【摘 要】
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开展了基于麦克风阵列的真实声场环境声源定位的工作.针对传统的自适应特征值分解时延估计算法收敛时间慢、对初值敏感以及不能有效跟踪时延变化等问题,提出了一种改进的自适
【机 构】
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北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室
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开展了基于麦克风阵列的真实声场环境声源定位的工作.针对传统的自适应特征值分解时延估计算法收敛时间慢、对初值敏感以及不能有效跟踪时延变化等问题,提出了一种改进的自适应特征值分解时延估计算法,该方法通过改进初值设定方法,有效改善了对时延变化的估计.另外,通过引入一个基于相关运算的语音检测算法,提高了定位系统的抗噪声能力.实验表明在真实的声场环境下该算法能够对单个声源的三维空间位置进行实时的定位和跟踪,系统在1.5 m范围内对声源的定位误差小于8 cm,声源位置变化时,系统也能准确跟踪声源的位置.
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