快速SRP-PHAT多声源定位算法 目的:相位变换加权指向响应功率(SRP-PHAT)算法在低信噪比和强混响环境下具有较好的鲁棒性,但是空间遍历带来的海量计算给其声源实时定位带来了挑战。 方法:提出了一种适用于多声源的随机区域收缩SRP-PHAT算法,通过最小描述长度(MDL)准则确定声源数量,利用 K-means聚类算法进行空间区域划分,且...
源信号到达两个麦克风的时间差,从而确定声源的方向。 SRP-PHAT算法将上述原理结合起来,采用以下步骤实现实时声源定 位: 1.预处理:对麦克风阵列的多通道数据进行预处理,包括增强信号 的信噪比和滤除其他声源的干扰。 2.波束形成:利用特定方向的加权滤波器,对多通道数据进行波束 ...
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
相位变换加权指向响应功率(SRP-PHAT)算法在低信噪比和强混响环境下具有较好的鲁棒性,但是空间遍历带来的海量计算给其声源实时定位带来了挑战.提出了一种适用于多声源的随机区域收缩SRP-PHAT算法,通过最小描述长度(MDL)准则确定声源数量,利用K-means聚类算法进行空间区域划分,且引入瑞利限驱动的K-means聚类纠错机制,通过...
第8卷第7期006年7月电子与信息学报JournalofElectronics&InformationTechnologyVl01.8NO.7Ju1.006改进的SRP.PHAT声源定位方法谭颖殷福亮李细林大连理工大学电子与信息工程学院大连l1604摘该方法在弱噪声和适度混响的环境下,可以获得较精确的波达方向角DOA估计,但在低
提出了一种基于广为人知的SRP-PHAT算法和三维卷积神经网络的新型单声源 DOA(方向角)估计和追踪系统。该系统使用SRP-PHAT功率图作为输入特征,采用全卷积因果架构和3D卷积层,在高混响环境下准确地进行声源追踪,…
SRP-PHAT算法是一种音频信号处理技术,用于确定音源的方向和位置。该算法基于声音传播的物理原理,通过计算麦克风阵列接收到的信号的时差差异,来确定声源的位置。SRP-PHAT算法利用了高斯分布的性质,将时差差异转化为相位差,通过计算相位差的余弦函数,得出音源方向的估计值。该算法可以用于语音识别、环境监测、声源定位等多个...
[5] . 本文联合了上述2种算法的优势,提出了一种改进的联合SRP- PHAT语音定位算法,即基于正交直线麦克风阵列的分级搜索SRP- PHAT算法.在远场条件下,首先利用正交直线麦克风阵列将二维搜 索空间削减为一对一维空间,然后分别在一维空间中执行分级搜索 策略,寻找SRP最大值以确定声源位置,因此联合算法进一步缩减了 原来...
本发明公开了一种基于卷积神经网络和子带SRP‑PHAT空间谱的声源定位方法,包括:麦克风阵列采集语音信号,对采集的语音信号进行分帧和加窗的预处理得到单帧信号;计算每帧信号的子带SRP‑PHAT空间谱矩阵;将所有帧信号的子带SRP‑PHAT空间谱矩阵输入训练完成的卷积神经网络,输出语音信号属于每个方位角的概率,取概率最...
最大可控响应功率波束形成法( SRP - PHAT)是当前传声器阵列声源定位主流方法之一.针对该算法计算量庞大,不能进行实时声源定位的问题,对基于随机搜索的空间收缩快速算... 袁晓坤,才德,邓甲昊,... - 《电声技术》 被引量: 1发表: 2012年 A self-calibrating system for finger tracking using sound waves In th...