目录引言1.声源定位的基本原理2.GCC-PHAT算法简介3.代码实现详解4.声源定位中的挑战结语引言声源定位（SoundSourceLocalization）是通过分析声音到达多个麦克风阵列的时间差异来推断声音来源的方向或位置的技术。它被广泛应用于声学领域，包括智能语音系统、机器人

概述4麦克风线性阵列是指在一条直线上等间距排列的四个麦克风，用于拾取声源信号。它常用于语音识别、会议系统、远场语音交互等应用。通过信号处理技术，4麦克风线性阵列可以提高语音信号的质量，抑制噪声和混响，提高语音识别的准确率。组成结构麦克风阵列：由四个麦克风组成，通常是全向

    关键词：声源定位、跨模态对齐、跨模态学习、音视频学习人类可以轻松地确定声音的来源，例如通过关注声音的方向并将其与视觉信息联系起来。声音来源定位在视觉场景中具有重要的应用价值，例如语音识别、视频监控和虚拟现实等。最近的研究指出了现有声源定位基准测试中的

    在深度学习驱动的多通道语音增强和声源定位系统的开发中，由于缺乏大规模的真实录制数据集，这些系统的训练在很大程度上依赖于房间脉冲响应（RIR）和多通道扩散噪声的模拟。然而，模拟数据和真实世界数据之间存在的声学失配可能会导致模型在应用于现实场景时性能下降。现有数

Chap01.声音与人耳听觉生理听觉人耳的结构分为外耳、中耳和内耳，如下图：外耳的耳廓首先会对到来的声音进行一定程度的反射，这些细微的变化能够辅助人即使在利用单耳时识别声音的方向（耳廓效应）由于鼓膜的阻挡，耳道是一个封闭的管子，这种结构具有管共振效应，最佳共振频率约为3.4kHz，

一，产品概述：AR1105是一款专用于音源定位寻向的模组。模组选用行业最新算法内核DSP芯片,并综合简单易用的原则而设计。AR1105模组需要搭配3颗间距都为10mm数字麦克风，利用每2颗数字麦克风组合的心形指向性，能够方便快速的辨识圆周6个方向的音源方向。对比常规的需要

 效果演示arduino入门-声源定位模组进行SG90伺服马达方向控 利用声源定制追踪制作的一个小玩意.使用arduino开发板做的.程序很简单.没有难度.主要是声源定位模组使用的是全硬件搭建.不需要去做调试和研究算法.声源定位核心板和麦克风阵列板 声源定位核心板和测试底座我使用

来源：基于波束形成算法的声源定位声源数目与估计的声源数目误差较大的话将会使定位算法性能大大下降，当估计的信号源个数大于实际的信号源个数时，空间谱出现伪峰且谱峰偏离实际的谱峰位置，超分辨算法性能下降；而当估计的信源数少于实际的信源数时，空间谱峰完全偏离实际的谱峰位置，超

基于波束形成DeaySum输入：x:输入信号，样本*通道fs:采样率N:FFT长度，频率分量数目frameLength:帧长度，通常与N相同inc:步进增量r:阵元半径angle:入射角度输出：DS:延迟和输出x1:预导向信号，与x相同大小MVDR输入：输出：SBF(超指向性波束形成)输入：x

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

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，

目的：针对MUSIC其分辨率低且在麦克风数目较少时DOA估计精度较差的问题。方法：利用广义互相关算法估计出声源信号到达各麦克风之间的时间差，并据此构建出对应的矢量信号，最后通过计算谱函数确定DOA估计值。结果：优化后的ＭＵＳＩＣ算法可以得到更加尖锐的指向性波束，更低的旁瓣，并且能使方位角的

  测试视频请点击收看 利用声源定位板让舵机可以根据声源位置定位来控制舵板的方向.因为声源定位板本身已经给出了6个方位高电平的脚位.所以只需要我们在Arduino内调用舵机的程序库.然后各自赋予每个相应角度的各种的舵机角度值就可以做到.声源定位板介绍: 声源定位核心板上

麦克风阵列声源定位模组AR-1105是采用DSP音频处理器集成麦克风阵列声源定位技术进行研发,模组具有全硬件集成.体积小巧,外围电路简洁,无需软件调试,易上手等优点的情况下同时保持反应灵敏,定位准确等特性.模组分为:声音定位核心主板麦克风阵列板声源定位LED显示板声音定位核心主板