基于麦克风阵列的近场声源定位与跟踪

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1、基于麦克风阵列的近场声源定位与跟踪国内图书分类号：TN911.72国际图书分类号：621.38密级：公开西南交通大学研究生学位论文年姓专二零一四年六月c1ass621.38S0uthMasteSPEECACKINGIMICR0GradeCand參rAcadeSPec•Inf0rSuPerifiedIndwestJiaorDegreeTHSOURCELNNEAR.FIPHONEARR：2U11date：WanmicDegrea1ity：SimationPrvisor:Prex:TN9]tongUnihesis0CALI

2、ZAELDBASEAYSgJunpeieApp1iegna1andocessinof.Wang1.72U.D.C：versityTIONANDTRONdfor:MastegJianying西南交通人学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。木学位论文属于1.保密口，在年解密

3、后适用本授权书；2.不保密日厂磕用本授权书。（请在以上方框内打“一7”）学位论文作者签名：拐一4Et期：瑚f敏多.乡指导老师签名：己砍）.易.西南交通大学硕士学位论文主要工作（贡献）声明本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下：1.为了得到良好的语音信号，采用了自适应小波分解层数选取和改进型阈值函数2.首先，本文建立Y—种改进的麦克风阵列近场信号接收模型，弥补了普通均匀圆阵等传统麦克风阵列近场模型对俯仰角估计产生角度模糊的缺点；其次，在此基础3.将现有的基于压缩投影逼近子空I司（PASTd）算法的信号DOA跟踪，应用

4、到近场因子PASTd算法，通过仿真实验验证了该方法良好的声源D0A跟踪性能。木人郑重声明：所呈交的学位论文，是在导师指导下独立进行研宂工作所得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均己在文中作了明确说明。本人完全了解违反上述声明所引起的一切法律责任将由本人承担。，学位论文作者签名：王夕坼日期：勘，争.石.6相结合的方法来提高小波去噪的性能，进而做好语音信号预处理的工作。上针对近场3D.MUSIC算法和宽带聚焦3D.MUSIC算法

5、三维平均空间谱矩阵求解和谱峰搜索的巨大计算量，给出了分步降维估计法，很大程度上降低了算法的计算量。三维声源跟踪，并针对该算法跟踪误差较大或收敛速度较慢的缺点，给出了可变遗忘西南交通大学硕士研宂生学位论文摘要随着阵列信号处理技术的日渐成熟，基于麦克风阵列的声源定位与跟踪现己逐渐得到比较广泛的应用。由于室内声源为宽带非平稳信号，传统的窄带信号D0A估计和跟踪算法无法直接应用于此，且现有算法通常具有较高的算法复杂度，所以基于麦克风阵列的声源定位和跟踪仍然具有较大的改进空间。本文对基于麦克风阵列的近场声源D0A估计和跟踪相关

6、算法进行了研究和改进，主要研究内容包括：第一、综合分析了语音信号的时频特性，结合阵列信号处理屮远场均匀线阵平面波信号接收模型研究了均匀线阵、均匀圆阵和任意拓扑结构的近场球面波信号接收模型。第二、对麦克风阵列接收到的数据进行包括预滤波、预加重、归一化、加窗分帧和语咅降噪等在N的各种预处理和语咅端点检测。本文对语咅降噪进行了重点研宄，文中采用了自适应小波分解层数选取和改进型阈值函数相结合的方法来提高小波语音去噪的性能。第三、采用麦克风均匀圆阵近场模型，对近场3D.MUSIC算法和宽带聚焦3D.MUSIC算法进行了对比研宄

7、。针对均匀圆阵等传统麦