- SRP - PHAT算法中的PHAT(Phase Transform)加权函数(W_{PHAT}(omega))的目的是对广义互相关函数进行加权,以增强峰值的锐度。 -首先计算(X_1(omega))和(X_2(omega))的互功率谱(S_{x_{1}x_{2}}(omega)=X_1(omega)X_2^{}(omega))。 -然后,PHAT加权函数定义为(W_{PHAT}(omega)=frac{1}{ver...
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...
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,且引入瑞利限驱动的K-means聚类纠错机制,通过随机区域收缩算法进行空间区域快速收缩,利用波束主瓣宽度准则判别和界定有效声源,实现多声源定位。 结果:针对3个声源和信噪比0dB(没有...
中国石化石 油工程技术研 究院信 息与标 准化研 究所 , 北京100081; 100101) 【 摘算量庞大, 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法( SRC ) 、 由粗到精空间收缩快速算 法(CFRC ) 、 随机粒子滤波快速算法( SPF ) 等进行 了分析、 比较, 总结 了当前SRP —PHAT 的改进方法...
上面提到的三类传统方法在噪声以及混响等复杂场景下表现较差,使用它们去处理复杂信号还需要利用源位置之间的相关性,借助跟踪算法来进一步提升识别结果。 近些年来,基于深度学习的声源识别得到推广,但是由于深度学习技术在使用的过程中,会加上一些原因不明的层导致它们在实际使用中存在不小的困难,且不能证明它们是最具鲁棒...
SRPPHAT算法是一种用于声源定位的高精度算法,其流程包括信号采集、数据预处理、特征提取、滤波器设计、卷积、谱减法、寻找最优角度以及位置估计等步骤。每一步都有其独特的作用和意义,共同构成了SRPPHAT算法的基本流程。利用SRPPHAT算法,可以实现对声源位置和方向的准确定位,为声源定位技术的应用提供了有力支持。©...
计算问题。具体而言,SRP-PHAT算法基于以下原理: 1.波束形成:将多个麦克风信号通过加权滤波器叠加成一个单一的 信号,从而增强来自特定方向的声源信号,而抑制其他方向的噪声和干 扰信号。 2.相位谱计算:通过计算两个麦克风间的相对相位差,可以估计声 源信号到达两个麦克风的时间差,从而确定声源的方向。
二次加速SRP_PHAT声源定位算法
针对这两方面的问题,本文提 出了一种改进的 SRP. PHAT 传声器阵列声源定位方法,从而使定位方法的运算量大大降低。仿真实验表明,改进 的 SRP. PHAT 定位方法即使在噪声干扰较大和混响影响较严重的环境下,仍具有较高的定位精度。 关键词声源定位,传声器阵列,方向角估计,SRP-PHAT 算法 中图分类号:TN912. 3 ...
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法(SRC)、由粗到精空间收缩快速算 法(CFRC)、随机粒子滤波快速算法(SPF)等进行了分析、比较,总结了当前SRP-PHAT的改进方法。 【关键词】最大可控响应功率波束形成法;声源定位;传声器阵列;搜索算法 ...