基于传声器阵列的声定位系统研究与设计

王永雄,刘　杰,陈家运

（青岛理工大学,山东　青岛　266520）

基于传声器阵列的声定位系统研究与设计

王永雄,刘杰,陈家运

（青岛理工大学,山东青岛266520）

摘要：对当前传声器阵列定位技术特点、关键技术等做了深入分析后，提出一种改进的广义互相关（GCC）时延估计算法，在元GCC算法基础上，加入了加窗分帧与静音检测（VAD）判断法，弥补了原算法针对室内回响混响干扰的不足。系统以LabVIEW结合MATLAB为仿真平台，讨论了五元十字阵列在不同条件下的定位精度，实验表明：系统能够比较准确的对半空间域的低空声源进行定位，并能够实现多个声源判决定位，具有一定现实意义。

关键字：传声器阵列；广义互相关；被动定位；五元十字阵

0　引言

声源定位技术是利用声学和电子装置接受并处理声场信号，以确定声源位置的一种技术。传声器阵列是指由若干个传声器按一定的几何结构排列而成的阵列，它具有很强的空间选择性，可以在一定的范围内实现声源的定位与跟踪[1]。目前，传声阵列主要有：一字阵、十字阵、圆形阵和球星阵。它们被广泛应用与军事和工业领域，此外，在视频会议、视频监控、故障诊断、声控机器人等民用项目中也风靡开来。

基于声传感器阵列的定位技术大体上分为三类：（1）基于可控波束形成的定位技术；（2）基于子空间的定位技术；（3）基于到达时延估计的定位技术[2]。本文采用基于时延估计的定位技术，与其他定位技术相比，它计算量小，有利于实时快速处理。为尽可能地降低室内混响和噪声的影响，提高声源定位系统精度，提出一种改进的广义互相关（GCC）时延估计算法，在元GCC算法基础上，加入了加窗分帧与静音检测（VAD）判断法，弥补了原算法针对室内回响混响干扰的不足。在定位阵列上，文中选择具有阵列冗余、分维特性小的平面五元十字阵，以达到测量误差最小的目的[3]。仿真结果表明设计的声阵列定位成像系统行之有效。

1　时延估计算法

时延估计（Time-delay estimation, TDE）即时间延时估计，就是利用声传感器阵列接受目标声源信号，不同位置位置传感器接受到的声源信号所需要的时间不同，然后根据这个时间差值来确定目标信号的空间位置[4]。

对于TDE算法，其中广义互相关（GCC）算法应用最为广泛[5]。通过求两信号之间的互功率谱，并在频域内给予接受信号一定的加权，来抑制噪声和反射的影响，再将加权后信号反变换到时域得到两信号之间的互相关函。其峰值位置即为两信号之间的相对时延。

以两个拾音器为例，设 X1（n），X1（n）, 分别是拾音器到信号源之间的数字信号波形,分别为：

式中，V1（n），V2（n）表示通道噪声，假设为高斯白噪声。

拾音信号间的广义互相关函数为：

图1　时延估计流程

2　五元十字阵

在各种阵型定位方式中，五元十字阵有利于室内布阵，对三维空间的目标定位精度高。平面五元十字阵的定位原理如图2所示。

图2　平面五元十字阵原理图

经过处理化简最后可得：

3　时延估计算法的改进

对于室内混响模型的建立，我们针对性对其设计了一种改进的广义互相关时延估计（GCC）算法，以尽可能地消除降低室内混响和噪声的影响，提高声源定位系统精度。改进后的广义互相关时延估计算法框图如图3所示：

图3　改进算法框图

假设两传声器信号经过带通滤波处理和幅值标准化，A/D 数模转换后分别为x1（n），x2（n），加窗选择汉明窗，采样点为512，重叠1/2，选择半重叠汉明窗的好处是可以使互相关函数的峰值更加尖锐，语音信号互功率谱估计的精度也就得以提高。

4　系统设计

4.1传感器

该系统的硬件包括一个含4个高保真监听拾音器组成的平面十字传声器阵列。

4.2数据采集卡

数据采集卡采用北京启创莫非电子科技公司的MPS-010602，它是基于USB总线。该数据采集卡提供了采用C,C++，LabVIEW等多种编程语言编写的库函数，方便使用者编写调用。

4.3信号调理

为了将信号调整到A/D转换器的输入范围，以便充分利用A/D转换器的满量程分辨率，这里对由高通滤波器输出的信号进行再次放大。主要放大器电路如图4所示。

图4　信号调理电路

4.4软件设计

近几年流行的LabVIEW是一种图形化编程方式，LabVIEW实现界面简便，但对算法的支持非常有限；Matlab具有强大的科学计算功能、大量稳定可靠的算法库，但界面开发能力较差。基于以上原因，利用混合编程技术在LabVIEW中调用和操作Matlab，就可以相互补充，充分发挥两者的优势。系统组成如图5所示。

图5　系统软件组成

采用LabVIEW实现主控程序界面如图6所示。

图6　主控程序界面

5　实验仿真及结论

对于平面十字阵进行实际实验操作，通过传感器采集信号，并在系统中对所采集的信号进行处理。用多路传感器进行采集，采集的信号及处理结果如图7所示。

图7　输入信号时域波形

时延估计值对应图中相关函数峰值的位置，采样率由于受到了限制，时延估计的大小只能取到199Ts，这种情况满足不了实验要求，为了提高时延估计精度，采用插值法和时域相关法，进行时延估计处理采集到的实验信号。

图8　改进的广义互相关时延估计

将所得时延值代入编写好的对声源点的计算的LabVIEW中的Matlab窗口程序中，我们选择阵形大小L=0.705m，将阵形用于室内声源目标定位，声速取C=340m/s。图9是平面五元十字阵的定位仿真。

图9　五元十字阵定位结果

仿真结果表明设计的系统可行，能够达到比较高的定位精度，定位误差小，能满足精确被动声定位的要求。本文的研究对室内低空目标的定位跟踪和识别均有重要的研究参考价值和工程应用前景。

参考文献：

[1]陈华伟.低空目标声测无源定向理论与算法研究[D].西安：西北工业大学，2004.

[2]张伟.基于传声器阵列的被动声定位研究[D].南京：南京理工大学,2006.

[3]张莉.基于传声器阵列的声源定位方法研究[D].成都：电子科技大学图书馆,2007.

[4]孙韶杰，孙绍俊，一种改进的声测定位时延估计算法[J].计算机应用，2006（11）：2696-2698；

[5]Bian X, Rehg J, Abowd G.Sound Source Localization in Domestic Environment.in：Pervasive Computing：Third International Conference.2004.19-36.

[6]Allen J, Berkley D.Image method for efficiently simulating small-room acoustics.J.Acoust.Soc.Am.1979（04）：943-950.

[7]周浩洋.基于麦克风阵列的声源定位方法研究[D].大连：大连理大学,2007.