Reverberant noise and array mismatch errors are the key factors affecting the performance of sound localization using microphone arrays. How to achieve robust sound localization in reverberant environment with array mismatches, especially for small-sized microphone arrays, is a crucial issue in audio and speech processing field that needs to be addressed. The first- and higher-order harmonic sound field analysis has provided an important means to sound localization with small-sized microphone arrays. This project studies the key techniques and approaches of robust sound localization using first- and higher-order harmonic sound field analysis. The main contents include: the study of sound localization methods with the dereverberation in joint spatial-, temporal-, and spectral-domain and with the estimation of short-time weighted mean complex sound intensity using first-order harmonic sound field analysis; the study of sound localization methods with self-calibration capability based on first-order harmonic sound field analysis and machine learning theories; and the study of robust design of superdirective beamformer using higher-order harmonic sound field analysis and its robustness performance analysis, and the study of robust sound localization with lower computational complexity using the steered response power technique based on higher-order harmonic sound field analysis. This project is of important interest theoretically and practically to realize robust sound localization using small-sized microphone arrays in reverberant environments with sensor mismatches.
混响噪声和阵列失配误差是影响麦克风阵列声源定位性能的重要因素,如何实现混响噪声环境和阵列失配误差条件下的稳健声源定位,特别是基于小尺寸阵列的稳健声源定位,是音频与语音信号处理领域亟需解决的重要课题。一阶和高阶谐波声场分析为实现小尺寸阵列条件下的声源定位提供了重要技术途径。本项目针对混响噪声和麦克风失配误差的影响,系统研究基于一阶和高阶谐波声场分析的稳健声源定位的关键技术和方法,研究内容包括:基于一阶谐波声场分析的空域-时域-频域联合混响抑制和短时加权平均复声强估计的稳健声源定位方法;基于一阶谐波声场分析和机器学习理论的自校准稳健声源定位方法;基于高阶谐波声场分析的超指向性波束形成器的稳健性能分析与设计,以及具有低计算复杂度的高阶谐波声场分析可控波束形成稳健声源定位方法。本项目的研究对实现混响噪声环境和阵列失配条件下小尺寸阵列的稳健声源定位,具有重要的理论意义和实际应用价值。
针对混响噪声环境和阵列失配误差条件下的小尺寸声源定位问题,本项目系统研究了基于一阶和高阶谐波声场分析的稳健声源定位关键技术和方法,主要研究内容和成果包括:1) 研究了基于一阶谐波声场分析和短时加权平均复声强估计的稳健声源定位方法,提出了基于空时频域联合混响抑制的声源定位方法。针对多源定位问题,分别提出了基于可靠局部声强估计值筛选的方法,以及基于期望最大化的方法。指向可调一阶差分阵列是一阶谐波声场分析声源定位的基础,为此,项目还完成了指向可调一阶差分阵列的稳健分析和优化设计。2) 研究了基于一阶谐波声场分析和机器学习理论的稳健声源定位方法。提出了基于一阶谐波声场分析的稳健声源位置特征提取方法,结合最小二乘支持向量机实现了混响噪声和小尺寸阵列条件下的稳健声源定位。3)研究了基于高阶谐波声场分析的超指向性波束形成器的稳健性能分析与设计。提出了适用于任意形状波束图的时域结构指向可调球面阵波束形成器设计方法;提出了时域实现结构球面阵的最差性能优化稳健宽带波束形成器设计方法;从理论上深入分析了传感器位置误差对宽带波束形成器的稳健性能影响规律。发展了基于麦克风阵列失配误差先验信息的稳健宽带波束形成器设计方法,分别提出了基于半正定规划和基于概率约束优化的稳健设计方法。4) 研究了混响噪声环境下基于高阶谐波声场分析的低复杂度稳健声源定位方法。提出了一种具有自适应高阶谐波声场阶数选择能力的低复杂度稳健声源定位方法;提出了基于稀疏贝叶斯学习理论的高分辨稳健声源定位方法。本项目的研究成果对实现混响噪声环境下的小尺寸阵列稳健声源定位具有重要的理论意义和实际应用价值。
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数据更新时间:2023-05-31
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