1.Introdcution 大多数传统声源追踪技术可以分为以下几类 基于到达时延(TDOA)的技术,即首先使用互相关(GCC)函数来估计到达时延,紧接着测算出最有可能的DOA 基于波束成形技术,例如SRP-PHAT。通过搜寻波束成形器最大功率的方向来找寻最可能的DOA 子空间技术,例如多信号分
此时,理想GCC函数: ry1y2PHAT(p)=∫−∞∞e−j2πf(p−τ)df={∞,p=τ0,其它(7)r_{y_1y_2}^{PHAT}(p) = \int_{-\infty}^{\infty} e^{-j2\pi f(p-\tau)}\rm{d} f= \begin{cases} \infty, p=\tau \\ 0, 其它 \end{cases} \tag{7}ry1y2PHAT(p)=∫...
一种基于SRP-PHAT空间谱和GCC的声源定位方法 热度: 基于SRP-PHAT的实时声源定位算法设计与实现 声源定位是一种常见的信号处理技术,在语音识别、智能会议等领 域有广泛的应用。SRP-PHAT是一种基于时延估计的声源定位算法,具有 高精度和实时性等优点。本文将介绍SRP-PHAT算法的原理、实现步骤 ...
摘 要：将双通道盲源分离算法GCC-NMF扩展到广义多通道盲源分离问题中，提出了一种新的多通道盲源分离算法SRP-NMF。该算法利用SRP-PHAT算法计算每个源信号到麦克风通道的到达时间差，对混合信号中的源信号进行定位和计数，并结合非负矩阵分解实现盲源分离算法。实验使用WSJ0-2mix数据集和VCC数据集来评估分离结果。
相位变换 (PHAT)法就是一种典型的变换方法。对于时延估计方法中的广义互相关(GCC)法,在低度乃至中度混响的条件下,已经证明 PHAT 加权能提供较强的鲁棒性 [8] 。尽管相位变换法有效地减小了多径信道的畸变,但是同时也使低信噪比时无关的频谱成分变得更加明显,从而导致错误的定位结果。特别是在低信噪比和强混响的...
基于麦克风阵列的声源定位算法之GCC-PHAT 摘要:https://www.cnblogs.com/ytxwzqin/p/9004603.html 目前基于麦克风阵列的声源定位方法大致可以分为三类:基于最大输出功率的可控波束形成技术、基于高分辨率谱图估计技术和基于声音时间差(time-delay estimation,TDE)的声源定位技术。 基于T 阅读全文 posted @ 2022-07...