Advertisement

麦克风声源定位，采用SRP-PHAT及其他数值方法进行。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
麦克风声源定位技术，主要采用SRP-PHAT以及其他基于数值分析的方法来实现对麦克风声源位置的精准确定。该技术，特别是基于SRP-PHAT的麦克风声源定位方案，展现出强大的定位性能和可靠性。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 麦克风声源定位：利用SRP-PHAT及其它数值方法实现声源定位
    优质
    本文探讨了通过SRP-PHAT及其他数值算法进行麦克风阵列声源定位的方法，并分析了其在实际应用中的效果。 麦克风声源定位可以通过SRP-PHAT和其他数值方法来实现。基于SRP-PHAT的麦克风声源定位是一种常用的技术。
     
  • （MATLAB）利用GCC-PHAT方法进行线性麦克风阵列的声源定位。
    优质
    本项目介绍如何使用MATLAB中的GCC-PHAT算法实现线性麦克风阵列的声源定位。通过该方法，可以有效地估计多声道音频环境下的声源方向，并展示相应的实验结果和代码实现过程。 GCC-PHAT是一种简单的声源定位处理方法。该代码可以对一个线性麦克风阵列（例如包含8个麦克风）采集的连续声源信号（.wav格式）进行声源角度定位。支持多声源同时或不同时发声，但各个声源之间存在一定的间隔时间。需要注意的是，此代码较为基础，适合自学入门使用，并不能满足复杂定位需求。通过该代码可以帮助理解GCC-PHAT原理，附带简单说明文档。
     
  • 基于SRP-PHAT的声源定位：利用M个麦克风及一帧数据确定单一来源位置 - MATLAB实现
    优质
    本研究采用MATLAB平台，提出了一种基于SRP-PHAT算法的高效声源定位方法。通过使用M个麦克风和单帧音频数据，精确测定单一声音源的位置。 此功能从麦克风接收的数据帧中定位单个声源。它使用带有PHAse变换(SRP-PHAT)的转向响应功率作为泛函。真正的声源位置将具有最大的SRP-PHAT值。随机区域收缩(SRC)用作寻找全局最大值的算法。与全网格搜索相比，采用SRC可以将基于SRP-PHAT的方法的计算成本降低三个数量级左右。这项工作依据的是以下研究：H. Do、HF Silverman 和 Y. Yu，“在大型麦克风阵列上使用随机区域收缩(SRC)实现实时 SRP-PHAT 声源定位”，IEEE 国际会议声学、语音与信号处理，夏威夷檀香山，2007年4月，第一卷第1页, 121-124。
     
  • 基于GCC-PHAT算法的六麦克风圆形阵列声源定位方法
    优质
    本研究提出了一种利用GCC-PHAT算法实现六麦克风圆形阵列的高效声源定位方法，适用于多种音频处理场景。 基于GCC-PHAT算法的圆形六麦阵列声源定位算法研究了一种利用GCC-PHAT方法进行声源位置估计的技术，适用于采用六个麦克风构成圆形单元结构的应用场景中。这种方法能够有效提升在复杂环境下的声音来源识别精度和鲁棒性。
     
  • DOA_MUSIC.rar_ MUSIC算法DOA及麦克风音乐声源定位
    优质
    本资源包提供了MUSIC算法在声学领域的应用示例，专注于通过该技术进行方向-of-arrival（DOA）估计和麦克风阵列中的音乐声源定位。适合研究与学习使用。 使用MUSIC算法对麦克风阵列信号进行处理，以估计声源的方向。
     
  • 声源定位的麦克风阵列技术
    优质
    简介：声源定位的麦克风阵列技术是一种利用多个麦克风协同工作来确定声音来源位置的方法，在语音识别、智能音响和机器人等领域有广泛应用。 一篇关于麦克风阵列声源定位的论文具有一定的参考价值。
     
  • 16麦克风声音定位系统——麦克风硬件原理图及PCB
    优质
    本项目介绍了一种创新的声音定位系统，重点在于展示用于该系统的麦克风硬件原理图和PCB设计。通过优化布局与组件选择，实现高精度的声音捕捉与定向分析功能。 此内容包含声音定位系统麦克风部分的原理图以及PCB设计。
     
  • 文档00003_麦克风阵列_声源定位系统_声源定位技术
    优质
    本文档深入探讨了基于麦克风阵列的声源定位系统的原理与应用，聚焦于先进的声源定位技术研究及其在智能音响、语音识别等领域中的实践价值。 基于麦克风阵列的声源定位系统硬件设计与算法研究
     
  • 改进的GCC-PHAT语音定位算法在矩形麦克风阵列中的应用（2011年）
    优质
    本研究针对矩形麦克风阵列提出了改进的GCC-PHAT算法，有效提升了复杂环境下的语音定位精度和稳定性。 针对相位变换加权广义互相关方法（GCC-PHAT）对噪声较为敏感的缺点，本段落通过削弱噪音互谱、加权信噪比以及应用相干函数等手段改进了原始的相位变换加权函数（PHAT），提出了改进后的相位变换加权函数（MPHAT）。该方法旨在提高在有噪声环境下的时间差估计准确性。大量的仿真实验验证了本段落算法的有效性。