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...
上面的计算P(θ)式子与PHAT加权函数:Gn(ω)=1/|Xn(ω)|,这就是SRP-PHAT算法。 下图是作者团队在信噪比=30,混响时间=0.3s的情况下,获得的SRP-PHAT功率图,其中红点代表真实的声源DOA,黑点代表的是功率图的最大值: 在高信噪比,低混响的情况下,SRP-PHAT功率图反应的对声源的DOA估计存在明显的最大值,可以获得...
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
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...
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【中图分类号】TN911【文献标识码】AA...
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,…
二次加速SRP—PHAT声源定位算法
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,然后分别在一维空问中执行分级搜索 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 原来的文献 [1—2]所示算法的计算量,并且声源定位精确度没有明显 损失. 收稿 日期 201l旬3_01 资助项 目南京信息工程大学科研基金 (...