[实用新型]一种便携式双传声器声源识别与定位装置有效
申请号: | 201520494718.0 | 申请日: | 2015-07-10 |
公开(公告)号: | CN204795569U | 公开(公告)日: | 2015-11-18 |
发明(设计)人: | 许小伟 | 申请(专利权)人: | 武汉科技大学 |
主分类号: | H04R3/00 | 分类号: | H04R3/00 |
代理公司: | 长沙星耀专利事务所 43205 | 代理人: | 许伯严 |
地址: | 430081 湖北*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 便携式 传声器 声源 识别 定位 装置 | ||
技术领域
本实用新型涉及一种声源识别与定位装置,尤其涉及一种便携式双传声器声源识别与定位装置。
背景技术
在智能监控和移动机器人研究领域,声源信号的分离与定位一直是研究的热点,如何使机器人像人一样仅仅利用两个传声器完成声源的识别与定位是研究的难点;在众多谈话声和嘈杂环境下,声源识别与定位技术可以聚焦于用户所感兴趣的目标信号,抑制干扰噪声,有助于混叠语音的分离;此外,设计精巧、高精度和方便携带的声源定向装置在医疗、搜救、军事和国防等诸多领域具有重要的应用价值。
现有的声源定向装置所采用的传声器阵列阵元数目多、体积庞大,只有大型的车载声源探测装置,没有小型便于携带的声源探测装置。专利CN101910807A使用具备挡板的声源识别测定装置来取得所有方向声源信息,并将随时间的推移产生的方位角、仰角、声压、频率频率特性等联系起来,更加高精度地确定声源,但传声器阵列体积庞大,数据运算量大,不适合实时处理,专利CN104049235A公开了一种声源定向装置,传声器阵列包括四个阵元,结构复杂,需多次调整确定目标方位,专利CN101957442B采用四元正四面体结构的麦克风阵列,四个麦克风分别位于该正四面体结构的四个顶点,所占空间较大,不方便运输与携带,专利CN103219012A利用双麦克风降噪,增强语音,但并没有给出声源的方位信息。
实用新型内容
(1)要解决的技术问题
本实用新型为了克服现有声源识别与定位装置体积大,不便运输和携带的缺点,本实用新型要解决的技术问题是提供一种设备结构简单,体积小,便于携带,显示结果更直观的便携式双传声器声源识别与定位装置。
(2)技术方案
为了解决上述技术问题,本实用新型提供了这样一种便携式双传声器声源识别与定位装置,包括传声器A、传声器B、前置放大器A、前置放大器B、支架、信号采集模块、声源识别与定位模块、存储模块、显示器;所述的传声器A连接在前置放大器A上,所述的传声器B连接在前置放大器B上,所述的传声器A、传声器B连接在支架上,呈H型布置,所述的前置放大器A、前置放大器B连接到信号采集模块,所述的信号采集模块、存储模块、显示器连接到声源识别与定位模块上,传声器A和传声器B外围均包裹有电子恒温器。
优选地,所述传声器A通过螺纹与前置放大器A连接,传声器B通过螺纹与前置放大器B连接。
优选地,所述传声器A和所述传声器B的指向性为全向型。
优选地,所述支架为“Н”型,其中两条为圆形凹槽,所述传声器A和所述传声器B分别嵌入支架两侧,保持平行布置。
优选地,所述“Н”型支架中间横边长5厘米。
优选地,所述前置放大器A和所述前置放大器B为内置式。
优选地,所述显示器为液晶显示器。
优选地,所述存储模块存储由声源识别与定位模块所得到的所有声源,所述显示器通过极坐标图显示所有声源的幅值和相位。
工作原理:首先利用传声器A和传声器B分别采集声源信号,并将声信号转化为电信号;然后通过前置放大器A和前置放大器B,分别对电信号进行放大后传输至信号采集模块;信号采集模块将两路声信号进行滤波、模/数转换,转化后的两路数字信号传输至声源识别与定位模块;在声源识别与定位模块中,利用归一化、一阶差分、时频划分、独立分量等算法进行声源的识别与定位;最后液晶显示器中显示声源的位置幅值和相位信息。
在声源识别与定位模块中,利用归一化、一阶差分、时频划分、独立分量等算法进行声源的识别与定位。其中基于独立分量分析的方法对信号进行处理,具体步骤如下:
分解阶段:利用计算听觉场景分析对两路采集信号进行分离,得到更独立的两个分离分量;
组织阶段:将两个分量由时域变换至时频域,分解为基本的时频单元,计算各时频单元的时频掩膜,根据时频掩膜将具有相同特征的时频单元组织在一起形成声音片段;
合并阶段:合并具有相似特征的声音片段,由时频域片段重构时域波形,判断该合成声源是否来自同一声源,如果是,则为最终分离分量;如果不是,则返回组织阶段,继续分离直至满足条件为止;
定位阶段:利用延时和相位差对声源进行定位,首先利用滤波器来对语音信号中噪音进行预处理,然后对多路语音信号的时延进行估计,最后构建几何关系来确定声源的位置。
分解阶段中计算听觉场景分析方法采用信息极大化独立分量分析算法或基于张量的联合近似对角化算法与时频掩膜相结合;
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