VALIN J M提出了一种使用递归方法计算权值的改进的GCC-PHAT算法[2],即连续值频点加权GCC-PHAT算法,来提高原算法对加性噪声的鲁棒性。连续权值计算需要使用最小值控制递归平均[3](Minimum Controlled Recursive Averaging,MCRA)算法估计噪声,但MCRA算法在噪声变化后需要适应时间调整参数[4],因而对于加性非平稳间或噪声...
只有使用wind mask权值加权的GCC-PHAT算法估计结果集中分布在τt(Delay=-18)附近,对应位置为目标声源,满足应用要求。 表3为不同混响、信噪比测试条件下,不同频点加权GCC-PHAT算法估计TDOA结果可靠性(Tpq)及运算负载(Lpq)对比。实际场景中,...
实验结果表明,不加权和使用连续权值的GCC-PHAT算法估计值统计峰值均在τc(Delay=-3)处,对应位置声源为麦克风表面湍流。只有使用wind mask权值加权的GCC-PHAT算法估计结果集中分布在τt(Delay=-18)附近,对应位置为目标声源,满足应用要求。 表3为不同混响、信噪比测试条件下,不同频点加权GCC-PHAT算法估计TDOA结果可靠...