[发明专利]一种基于频域相干函数的双麦克风时延差估计方法有效

专利信息
申请号: 201710004194.6 申请日: 2017-01-04
公开(公告)号: CN108269581B 公开(公告)日: 2021-06-08
发明(设计)人: 方义;冯海泓;陈友元 申请(专利权)人: 中国科学院声学研究所
主分类号: G10L21/0216 分类号: G10L21/0216;G10L21/0232;G10L21/0264
代理公司: 北京方安思达知识产权代理有限公司 11472 代理人: 王宇杨;陈琳琳
地址: 100190 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 相干 函数 麦克风 时延差 估计 方法
【权利要求书】:

1.一种基于频域相干函数的双麦克风时延差估计方法,所述方法包括:

步骤1)在双麦克风不接收声源信号的状态下,计算双麦克风信号不同方位角角度的相干函数,在每个角度对应的相干函数下提取相干函数的实部和虚部,建立相干函数特征量的数据库;

步骤2)将双麦克风接收到的信号转换到频域上,在频域上计算两个信号的相干函数,并根据相干函数的模值对每一个频点处进行峰值平滑,然后计算相干函数的实部和虚部,在相干函数特征量数据库中进行匹配,获取到声源方位角,由此计算出时延差;

所述步骤1)具体包括:

步骤1-1)以每7.5度为间隔进行递增,声源方位角从0度变化到180度,计算双麦克风信号的理想情况下的25个相干函数;

相干函数的公式为:

其中,d为两个麦克风之间的距离;c=340m/s为声速,θ为声源方位角,ω为角频率,fs为采样率;

步骤1-2)分别提取25个相干函数的实部和虚部;

实部为:cos(ω·τ·cos(θ));虚部为sin(ω·τ·cos(θ));其中,

步骤1-3)利用K最邻近KNN分类算法,对每个角度的相干函数的特征量:虚部和实部进行分类,每个角度对应为一类,即一共为25类,分类标签设定为1-25,由此建立相干函数特征量数据库;

所述步骤2)具体包括:

步骤2-1)将双麦克风接收到的信号进行分帧和加窗,然后通过FFT变换到频域,变换到频域的信号记为X1(λ,μ),X2(λ,μ),λ为时间帧,μ为频域的频点;

步骤2-2)在频域上计算两个信号的相干函数;

相干函数的计算公式为:

其中,PX1X1(λ,μ)为信号X1(λ,μ)的自功率谱,PX2X2(λ,μ)为信号X2(λ,μ)的自功率谱,PX1X2(λ,μ)为两信号的互功率谱:

PX1X1(λ,μ)=α·PX1X1((λ-1,μ))+(1-α)·|X1(λ,μ)|2

PX2X2(λ,μ)=α·PX2X2((λ-1,μ))+(1-α)·|X2(λ,μ)|2

PX1X2(λ,μ)=α·PX1X2((λ-1,μ))+(1-α)·|X1(λ,μ)·X2(λ,μ)|2

其中α为平滑因子;

步骤2-3)计算相干函数的模值|ΓX1X2(λ,μ)|,并在每一个频点处进行峰值平滑,得到平滑后的峰值

步骤2-4)在频域上提取的实部和虚部,根据这两个值利用K最邻近KNN分类算法与相干函数特征量数据库进行匹配,每一帧信号得到一个匹配结果;匹配结果为分类标签的序号,由此求出对应的方位角θ0,则时延差Time为:

所述步骤2-2)中的平滑因子α取值为0.68;

所述步骤2-3)的具体实现过程为:

计算相干函数的模值|ΓX1X2(λ,μ)|,获取每一个频点的峰值Peak(λ,μ);如果|ΓX1X2(λ,μ)|大于|Peak(λ,μ)|,对Peak(λ,μ)进行平滑,平滑后的峰值为:

其中,α1取值为0.35;

如果|ΓX1X2(λ,μ)|小于|Peak(λ,μ)|,则平滑后的峰值为:

其中,α2取值为0.95,Peak(λ,μ)的初值等于ΓX1X2(1,μ),即初值等于第一帧语音的相干函数。

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