一种改进的分数时延估计方法及应用

发布时间：2017-07-02 15:26

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【摘要】：传统的分数时延估计算法对环境噪声和混响噪声比较敏感,在复杂的实际环境中,算法性能会严重下降。为进一步提高时延估计算法性能,提出一种基于广义互相关(Generalized cross correlation,GCC)改进算法的广义互相关-最大似然相位补偿(GCC-Maximum likelihood phase compensation,GCCMLP)分数延时估计算法。该算法改进了GCC频域加权函数,并将线性相位补偿应用于频域互相关谱,获得连续的分数时延估计值,进一步提高了分数时延估计的精确性。仿真结果表明,GCC-MLP相位补偿分数时延估计算法增强了对环境噪声和混响噪声的鲁棒性,减小了时延估计误差,算法性能优于曲线拟合、Sinc插值等传统分数时延估计算法。
【作者单位】： 南京大学电子科学与工程学院;东南大学毫米波国家重点实验室;
【关键词】： 广义互相关 分数时延估计 麦克风阵列 声源方向角估计 相位补偿
【基金】：江苏省产学研前瞻性联合研究(BY2012187)资助项目 毫米波国家重点实验室开放课题(K201514)资助项目
【分类号】：TN912.3
【正文快照】： 引言基于麦克风阵列的声源定位技术在视频会议、语音识别以及可视/车载电话等领域具有广阔的应用前景[1-3]。时延估计是麦克风阵列声源角度估计和声源定位算法中最常用、也是最重要的一种方法[4-5]。分数时延估计通常分为两个阶段。第1阶段利用广义互相关(Generalized cross c

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