SRP-PHAT算法的基本原理是在假想声源位置计算所有麦克风对接收信号的相位变换加权的广义互相关GCC-PHAT函数之和,在整个声源空间寻找使SRP值最大的点即为声源位置估计。SRP-PHAT对混响有较强的鲁棒性,但是在低信噪比SNR(Signal-to-NoiseRatio)环境中其定位性能较差。 SRP-PHAT算法的计算流程如下: 其中, Q 为预先设定...
SRP-PHAT算法的基本原理是在假想声源位置计算所有麦克风对接收信号的相位变换加权的广义互相关GCC-PHAT函数之和,在整个声源空间寻找使SRP值最大的点即为声源位置估计。SRP-PHAT对混响有较强的鲁棒性,但是在低信噪比SNR(Signal-to-Noise Ratio)环境中其定位性能较差。 SRP-PHAT算法的计算流程如下: 其中,Q 为预先设定...
通过GCC-PHAT算法估计TDOA值带入波束成形算法是定位声源的常用方法。本文针对已有GCC-PHAT算法无法消除风噪声干扰问题原因进行分析,并通过对目标信号和噪声信号时频特性研究,提出一种基于信号间频点相干性差异的频点离散值加权GCC-PHAT算法。实验表明,相较使用基于信噪比估计的连续值频点加权算法,本文提出的方法所得结果准确...
GCC-PHAT(Generalized Cross-Correlation Phase Transform)是一种信号处理技术,用于估计两个信号之间的时延。它是广义互相关(Generalized Cross-Correlation, GCC)的一种变体,通过引入相位变换(Phase Transform, PHAT)来提高时延估计的鲁棒性和准确性。GCC-PHAT算法特别适用于在噪声环境下进行精确的时延估计。 GCC-PHAT算法...
结合GCC-PHAT与SRP搜索的算法被广泛应用于声源定位系统,但其定位结果随信噪比降低而恶化严重,且难以估计窄带声源.针对这些问题,提出一种用于近场模型的改进算法.首先计算阵列信号求和功率谱的峰均比,再经对数变换和设置噪声抑制阈值等步骤,得到反映频点信噪比的加权因子,将其应用在GCC-PHAT中,并进一步优化SRP搜索策略.大...
基于传声器阵列的改进的PHAT—GCC语音定位算法
GCCPHAT方法所需的数据量少,而且具有较好的抗混响能力,是实际的声源定位系统中应用较多的一种方法。但是当噪声较大时,该算法的性能明显下降。本文针对这一缺点,对GCCPHAT算法的相位变换(PHAT)加权函数进行了改进,得到了一种改进的相位变换加权函数,即MPHAT(ModifiedPHAT)方法。仿真实验结果表明,与传统的PHAT方法相比,...
首先计算阵列信号求和功率谱的峰均比,再经对数变换和设置噪声抑制阈值等步骤,得到反映频点信噪比的加权因子,将其应用在 GCCPHAT中,并进一步优化 SRP 搜索策略。大量仿真结果表明:改进的算法具有强的抗噪能力,且对宽带和窄带声源信号均有良好的估计效果,很适合实时处理。关键词:声源定位;近场;时延估计;可控功率响应;...
基于改进GCC-PHAT算法的可视化声源定位软件是由武汉理工大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2022SR0549443,属于分类,想要查询更多关于基于改进GCC-PHAT算法的可视化声源定位软件著作的著作权信息就到天眼查官网!
算法。Acoustic_SL是STMicroelectronics开发的声源定位算法,支持XCORR、GCC-PHAT、BMPH三种不同算法类型。本案例使用GCC-PHAT算法类型,算法基于到达时间差(TDOA)原理实现,通过测量声音信号达到不同麦克风的时间差计算声源方向。GCC-PHAT算法作为应用最为广泛的声位算法,数据计算量和资源消耗较小,并且具有一定的抗噪和抗混...