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分布式麦克风阵列跟踪算法研究

作 者: 苏新霞
导 师: 殷福亮
学 校: 大连理工大学
专 业: 电子与通信工程
关键词: 麦克风阵列 分布式系统 分布式粒子滤波 数据融合 联邦滤波器
分类号: TN912.3
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 73次
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内容摘要


随着计算机技术以及多传感器网络的发展,分布式系统开始成为近些年的研究热点。在语音处理方面,由于噪音以及混响的存在,单个拾音工具大大降低了语音通信的质量。于是具有多个麦克风的阵列技术应运而生,并在近30年得到了长足的发展。本文把麦克风阵列与分布式系统结合起来,本文主要做了以下几个方面的工作:(1)研究了麦克风阵列跟踪定位技术的现状以及方法,简单介绍了重采样技术和贝叶斯理论,介绍了语音信号的三种模型,并且详细介绍了卡尔曼滤波以及粒子滤波的原理。(2)详细介绍了分布式系统中的同步、节点定位和数据融合,以及这些方向的发展现状和现有方法。详细介绍了可应用在分布式系统中的联邦滤波以及分布式粒子滤波。(3)详细介绍了粒子滤波在声源跟踪中的具体应用,针对定位的直接和间接性,对于系统模型的选取,定位函数的选取以及似然函数的选取等都有详细介绍。(4)根据声源在房间中的特点,使用映射方法得出房间混响,根据麦克风接收位置的不同,仿真出房间中的每个麦克风的接收声音。(5)在前人基础上,把分布式粒子滤波大胆的应用在分布式麦克风阵列中,使用相位加权广义互相关(GCC-PHAT)方法求取时间延迟,并给出了麦克风阵列使用标准粒子滤波对声源的跟踪结果,以及在多个麦克风阵列中使用分布式粒子滤波对声源的跟踪结果,通过对比,并给出结论。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-8
1 绪论  8-12
  1.1 研究背景及意义  8
  1.2 声源定位与跟踪研究现状  8-10
  1.3 本论文的主要工作  10-12
2 跟踪算法的发展及理论基础  12-21
  2.1 贝叶斯估计  13
  2.2 重采样  13-15
  2.3 卡尔曼滤波  15-17
  2.4 粒子滤波  17-21
3 分布式麦克风阵列的特点及相应的跟踪算法  21-32
  3.1 分布式系统特点  21-28
  3.2 分布式跟踪算法  28-32
    3.2.1 信息融合技术中的卡尔曼滤波  28-29
    3.2.2 分布式粒子滤波  29-32
4 粒子滤波在声源跟踪应用  32-40
  4.1 信号模型  32
  4.2 传统方法  32-34
  4.3 粒子滤波算法  34-40
    4.3.1 通用架构  34-36
    4.3.2 系统模型  36-37
    4.3.3 定位函数  37
    4.3.4 似然函数  37-40
5 分布式麦克风阵列跟踪仿真实验  40-52
  5.1 实现声源定位系统  40-48
    5.1.1 语音信号仿真  40-42
    5.1.2 信号预处理  42-43
    5.1.3 求取时间延迟  43-46
    5.1.4 粒子滤波算法  46-47
    5.1.5 质量评定标准  47-48
  5.2 实验结果  48-52
结论  52-53
参考文献  53-55
致谢  55-56

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中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 通信 > 电声技术和语音信号处理 > 语音信号处理
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