基于麦克风阵列室内声源定位方法的研究

《基于麦克风阵列室内声源定位方法的研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、中文摘要摘要随着数字信号处理技术与阵列信号处理技术的发展，麦克风阵列技术被广泛应用于声源定位中，尤其是室内环境下(例如会议室、演讲厅、多媒体教室、大型舞台)的声源定位。但是目前大多数的基于麦克风阵列的定位技术中，存在在噪声大、有混响的环境中定位的准确率不高，系统的成本高、计算量大等等问题。针对这些问题，并根据智能监控系统的要求，本文深入研究了基于麦克风阵列的声源定位技术，着重研究了估计时间延迟的问题。本文主要做了以下工作：①对传统利用麦克风阵列测定声源方位的方法进行了分析，选择基于时延的声源定位技术作为本文的主要研究工作。②针对有无混响两种情况，分别建立了理想环境下的

2、麦克风阵列信号模型和混响环境下的麦克风阵列信号模型。并对麦克风所接收到的语音信号进行预处理，包括预滤波、小波降噪、加窗分帧、语音端点检测，以使其能够达到估计时间延迟的算法的要求。③对时延估计的方法进行了系统的研究，简单介绍了几种传统的时延估计算法，针对传统时延估计算法的不足，提出了基于最小均方牛顿算法的自适应特征值分解时延估计算法，并与传统时延估计算法进行了比较。④对定位的方法做了系统的研究，提出了一种三麦克风声源定位的麦克风阵列结构，并与传统的定位方法进行了对比。⑤设计开发了一套可以在实际中应用的声源定位系统。介绍说明构成系统的各个部分，并进行实验测试，能够准确对声

3、源进行定位。然后分析了造成误差的可能原因，并展望了该系统在未来可能的改进之处。关键词：声源定位，时延估计，自适应特征值分解算法，最小均方牛顿算法，麦克风阵列．重鏖奎堂堡主堂垡笙窒——————————————————————-——_———_———————-——————————————————————————一。英文摘要ABSTRACTWitll也edeVelopmentofdigitalsi印alprocessingtecllIl0109yaIld觚Iaysi弘alprocessingtecllIlology，嘶crophoncamytecllIlologyhaSbee

4、n淅delyusedinacousticsourcelocalization，eSpeciaJlyinindoorenvimnmentsuchasconf．erenceroom，lectI_lrehaJl，multimediaclaSsroom，largestage．ButnowsomeprobIemssuchastlleexactrateisnotllighinmeKgh-noisyandreVerbe斌ltenVironment，K曲coSt，largecalculationexistint11emoStofpositiollingtechn0109ybaSedo

5、nmicrophonea玎ay．Tosolvetlleseproblems，aIldaccordingtotlleintelligentmollitoringsystemrequirements，tllispaperresearchestlleacousticsourcelocalizationbaSedonmicrophonearra弘focusesonmetimedelayestimation．Theworkoftlleanicleincludesmaillly：①Byar试yzingtlle仃aditior试rneaSuringme也odsofacoustics

6、oul．celocalizationusingmicrophonearray，也isarticlefiIxallychoosesasounds011rcelocaliz乏ltionm甜lodbaSedonnletimedelayestimation．②11lisanicleestablishestlleidealerⅣironmentaIldt11ereverberantenviro姗entmicrophonearraysi弘almodels．Soulldsourcesi印alwhichreceiVedbymicrophonesadoptsballd—paSsfilt

7、er．、VaVeletde．noising，andspeechendpointdetectiontouIlde砌kepr哦atment，formeetingtimedelayeStimationalgorithm．⑨Ont11ebaSisoftimedelayestimationa11alysis，“saniclei咖ducesseveraltraditionaltimedelayestimationalgoritluns．TIosolVemedefectsoftllem，animprovedAEDalgorithmbaSedonLMS-Ne叭ona