融合子带分析的加权广义互相关双声源定位

发布时间：2018-05-11 00:00

  本文选题：双声源定位 + 子带分析　； 参考：《计算机工程与设计》2017年11期

【摘要】：为提高混响环境下双声源定位系统的性能,提出基于子带分析的加权广义互相关双声源定位算法。利用语音信号在频域的稀疏性,将语音信号频域分为8个不同的子带,将基于平均幅度差函数加权的广义互相关算法投影到滤波器子带空间中,通过加权平均的方式融合各子带的时间延迟信息,结合四元阵得到声源三维位置估计。仿真结果表明,在两个声源同时发声并存在混响的情况下,相对于传统的全频带广义互相关算法,基于子带分析的算法在定位准确率上有显著提高,与基于广义互相关的子带分析算法相比,所提算法在混响情况下有较好的定位精度。
[Abstract]:In order to improve the performance of dual-source localization system in reverberation environment, a weighted generalized cross-correlation dual-source localization algorithm based on sub-band analysis is proposed. Using the sparsity of speech signal in frequency domain, the speech signal frequency domain is divided into eight different sub-bands, and the generalized cross-correlation algorithm based on average amplitude difference function is projected into the filter subband space. The time delay information of each subband is fused by weighted averaging, and the three-dimensional position estimation of the sound source is obtained by combining the quaternion matrix. The simulation results show that compared with the traditional full-band generalized cross-correlation algorithm, the localization accuracy of the algorithm based on sub-band analysis is significantly improved when two sound sources are simultaneously audible and reverberating. Compared with the subband analysis algorithm based on generalized cross-correlation, the proposed algorithm has better positioning accuracy in reverberation case.
【作者单位】： 太原理工大学信息工程学院;天津大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61371193、61303109) 山西省自然科学基金项目(2014021022-6)
【分类号】：TN912.3

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本文编号：1871488