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
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...
时间差,进而根据时间差计算出语音的角度和距离,时间差估计是该类算法的核心。其中第3种方法的计算 量要小于其他两种方法,也不需要太多的先验知识,因此应用也最广泛。 目前已经出现了多种时间差估计算法,其中,相位变换加权广义互相关方法(GCC—PHAT) 是较常用的 ...
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;...
基于传声器阵列的改进的PHAT—GCC语音定位算法
面试官在问你这个问题时，其实，此时就是该自己大显身手的时候好。通常都是选择最近自己参与的项目，或者最近自己主导的项目。这个也不一定哈，我们也完全可以把自己参与的或者主导过NB项目中，拿出来“SHOW”一把。其实，最好是拿数据来说话。比如：QPS、TPS、RT等，还有部署了多少服务器，团推规模大小等等。
针对麦克风阵列使用GCC-PHAT算法估计信号到达时差对加性噪声敏感,以及基于信噪比估计的连续值加权GCC-PHAT算法无法消除环境中类似风噪声的变化噪声干扰的情况,提出了一种抑制风噪声的频点加权GCC-PHAT算法。通过分析已有算法的不足,新算法选择使用离散频点加权,并通过信号频点间相干性量化值和时域关联性计算权值,去除风噪声...