基于麥克風陣列的近場聲源定位與跟蹤.pdf

1、隨著陣列信號處理技術的日漸成熟，基于麥克風陣列的聲源定位與跟蹤現(xiàn)已逐漸得到比較廣泛的應用。由于室內(nèi)聲源為寬帶非平穩(wěn)信號，傳統(tǒng)的窄帶信號DOA估計和跟蹤算法無法直接應用于此，且現(xiàn)有算法通常具有較高的算法復雜度，所以基于麥克風陣列的聲源定位和跟蹤仍然具有較大的改進空間。本文對基于麥克風陣列的近場聲源DOA估計和跟蹤相關算法進行了研究和改進，主要研究內(nèi)容包括:
　　第一、綜合分析了語音信號的時頻特性，結合陣列信號處理中遠場均勻線陣平面波

2、信號接收模型研究了均勻線陣、均勻圓陣和任意拓撲結構的近場球面波信號接收模型。
　　第二、對麥克風陣列接收到的數(shù)據(jù)進行包括預濾波、預加重、歸一化、加窗分幀和語音降噪等在內(nèi)的各種預處理和語音端點檢測。本文對語音降噪進行了重點研究，文中采用了自適應小波分解層數(shù)選取和改進型閾值函數(shù)相結合的方法來提高小波語音去噪的性能。
　　第三、采用麥克風均勻圓陣近場模型，對近場3D-MUSIC算法和寬帶聚焦3D-MUSIC算法進行了對比研究。針對

3、均勻圓陣等傳統(tǒng)麥克風陣列近場信號模型對聲源俯仰角估計產(chǎn)在角度模糊的缺陷，建立了新的麥克風陣列模型;并在此基礎上針對寬帶聚焦3D-MUSIC算法中三維平均空間譜矩陣求解及譜峰搜索計算量大的問題，提出了分步降維估計法來減小算法計算量。最后，通過實驗仿真驗證了該方法在降低算法計算量的基礎上，依然保持了良好的DOA估計性能。
　　第四、將基于壓縮投影逼近子空間(PASTd)算法的信號DOA跟蹤，應用到三維近場聲源跟蹤，并利用第三點所述的分