复杂环境下基于时延估计的声源定位技术研究
[本文摘要]
为了改善在复杂环境下声源定位算法的性能,提出了一种新的时延估计(TDE)方法,即基于传递函数比的统计模型方法(ATFR-SM)。该方法采用统计模型去除噪声对传递函数(ATF)的影响,在计算传递函数时对功率谱密度(PSD)进行平滑和“白化”,以去除混响对传递函数的影响。同时,算法中引入话音激活检测(VAD)去除对求取传递函数无用的噪声段,以提高时延估计的准确性。此外,将所提时延估计方法与线性定位法相结合,构成一套完整的声源定位方法。实验结果表明,在复杂环境下,时延估计方法具有更低的异常点百分比(PAP)和均方根误差(RMSE),且明显优于传统的参考算法,同时声源定位方法具有更高的定位精度。
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