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算法在Python中的实现步骤 信号预处理:对输入的两个信号进行预处理,如去噪、滤波等。 计算互功率谱:计算两个信号的互功率谱。 应用相位变换:将互功率谱的相位信息通过PHAT加权,以强调相位信息在时延估计中的重要性。 逆傅里叶变换:对加权后的互...
问Python中的GCC-PHAT互相关EN面向对象特点 注重对象与职责，不同对象，不同职责； 应对复杂项目开发，...
TDOA (Time Difference of Arrival) is estimated using GCC-PHAT. A realtime DOA (Direction Of Arrival) is also elstimated using 2 microphones. Requirements NumPy PyAudio WebRTCVAD Get started python realtime_tdoa.py AboutTDOA based on GCC-PHAT Topics...
python写的,用Theano加速,PyQt和pyqtgraph创建GUI。见文献21。 算法逻辑 0.字典预学习 1.对含噪语音进行STFT获取频谱图V 2.获取目标TDOA^τt GCC-PHAT估计或人为指定 3.对于每个t、d,估计TDOA τ=argmax GCC-NMF 3.5.计算H 保持W不变,用NMF公式迭代计算得H 4.构建掩膜 二值:若|τ-^τt|<ε/2,则ˉM...
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...
GCC-PHAT算法 GCC-PHAT是一个计算AOA的算法。 这里的AOA是指信号入射到与阵列垂直的线的夹角。 画个图做个示意: 这里AB为两个microphone, 虚线为入射信号,这里计算AOA的前提是信号是平面波...,c为声音速度。 假设到达两个microphone的信号为: 用cross-correlation计算 τ\tauτ 计算AOA β\betaβ 这里有一个...
基于广义互相关函数的时延估计算法引入了一个加权函数,对互功率谱密度进行调整,从而优化时延估计的性能。根据加权函数的不同,广义互相关函数有多种不同的变形,其中广义互相关-相位变换方法(Generalized Cross Correlation PHAse Transformation,GCC-PHAT