[发明专利]一种基于压缩传感器的助听器声源定位方法

摘要

本发明提供一种基于压缩传感器的助听器声源定位方法，本发明基于差分麦克风阵列，包括以下步骤：采用位于同一平面的全向型麦克风方阵采集声源信号，获得信号的差分模型，建立基于压缩感知的采样信号模型，将声源位置评估问题转化为最优化问题，最后得到最优的重构信号，求出能量峰值即声源所在位置。本发明采用联合多通道CS来采样数据，不需要参考阵元，并以信号帧平均值作为采集输入信号，大大减低了计算量，噪声鲁棒性强。

主权项

1.一种基于压缩传感器的助听器声源定位方法，其特征在于：包括如下步骤，(1)采用位于同一平面的全向型麦克风方阵采集声源信号f_m(t)∈R^l，m＝1，2，...，8，l为语音信号f_m(t)的长度；(2)获得信号的差分模型：Δf1(t)Δf2(t)MΔfm(t)=-τ11τ12Lτ1Nτ21τ22Lτ2NKKKKτm1τm2LτmNs1(t)s2(t)Msn(t)+n1(t)n2(t)Mnm(t)=-ΓS+N;]]>其中Δf_m(t)表示每一路麦克风的差分信号，S_n(t)为需评估位置处的信号，τ_mN表示第N个位置信号到达第m个阵元的相对时延；n_m(t)为第m个麦克风在t时刻接收到的噪声，设为高斯白噪声；(3)建立基于压缩感知的采样信号模型：Y＝ΦΔF(t)＝ΦΨS+ΦN＝ΦΨS+N_Φ；其中，Ψ＝-Γ，Φ称为观测矩阵，(4)将声源位置评估问题转化为数学最优化问题，即min12||Y-γS||22+λ||S||0;]]>其中，γ＝ΦΨ，(5)将上式转化为标准的受限二次规划形式：minzF(z)=cTz+12zTBzs.t.z≥0;]]>其中，z=uv,b=γTY,c=λ12n+-bb,B=γTγ-γTγ-γTγγTγ;]]>(6)根据(5)中的公式，定义凸集{C_k，k＝1，...，m}满足如下约束定义凸函数：以及梯度算子将其代入投影公式：和的迭代更新公式得到最优的重构信号z_opt，即位置信号S，能量峰值即声源所在位置。