标签：定位 声源 麦克风 阵列 算法 信号 波束
特点
声源定位是一种被动式定位，与雷达相反，不需要传感器主动发出探测信号。
应用场景
在民用领域，声源定位技术广泛应用于大型会议、智能机器人和安防监控等场景。在大型音视频会议场景中，通过声源跟踪和语音增强可以获得更好的会议拾音效果。
改进方向
- 从麦克风阵列入手(比如改变阵列的形状)
- 从定位算法入手,针对不同的场景去改进算法。
麦克风阵列
其中URA为均匀矩形阵列，ULA是均匀线性阵列
一维阵列(线阵)
一维阵列能接收到的时空信息较少，只能定位水平方向的方位角，而不能得到声源俯仰角的信息
二维阵列
二维麦克风阵列改善了一维麦克风阵列只能给出声源方位角的缺点，它还能够计算出俯仰角。
二维麦克风相对于一维麦克风在算法复杂度和计算量上有了一定提高。
三维阵列
三维麦克风阵列是一种立体阵列，它可以对声源进行三维定位。
然三维阵列没有定位盲区且定位精度很高，但是适合该阵列的算法较少，且结构设计复杂，成本高， 计算量很大，相关研究较少。
基于到达时间差的声源定位方法（TDOA）
-
如果目标声源只有一个，外加一些环境噪声，那么TDOA可以用来指导beamformer对该方向的信号进行增强。
-
如果存在多个说话人，且说话人的方位不同，比如圆桌会议这种，那么：
- 估计的TDOA的数目可以认为是说话人的数量（speaker counting）
- 通过跟踪TDOA的变化，追踪特定的说话人
- 对同一段语音，对估计的DOA方向进行增强，增强说话人
DOA 是到达方向差，在麦克风拓扑结构已知时，DOA和TDOA可以互相转换，DOA表示信号源相对麦克风的到达角度，一般用 表示，如果是线阵的话，范围在0到180度之间。
- 到达时间差就是声源信号到达不同麦克风阵元的时间差。该算法就是利用这个时间差和麦克风阵列的结构运用几何算法来得到声源位置。
- TDOA方法用少量的麦克风即可实现声源定位
影响定位的因素：
时延估计算法
得到广泛应用的主要是广义互相关法(GCC)和自适应的最小均分算法(LMS)
指标：时延标准差
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各个麦克风接收的信号会有很强的延时相关性,互相关函数可以很好的描述这些信号的延迟相关性。
方法：基本互相关法、广义互相关法、二次互相关算法、二次互相关改进算法。
基本互相关法
前提：
- 假定阵列中声传感器采集到的信号来自同一个声源
- 信号和噪声不存在相关，不同的噪声之间也不存在相关
将信号进行互相关处理，互相关函数取得最大值时的t就是所求时延。
广义互相关法(在基本互相关法的基础上，与频域加权函数相结合)(GCC)
傅里叶变换，将其从时域变换到频域，而后进行求互功率
谱、频域加权以及傅里叶反变换的运算转回时域，在时域中
找相互关方程的峰值
| 加权函数 |
函数表达式 |
基本特性 |
| 基本互相关 |
1 |
受环境噪声、接受信号长度影响大 |
| PHAT |
1
标签：定位,声源,麦克风,阵列,算法,信号,波束
From： https://www.cnblogs.com/chenmo100/p/17817082.html
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