【摘 要】
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近年来,基于麦克风阵列的声源定位系统被广泛地应用于电话会议、视频会议等系统中。现有的声源定位算法运算量较大,为了实现实时要求,一般以牺牲定位精度为代价。针对运算量
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近年来,基于麦克风阵列的声源定位系统被广泛地应用于电话会议、视频会议等系统中。现有的声源定位算法运算量较大,为了实现实时要求,一般以牺牲定位精度为代价。针对运算量、实时性与精度之间的矛盾,本文系统地研究了基于麦克风阵列的声源定位算法,并在原有算法的基础上提出了新的改进算法,降低了算法运算量,提高了算法定位精度和实时性。本文首先给出了麦克风阵列声源定位系统的硬件设计。该硬件电路实现了在一定的采样率下对多个麦克风通道进行同步采样。另外,为了使得该硬件电路能够用于嵌入式设备中,在功耗、面积和硬件成本三个方面对硬件电路做了优化,并给出了电路设计方案。论文进而研究了基于可控波束的声源定位算法,经过仿真发现该方法的运算量较大,不能满足实时应用。针对传统可控波束定位算法的缺点,本文给出了一种改进的基于子搜索空间的可控波束声源定位算法,该算法定位精度高,运算量小,平均每次声源定位的耗时仅为原先算法的27。论文同时还介绍了传统的基于TDOA的声源定位算法,该算法运算量小,适合于实时应用,但该算法的定位精度受到系统采样率的限制,采样率越高,精度越高。针对传统TDOA定位算法的缺点,本文给出了一种改进的基于低采样率的TDOA声源定位算法,该算法在低采样率下仍能取得高精度的定位结果。相同采样频率下,改进后的算法平均定位误差仅为传统TDOA算法的116。改进后的算法平均每次定位耗时5.3ms,满足实时应用。本文中的测试与仿真结果均经过严格验证,符合测试要求。本文提出的基于嵌入式设备的麦克风数据采集硬件电路的优化以及基于低采样率的TDOA声源定位算法,降低了声源定位系统对硬件的要求,扩展了声源定位系统的应用范围。
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