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基于圆形麦克风阵列的声源定位改进算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对波达方向估计中传统互功率谱法声源方位估计准确性差、方位模糊的问题,提出了一种基于圆形麦克风阵列的声源定位改进算法,并进行了实验验证。在该改进算法中,先设计了十二元圆形麦克风阵列,由麦克风对接收语音信号的时延与相位得到相位旋转因子,再将其引入到语音信号的互功率谱中,新定义了圆形集成互功率谱,由该功率谱进行声源方位估计。仿真与实测实验结果表明,本文的圆形集成互功率谱法对声源方位进行估计,估计的准确度高于传统互功率谱法。 相似文献
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为了提高低信噪比条件下通信测距复合系统的时延估计精度,在广义互相关算法的基础上,提出一种改进的广义互相关时延估计算法。该方法将互相关函数做指数运算,再进行广义加权处理,抑制了噪声对信号的干扰,把经过傅里叶逆变换得到的相关函数进行高次方运算,增大主峰和次峰的相对值,让峰值更加突出。仿真结果表明,该系统可以完成测距任务与通信任务,并且在低信噪比下具有更好的时延估计性能。 相似文献
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论文分析了基于语音激励信息的时间延迟算法分类,描述了基于EGCI的时延估计方法基本原理。研究了线性预测LPC残留误差时延估计法(LPCRE)提取时延的方法,并与另一种提取GCI最大似然估计法MLED和基于广义互相关的GCC-ML进行了性能分析和比较。结果表明基于EGCI的时延估计方法用于声源定位完全可行,其性能依赖于提取GCI的算法模型;三种算法中的LPCRE的均方偏差最小,抗混响能力强,运算量适中,便于实时实现。 相似文献
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针对传统语音信号时延估计易受噪声和混响环境影响,导致声学测量方法的测量精度降低的问题,提出一种基于改进二次互相关的时延估计方法。首先,采用滤波器对接收的音频信号进行滤波处理;然后通过二次相关算法抑制噪声对信号的干扰,并结合Hilbert变换方法对二次互相关峰值进行锐化处理,从而提升语音信号时延的峰值点检测精度;最后将改进的算法应用到声学测量中进行仿真验证。实验结果表明,在低信噪比SNR=-5 dB和SNR=-10 dB的环境下,对比于广义互相关算法和二次相关算法,提出的改进二次互相关算法的峰值明显度更高,时延估计精确度更高。而在高信噪比和混响环境下,改进二次相关算法的时延估计结果均优于另外两种算法。由此可知,改进的二次互相关算法的抗噪性能更强,时延估计效果更佳,可提升声学测量精度。 相似文献
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研究在光线比较差或者有障碍物的复杂环境下对感兴趣的声源进行定位,由于存在外部噪声,引起对目标声源进行跟踪误差大。传统的语音定向方法无法有效减小声源定位的误差,从而定向的精度比较低,且多集中在理论研究。为提高移动机器人语音定向的精度,利用麦克风阵列拾取声源信号,采用PC/104的SEM/ADT800多通道数据采集卡对语音信号进行采集和处理。运用改进的广义互相关时延估计算法计算麦克风阵元间的时间差值,采用四元十字阵形的几何定位方法计算声源信号的目标位置和方向,并对系统的定向效果进行实验,得出实验结果,进行误差分析。经实验证明,相对于传统的语音定向方法,麦克风阵列的移动机器人语音定向系统实际可用,具有较好的性能,能够把系统定向误差控制在要求的范围内。 相似文献
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