鄭 輝，王 鵬，張 濤

（天津市計(jì)量監(jiān)督檢測(cè)科學(xué)研究院，天津300192）

1 引言

聲源識(shí)別定位系統(tǒng)技術(shù)廣泛應(yīng)用于軍用[1]和民用[2]領(lǐng)域，在民用領(lǐng)域中主要用于環(huán)保、無(wú)損檢測(cè)和交通運(yùn)輸行業(yè)。近年來(lái)，在麥克風(fēng)陣列基礎(chǔ)上衍生的定位技術(shù)成為研究熱點(diǎn)。其基本原理比較簡(jiǎn)單，是通過(guò)具有一定幾何擴(kuò)展結(jié)構(gòu)的陣列采集聲源信號(hào)，通過(guò)相應(yīng)的陣列信號(hào)處理技術(shù)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行系統(tǒng)的分析和處理，確定聲源的位置和方向?；邴溈孙L(fēng)陣列的聲源定位技術(shù)在學(xué)術(shù)界有著非常突出的研究?jī)r(jià)值和十分廣泛的應(yīng)用前景。由于不一樣的場(chǎng)合下聲源所發(fā)出的聲音信號(hào)類別不同，周圍環(huán)境也不同，然而聲源定位的思路方法是相同的，所以在不同的領(lǐng)域中也可以使用部分關(guān)于聲源定位的核心算法。本文將分析基于麥克風(fēng)陣列的聲源定位技術(shù)的不同算法。

2 陣列信號(hào)模型

在這個(gè)聲源定位系統(tǒng)中，麥克風(fēng)陣列處于最前端，在整個(gè)信號(hào)采集及后續(xù)處理過(guò)程中起著十分重要的作用。將陣列模擬成一個(gè)空間模型，它顯示的聲源信號(hào)將對(duì)應(yīng)陣列的空間信息。根據(jù)不同的聲源距離，將陣列模型可以分為近場(chǎng)和遠(yuǎn)場(chǎng)兩種不同的類型。信號(hào)輸入為遠(yuǎn)處聲源時(shí)，陣列直徑忽略不計(jì)，傳聲器收到的聲波信號(hào)為平面波，如圖1所示，此時(shí)僅需要確定聲波的入射方向即可，無(wú)需考慮具體的距離和方位。信號(hào)輸入為近處聲源時(shí)，則需考慮聲源與陣列之間的距離，傳聲器收到的聲波信號(hào)為球面波，如圖2所示。近處聲源模型更貼近實(shí)際情況，提供了更多的聲源信息，提高了定位準(zhǔn)確度。

圖1 遠(yuǎn)處聲源示意圖

圖2 近處聲源示意圖

根據(jù)聲源定位技術(shù)，總結(jié)了不同的定位算法，包括可控波束形成、高分辨率譜估計(jì)和時(shí)延估計(jì)等定位算法。

3 可控波束形成定位算法

可控波束形成技術(shù)是比較成型的技術(shù)，地位也比較重要，被廣泛應(yīng)用于雷達(dá)等通信領(lǐng)域。波束形成法的使用原理：在基于麥克風(fēng)陣列的聲源定位技術(shù)中是加權(quán)求和各個(gè)陣元輸出，得到基陣的輸出，在利用改變加權(quán)的系數(shù)在其余的方向上產(chǎn)生較小的響應(yīng)，而在希望的方向上形成較強(qiáng)的波束。確定出聲源信號(hào)的方位信息則是利用對(duì)整個(gè)觀測(cè)空間的波束進(jìn)行掃描。定位算法包括以下兩種。

延遲求和波束算法。這是一種基本波束形成方法，該方法利用信號(hào)之間的相位延遲來(lái)改變波的方向，該計(jì)算方法計(jì)算量小、信號(hào)失真度小，但這種方法有個(gè)缺點(diǎn)就是對(duì)噪聲的魯棒性較差，需要更多的陣列來(lái)彌補(bǔ)。

自適應(yīng)濾波算法。在上述技術(shù)的基礎(chǔ)上增加了自適應(yīng)濾波技術(shù)。該方法根據(jù)相應(yīng)的決策依據(jù)調(diào)整權(quán)重，得到相應(yīng)的最優(yōu)波束形成器。常用的標(biāo)準(zhǔn)有最小均方誤差等。自適應(yīng)濾波算法計(jì)算量小、信號(hào)失真小，但對(duì)噪聲魯棒性強(qiáng)，所需陣列少[3]。

4 基于高分辨率譜估計(jì)的定位算法

高分辨率譜估計(jì)的定位算法的基本原理是通過(guò)計(jì)算相關(guān)矩陣的空間之譜，利用每個(gè)元素信號(hào)的相關(guān)擬合矩陣得到聲源的方向。該算法主要包括Characteristic Subspace算法和Subspace Fitting算法。

