基于Cortex-A8嵌入式系統(tǒng)的聲源定位技術(shù)研究與實現(xiàn).pdf

1、伴隨著多媒體技術(shù)的快速發(fā)展，語音信號處理技術(shù)在接收和處理信息等方面得到了越來越廣泛的關(guān)注，語音識別、語音增強(qiáng)、聲源定位等應(yīng)用方興未艾。而聲源的定位技術(shù)是語音增強(qiáng)、語音識別技術(shù)的前提和基礎(chǔ)?；邴溈孙L(fēng)陣列的聲源定位技術(shù)已經(jīng)成為一大研究熱點，其廣闊的應(yīng)用前景得到了廣泛的關(guān)注。當(dāng)前基于麥克風(fēng)陣列的聲源定位技術(shù)主要分為:基于高分辨率譜估計的聲源定位、基于可控波束形成的聲源定位、基于時延估計的聲源定位。而在這三種算法中，基于時延估計的聲源定位算法

2、計算復(fù)雜度低，實用性較強(qiáng)，是實時聲源定位應(yīng)用的首選?；诖耍疚拈_展了基于時延估計的實時聲源定位算法研究。
　　本文主要從理論研究、軟硬件平臺搭建、實際場景驗證三個方面進(jìn)行研究。
　　(1)本文第二章開展了針對時延估計算法的研究。在分析對比各種麥克風(fēng)陣型的基礎(chǔ)上，選取四元十字陣作為麥克風(fēng)陣列的陣型，并推導(dǎo)了基于四元十字陣的聲源定位算法的公式。在此基礎(chǔ)上，研究了幾種基于時延估計的聲源定位算法，針對廣義互相關(guān)算法在低信噪比、混響

3、大的環(huán)境下魯棒性較差的問題，提出了一種多通道加權(quán)聯(lián)合算法。該算法先把信號進(jìn)行多通道濾波分解，再分別計算各通道的互相關(guān)值，最后對各通道進(jìn)行加權(quán)聯(lián)合計算出時延。仿真實驗表明，多通道加權(quán)聯(lián)合算法的魯棒性比廣義互相關(guān)中的PHAT和SCOT加權(quán)算法強(qiáng)。
　　(2)基于理論研究基礎(chǔ)，設(shè)計了基于Cortex-A8嵌入式平臺的聲源定位系統(tǒng)，并進(jìn)行了相應(yīng)的硬件選型與調(diào)試及算法移植工作。首先，在硬件設(shè)計方面，選用S5PV210作為核心處理器、WM89

4、60作為音頻編解碼芯片，并搭建了外圍電路;其次，在軟件開發(fā)方面，分別進(jìn)行了系統(tǒng)搭建，WM8960音頻驅(qū)動程序移植，定位算法編寫、測試、及移植;最終完成了基于Cortex-A8嵌入式平臺的聲源定位系統(tǒng)。
　　(3)為了測試本文系統(tǒng)的可行性，在室外環(huán)境下進(jìn)行了一系列實驗。實驗結(jié)果表明，本系統(tǒng)的方案合理有效，能夠較好的實現(xiàn)聲源定位。此外，針對本系統(tǒng)在實際環(huán)境中存在的不足之處，文中也給出了相關(guān)的改進(jìn)方案，為更有效的聲源定位系統(tǒng)的研發(fā)提供了