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声源定位身手的三大定位路理

2021-09-21 94 分享
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  日常生活中,人耳会对听到的声音自动进行识别定位:在嘈杂的环境中与人交谈,耳朵帮助我们定位交流对象,集中注意力与其交谈;当汽车从身后驶来,耳朵让我们快速判断声源距离,预警危险......这些“听音辨位”的能力,就是人耳的声源定位能力。

  人耳的“听声辩位”功能解决了部分生活问题,但在现代工业生产中,人耳在识别精度和时间上存在一定局限性,无法满足复杂的工业环境下的声源定位:

  更先进的声源定位技术综合了传感器数据采集、信号处理等技术,模拟人耳对声音的定位机理,实现更精准的定位精度、更宽的频率范围、更大的声音强度范围。本期欧时课堂为大家介绍声源定位技术及其应用,如对本期内容感兴趣的话,不要忘了点赞或在看哦~

  人耳听觉系统能够同时定位和分离多个声源,这种特性经常被称作“鸡尾酒会效应”。用计算机模仿人类听觉生理和心理机制建立听觉模型,其研究范畴称为计算听觉场景分析。

  双耳听觉定位跟踪多运动声源系统采用了一种新的跟踪算法。算法联合所有可靠频道间的概率,以便在目标空间中产生似然函数。似然函数描述了在一个特定的时间序列内的机动声源的方位角。最后利用隐马尔可夫模型来形成连续跟踪和自动地探测机动声源的数量。

  大多数声源定位都是基于到达时间差的方法。声波以一定速度在空气中传播,到达设置的不同位置,传声器的相位不同,根据这些传声器对同一声音录制的相位差别,可以求得同一声音到每对传声器的时间差值。

  得到该时间差后,可以确定这个声源处于以这对传声器所处位置为焦点,到达时间差所对应的声音传输距离在参数的双曲面上。使用多对传声器得到多个双曲面,声源位置就处于这些双曲面的相交点。

  这种方法利用不同传声器接收到的,来自同一声源的声音信号的声压幅度差异,实现声源定位。

  利用盲信号分离算法实现混合声源信号的分离,根据谱估计的相似度确定接收信号中各声源的分配情况,结合幅度差异因子获得传感器的声源信号分布,再通过单声源的声压幅度比模型确定声源位置,实现多声源定位。

  通过声源定位技术,可以确定产生问题的位置方位,在军事、工业、航空航天、智能制造等行业都有应用需求。

  声源定位技术可以用来测量在地面作战的炮兵阵地,找到隐藏在某地的狙击手位置,还可用于测量弹药试验火炮的着落点和空中炸点。

  当设备老化或发生其他故障时,会产生异于平常的工作噪声,通过定位噪音来源,从而对设备进行检修。同时声音信号的非接触性,可以有效避免振动信号数据采集困难。

  在光线不足的情况下,或是在机器人“视野”无法到达的地方,机器人找不到目标在空间中的位置。当给智能机器人安装声源采集装置,在进行人机交互时,通过语音告诉机器人所在位置,机器人根据声源信号进行处理,得出声源具体位置后进行决策,使交互对象进入其“视野”之内。

  为了提高声源定位分辨力,还需借助技术手段。计算机、人工神经网络等信号处理技术,与声源定位技术的相互融合,使被动声定位技术的功能更强大,为生活、生产满足更多精准定位的需求。

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