SRP-PHAT对阵型没有特定要求,因此也适用于分布式阵列,事实上很多基于分布式阵列的定位系统采用了该算法。 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...
GCC-PHAT算法的基本概念 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...
SRP-PHAT对阵型没有特定要求,因此也适用于分布式阵列,事实上很多基于分布式阵列的定位系统采用了该算法。 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...
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...
基于传声器阵列的改进的PHAT—GCC语音定位算法
GCC.PHAT语音定位算法 夏阳,张元元 (1.山东大学计算机科学与技术学院,山东济南250001;2.山东省科学院情报研究所,山东济南250014) 摘要:针对相位变换加权广义互相关方法(GCC.PHAT)对噪声的影响较为敏感的缺点,本文通过削弱噪音互谱、加权信 噪比、应用相干函数等手段对原始的相位变换加权函数(PHAT)进行了改进,得到了...
processing.%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-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。
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...