Characteristic Subspace算法的基本原理是從陣列接收到的各種聲音信號(hào)中提取自相關(guān)矩陣，然后將其分解為信號(hào)和噪聲兩個(gè)不同的特征值，通過(guò)比較兩個(gè)子空間的特征值，對(duì)其進(jìn)行空間譜搜索，完成位置估計(jì)。該算法包括多信號(hào)分類算法、旋轉(zhuǎn)不變子空間算法等。

Subspace Fitting算法的基本原理是在陣列收到的信息數(shù)據(jù)的子空間與陣列形狀之間建立擬合關(guān)系。這種算法包括SSF算法、NSF算法等，應(yīng)用也較為廣泛。

上述兩種不同的定位算法主要針對(duì)的是區(qū)間較窄的信號(hào)，在過(guò)去普通的陣列信號(hào)處理過(guò)程得到了廣泛的應(yīng)用。但由于聲源信號(hào)大多使用的較寬的區(qū)間信號(hào)，因此定位算法的實(shí)用性方面不強(qiáng)。另外，該信號(hào)需要統(tǒng)計(jì)特別平穩(wěn)的信號(hào)在時(shí)域中巧妙地估計(jì)相關(guān)矩陣。然而，對(duì)于聲音、語(yǔ)言等不平穩(wěn)信號(hào)，在極短平穩(wěn)時(shí)間內(nèi)很難采集到足夠及充分的數(shù)據(jù)來(lái)滿足高分辨率譜估計(jì)準(zhǔn)確度的要求。因此，這種定位算法在實(shí)際應(yīng)用中并沒有得到廣泛的應(yīng)用。

5 基于時(shí)延估計(jì)定位算法

此種類型的定位算法，其基本原理是依據(jù)信號(hào)從初始位置到達(dá)不同距離和位置接受器的時(shí)間之差，通過(guò)一系列算法算出信號(hào)位置所對(duì)應(yīng)的特征面，多種接收器可以同步接收不同種的特征面，各特征面的交匯處就是信號(hào)源的位置，該方法在當(dāng)前應(yīng)用最為廣泛。

時(shí)延估計(jì)法具有方法簡(jiǎn)單、運(yùn)算量小等優(yōu)點(diǎn)，在基于麥克風(fēng)陣列的聲源定位算法中較受歡迎。在該系統(tǒng)中，定位確定過(guò)程大致分為兩個(gè)不同階段：時(shí)延估計(jì)階段和定位階段。由于特征面的幾何特性，時(shí)延值估計(jì)的誤差在定位階段被放大，導(dǎo)致定位的成功率低下，定位誤差也隨之增大。因此，如何提高時(shí)延估計(jì)的成功率和準(zhǔn)確度便成了聲源定位系統(tǒng)的關(guān)鍵。同時(shí)，時(shí)延估計(jì)的技術(shù)和理論也由于各種新型技術(shù)的出現(xiàn)得到了快速發(fā)展，各種基于時(shí)延估計(jì)的改進(jìn)算法也隨之涌現(xiàn)。

5.1 廣義互相關(guān)時(shí)延估計(jì)算法（GCC時(shí)延估計(jì)算法）

此種類型的算法是比較實(shí)用的時(shí)延估計(jì)算法，它主要手段是利用互相關(guān)函數(shù)來(lái)進(jìn)行計(jì)算。在該系統(tǒng)中，陣列的每個(gè)接收器接收到的信號(hào)都可能來(lái)源于同一處，并且信號(hào)之間有很強(qiáng)的相關(guān)性。在最理想的條件下，每?jī)蓚€(gè)信號(hào)之間的時(shí)間延遲可以通過(guò)計(jì)算每?jī)蓚€(gè)信號(hào)之間的相關(guān)函數(shù)來(lái)確定。

5.2 最小均方時(shí)延估計(jì)算法

在上述GCC算法中，信號(hào)的產(chǎn)生使用的是理想模型，沒有加入室內(nèi)混響噪聲的影響因素，因此，混響噪聲影響到一定程度時(shí)，GCC計(jì)算方法的結(jié)果并不理想。而本辦法最小均方算法中使用的信號(hào)是根據(jù)實(shí)際情況建立的模型。通過(guò)自身的適應(yīng)性濾波，在房間內(nèi)產(chǎn)生單位的脈沖響應(yīng)函數(shù)，然后根據(jù)響應(yīng)函數(shù)得到估計(jì)值。此計(jì)算方法從噪聲混響以及屋內(nèi)的沖擊反饋出發(fā)，能有效地減少混響。

6 結(jié)論

本文首先介紹了麥克風(fēng)陣列聲源定位系統(tǒng)的研究意義，其次總結(jié)了聲源定位算法的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)，最后根據(jù)當(dāng)前主流麥克風(fēng)聲源定位的方法，總結(jié)了不同的定位技術(shù)及算法，并系統(tǒng)地分析了三種定位算法的優(yōu)缺點(diǎn)，為本項(xiàng)目組日后開展聲源定位系統(tǒng)校準(zhǔn)裝置的開發(fā)奠定了理論基礎(chǔ)。