麥克風陣列聲源定位算法研究綜述

石婷

【摘 要】基于麥克風陣列的聲源定位是利用麥克風陣列拾取聲音信號，再結合聲源和陣列結構之間的關系，得到一個或者多個聲源的位置信息，為人們更好地利用聲音提供幫助。麥克風陣列聲源定位技術具有隱蔽性好、不易受干擾等優勢，應用前景廣闊。

【關鍵詞】麥克風陣列；聲源定位；現狀；問題

Research on the Algorithms of Sound Source Localization Based on Microphone Array

SHI Ting

（Engineering University of CAPF， Xian Shanxi 710086， China）

【Abstract】Sound source localization based on microphone array is a method to get the location information of one sound source or several sound sources， by adopting microphone arrays to pick up sound and making use of the relation between sound source and microphone array. It can help people to make better use of sound. Compared with traditional radar localization， Sound source localization based on microphone array is easier to conceal the signals while more difficult to get disturbed. So it is fit for applications in various fields.

【Key words】Microphone Array； Sound Source Localization； Actuality； Problem

1 背景意義

聲音歷來是人們廣泛使用的信息載體，作為一種重要的信息資源，是信號與信息處理領域的一個重要研究內容。而聲音信息采集工具——麥克風是其中的一個研究方向。單個麥克風具有聲音拾取范圍有限和噪聲抑制能力弱等缺點，無法滿足日益增長的語音通信質量要求。麥克風陣列在時域和頻域的基礎上增加了空間域，對聲音信息的處理能力增強，成為眾多高質量語音通信應用的首選目標。

麥克風陣列聲源定位是利用麥克風陣列拾取高質量的聲音信號，再結合聲源和陣列結構之間的關系，得到一個或者多個聲源的位置信息，為人們更好地利用聲音提供幫助。相比傳統的雷達定位技術，麥克風陣列聲源定位具有隱蔽性好、不易受干擾等優勢，應用前景廣闊。特別是在軍事應用方面，現有的麥克風陣列聲源定位系統已經顯示出極大的優越性，引起了許多國家軍方的高度重視。

2 麥克風陣列聲源定位系統研究概況

近年來，基于麥克風陣列的聲源定位研究一直是非常活躍的研究課題。許多國家如美國、法國、意大利、以色列和加拿大等相繼開展了這方面的研究工作并卓有成效。研制的很多麥克風陣列聲源定位系統已經廣泛應用于社會生活的各種場合，發揮著極其重要的作用。

在軍事及警用領域，美國、法國及以色列等國家多次投入經費，研究和開發基于固定麥克風陣列的槍聲探測系統，并在伊拉克戰爭中展現出出色的探測能力。AAI公司的PDCue系統將麥克風安裝在車輛的四角，可以提供低輪廓和360度的態勢感知能力。在任何環境下，PDCue系統都可以根據單發、多發和點射槍聲迅速定位并跟蹤槍聲來源。BBN公司研發的Boomrange系統利用八元球形麥克風陣來進行槍口口徑、子彈速度及彈道軌跡的估計，并能得到狙擊手的距離，且方位角的平均精度為1.2°，俯仰角為3°，距離為1.6%。南加州大學等學校針對現有雷達系統難以發現低空直升機的弱點正積極研發相關聲源定位系統，目前已取得較大進展。

國內近幾年也在麥克風陣列聲源定位方面進行了大量研究，受到國防科技重點實驗室基金和國家自然科學基金的支持，并已取得了一定的成果。其中炮用立靶聲定位系統列入國家軍用標準，彈頭落點定位系統和敞開型胸環靶系統也已通過鑒定并列入國家軍用標準。

3 基于麥克風陣列聲源定位算法研究現狀

麥克風陣列聲源定位是利用麥克風陣列拾取高質量的聲音信號，再結合聲源和陣列結構之間的關系，得到一個或者多個聲源的位置信息。它是陣列信號處理的一個新興分支，繼承和發展了許多傳統的陣列信號處理算法。

目前廣泛使用的聲源定位算法分為三類：基于波束形成的定位算法、基于高分辨率譜估計的定位算法和基于到達時延差（TDOA： Time Difference of Arrival）定位算法。其中，基于波束形成的定位算法是采用波束形成技術，調節麥克風陣列的接收方向，以網格搜索的方式在整個接收空間進行掃描，使麥克風陣列所形成的波束對準信號源，從而獲得最大的輸出功率點。它是出現較早的定位方法之一，盲波束形成技術是這類算法中新的研究內容。基于高分辨率譜估計的定位算法用求解陣列接收信號的協方差矩陣的方法獲得空間譜函數，再由此信息進行聲源定位，廣泛使用的算法有MUSIC、ESPRIT、子空間擬合等。

基于到達時延差的方法計算相對較簡單，是實際應用最廣泛的一種定位方法，近年來發展很快。互相關法是出現最早使用最廣泛的一種時延估計算法。布朗大學于1995年實現了一個實時聲源定位系統，該系統采用相位變換的時延估計算法和線性插值方位估計算法。1997年新澤西州立大學采用相位變換法作為時延估計和非閉合的方向搜索算法進行實時的聲源定位。佐治亞理工大學電子與計算機工程系Yiteng Huang于2001年采用自適應特征值分解算法（AEDA Adaptive Eigenvalue Decomposition Algorithm）對時延進行估計，用線性校正最小二乘法來估計聲源方位。

4 展望

基于麥克風陣列的聲源定位研究最早起源于80年代，近年來由于其在語音處理方面具備的獨特優勢，已經取得了很大的進展，但隨著麥克風陣列應用的進一步加深，也涌現出很多需要研究解決的問題：一是，小孔徑陣列的各種抗干擾研究和聲源定位精度提高。二是，分布式麥克風陣列，在任意布陣的情況下，不依賴固定結構來實現聲源定位。三是，降低算法復雜度，提高算法和硬件平臺的兼容性。隨著研究的進一步深入，麥克風陣列聲源定位必定會具備越來越廣闊的應用前景。

【參考文獻】

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[責任編輯：朱麗娜]