目前,麥克風(fēng)陣列技術(shù)在聲吶探測、音視頻會(huì)議、人機(jī)交互、助聽器、監(jiān)控系統(tǒng)等方面有著廣泛的應(yīng)用。而基于波達(dá)方向估計(jì)的麥克風(fēng)陣列聲源定位逐漸在許多領(lǐng)域成為了研究的重點(diǎn),但由于語音信號(hào)的非平穩(wěn)特性以及外界環(huán)境的復(fù)雜性,目前已知的聲源定位算法存在計(jì)算量大、估計(jì)失準(zhǔn)等問題。針對(duì)傳統(tǒng)高分辨率譜估計(jì)法估計(jì)遠(yuǎn)場聲源波達(dá)方向（direction of arrival,DOA）時(shí)計(jì)算量大、對(duì)相干信號(hào)估計(jì)失準(zhǔn)的問題,本文提出一種改進(jìn)的基于圓形麥克風(fēng)陣列和四階累積量的聲源二維DOA估計(jì)算法。本文的主要研究內(nèi)容如下:1)比較分析不同結(jié)構(gòu)的空間陣列模型,并引入四階累積量,針對(duì)三種不同的高分辨率譜估計(jì)算法進(jìn)行理論分析以及仿真驗(yàn)證,仿真結(jié)果證明基于四階累積MUSIC算法兼具運(yùn)算量低以及精度高的雙重優(yōu)勢(shì)。2)針對(duì)傳統(tǒng)高分辨率譜估計(jì)法估計(jì)遠(yuǎn)場聲源波達(dá)方向時(shí)計(jì)算量大、對(duì)相干信號(hào)估計(jì)失準(zhǔn)的問題,提出一種改進(jìn)的基于圓形麥克風(fēng)陣列和四階累積量的聲源二維DOA估計(jì)算法。該算法結(jié)合了圓陣定位無死角的優(yōu)勢(shì)和矩陣虛擬擴(kuò)展獲得更多聲源定位信息的長處,重點(diǎn)介紹圓形麥克風(fēng)陣列相干信號(hào)估計(jì)模型以及圓陣模式空間變換算法,并對(duì)比分析傳統(tǒng)的圓陣聲源估計(jì)... 

【文章來源】：湖北工業(yè)大學(xué)湖北省

【文章頁數(shù)】：85 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

語音信號(hào)頻域波形

湖北工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文7于300-3400Hz。因此，根據(jù)這種情況，選取8000Hz的采樣率對(duì)初始語音信號(hào)進(jìn)行采樣，并獲得離散的語音信號(hào)，同時(shí)利用CoolEditPro軟件錄取一段語音，其波形如下圖2-1和圖2-2所示。圖2-1語音信號(hào)頻域波形圖2-2語音信號(hào)頻譜特性2.1.3語音信號(hào)語譜圖下圖2-3為圖2-1所示的語音信號(hào)的語譜圖，其中橫軸為時(shí)間，縱軸為頻率，而給定頻率所對(duì)應(yīng)的色調(diào)的濃度代表該處頻率的強(qiáng)弱。語譜圖表示對(duì)語音信號(hào)時(shí)域和頻域的聯(lián)合分析，同時(shí)它也直觀地顯示了語音信號(hào)的頻率隨時(shí)間變化的關(guān)系。

湖北工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文8圖2-3語音信號(hào)語譜圖如上圖所示，語音信號(hào)的頻率介于100-2000Hz之間，因此，語音信號(hào)為多頻寬帶信號(hào)，其頻譜隨著時(shí)間而變化，表示其為非平穩(wěn)的信號(hào)，但同時(shí)可以看到，在很短時(shí)間內(nèi)(13-36ms)其頻譜幾乎不隨時(shí)間而變化，這也表示其具有短時(shí)平穩(wěn)性的特征[29].2.2語音信號(hào)處理分析實(shí)際中麥克風(fēng)收到的信號(hào)大多來源于室內(nèi)環(huán)境，其接收的信號(hào)不僅包含有效的聲源信號(hào)，還包含著周圍的環(huán)境噪聲。為此，在實(shí)現(xiàn)聲源定位操作之前，需要進(jìn)行預(yù)處理過程，通常情況下聲音信號(hào)的預(yù)處理可劃分為四步：預(yù)濾波、加窗分癥分頻處理和端點(diǎn)檢測，圖2-4給出了預(yù)處理的流程圖。預(yù)濾波加窗分幀麥克風(fēng)陣列接收的語音信號(hào)去除部分環(huán)境噪聲分頻處理信號(hào)幀語音輸出端點(diǎn)檢測有效信號(hào)幀圖2-4語音信號(hào)預(yù)處理過程語音信號(hào)經(jīng)過預(yù)濾波能剔除其中的外界噪聲，加上語音信號(hào)的非平穩(wěn)特性以及其只有在短時(shí)間內(nèi)維持穩(wěn)定的限制，因此需要通過加窗分幀操作實(shí)現(xiàn)語音信號(hào)的短時(shí)平穩(wěn)化。同時(shí)，將分幀后的信號(hào)進(jìn)行分頻處理以獲得離散的語音頻譜，為語音信號(hào)的平穩(wěn)化和窄帶化處理打下基矗最后，因?yàn)檎Z音信號(hào)不是持續(xù)性信號(hào)，因此需要對(duì)信號(hào)進(jìn)行端點(diǎn)檢測以獲取有用信號(hào)來進(jìn)行聲源定位。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3287075