【摘 要】
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声源定位在智能机器人和视频会议等多个领域都有广泛的应用，也是声学信号处理中的一个热点问题。目前的声源定位算法主要是基于麦克风阵列的信号处理方法，还有根据人的听觉线索
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声源定位在智能机器人和视频会议等多个领域都有广泛的应用，也是声学信号处理中的一个热点问题。目前的声源定位算法主要是基于麦克风阵列的信号处理方法，还有根据人的听觉线索进行比对式的声源定位。而一般的麦克风阵列传声器数目较多，算法复杂度高。基于听觉线索的方法在噪声和混响条件下鲁棒性很差。本文针对以上问题，对两个麦克风组成的阵列的声源定位算法进行了研究。
首先介绍了人的听觉定位线索和头传输函数，并对球散射体声场的计算模型进行了详细介绍，继而对基于仿生学的声源定位方法进行了研究，指出其抗噪声和多源能力差的缺点。
然后提出将散射体模型和人的听觉定位线索引入到基于波束形成的声源定位算法的思想，利用分带信号的相位差和时间差线索共同进行波束形成。
并研究了从粗糙到细致的声源搜索算法，针对其缺点提出多带信息联合判决的方法判断声源位置。并使用分带谱加权的方法降低噪声能量对波束形成器输出的影响，使用长时谱估计的语音端点检测，提供了准确而有效的噪声估计。
完成了一个基于DSP系统板的实时声源定位系统，其位精度比传统的双通道波束形成算法有较大提高，并且解决了基于仿生学的定位方法对噪声敏感的问题。
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