解算,以提高低信噪比條件下的重構(gòu)精度。仿真結(jié)果表明該方法不僅可以實現(xiàn)多目標定位,而且具有較強的抗噪聲和抗混響能力.
[Abstract]:In order to improve the performance of distributed microphone array for sound source location under noise and reverberation conditions, a 3D sound source location method based on spatial sparsity and compressed sensing principle is proposed. Firstly, the feature of sound signal is extracted by twice discrete cosine transform, and the sparse localization model is constructed with the feature, so that the short and long time characteristics of speech signal can be integrated and the dimension of the model can be reduced. Then the online dictionary learning technology is used to dynamically adjust the dictionary to overcome the mismatch between the sparse model and the actual signal and to enhance the robustness of the sparse location model. Furthermore, an improved smoothing algorithm of LS-norm sparse reconstruction is proposed to calculate the location of the sound source, so as to improve the reconstruction accuracy under the condition of low signal-to-noise ratio (SNR). Simulation results show that this method can not only achieve multi-target localization, but also has strong anti-noise and anti-reverberation ability.
【作者單位】： 南京師范大學江蘇省聲頻技術(shù)工程實驗室;南京師范大學江蘇省光電技術(shù)重點實驗室;江蘇省地理信息資源開發(fā)與利用協(xié)同創(chuàng)新中心;
【基金】：高等學校博士學科點專項科研基金項目(20133207120007) 國家自然科學基金項目(61405094) 江蘇省氣象探測與信息處理重點實驗室開放基金項目(KDXS1408) 江蘇省科技支撐計劃-工業(yè)部分(BE2014139)資助
【分類號】：TN641;TN912.3

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1816004