基于麥克風陣列的近場和遠場混合聲源定位.pdf

1、聲源的定位是實現(xiàn)語音識別和語音增強的前提和基礎(chǔ)，它具有廣闊的應(yīng)用前景。隨著數(shù)字信號處理與陣列信號處理技術(shù)的發(fā)展和進步，麥克風陣列已廣泛應(yīng)用于聲源定位中，但當前大多數(shù)基于麥克風陣列的聲源定位技術(shù)中，要么信源完全處于近場源，要么信源完全處于遠場源，另多數(shù)假設(shè)信源為窄帶信號，而實際生活中語音信號為寬帶信號。針對這些問題，本文深入研究了在混合近場和遠場的情況下基于麥克風陣列的聲源定位技術(shù)。主要內(nèi)容如下:
　　 第一、分析了語音信號的特性

2、，介紹了傳統(tǒng)的窄帶信號處理模型和寬帶信號處理模型，研究了麥克風陣列均勻線陣在遠場和近場的兩種模型。
　　 第二、由于麥克風陣列不僅接收有用語音信號，還有其他各種各樣的噪聲，因此需要對得到的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，包括預(yù)濾波、預(yù)加重，歸一化，加窗分幀，短時能量檢測，和語音降噪等，本文對語音活動檢測進行了研究，為了得到時域上的對數(shù)能量和頻域上的子帶譜熵這兩種方法各自的優(yōu)點，文中采用了一種新的對數(shù)能量子帶譜熵法。
　　 第三、研究了近

3、場MUSIC算法，分析了假若信號源既有處在遠場又有處在近場時的信號模型，給出了用MUSIC算法在混合場中對語音寬帶信號進行定位的算法，該算法首先將信號源的到達角和距離進行分離，推算出一個只含有到達角信息的新的方向矩陣，然后運用MUSIC算法得到所有信號源的到達角，最后基于已得到的到達角信息和遠場距離特性，再次通過MUSIC算法獲得對遠場與近場聲源的定位。
　　 第四、研究了在近場和混合場兩種不同情況下基于稀疏分解的聲源定位算法，