基于DSP的嘈杂背景下的声源定位及分离技术

基于DSP的嘈杂背景下的声源定位及分离技术

论文摘要

声源定位技术在当今生活的很多领域都有着很广泛并且极为重要的应用。比如,在视频会议系统中,语音的识别技术和助听装置等等方面。在选用麦克风传感器时,采用多个麦克风阵列相比单个传感器来说,使用阵列信号处理有着很多的优点,它完全弥补了单个麦克风传感器在嘈杂背景下声源定位等方面的不足,该技术有着广泛的应用前景。随着科技的日新月异,人们对语音的通话效果的要求也越来越高,而这一重要的问题必须要阵列信号处理来解决。阵列信号处理是在信号处理领域中新兴兴起的一个重要的研究方向,不管是在国民经济中还是在军事研究中都需要阵列信号的研究,它涉及在雷达、通信、声纳以及地质勘探。麦克风阵列信号处理的研究,是当今信号处理的一个新兴的研究领域,为声源定位问题引入了新的思路。所谓麦克风阵列,就是把多个麦克风阵元按照一定的排列结构在空间上进行排列,在时频域的基础上增加了空间域,运用搭建好的麦克风阵列,来接受各个不同方向上的语音信号,将模拟信号转化成数字信号,然后再加以处理。本文介绍了一种基于DSP硬件平台的嘈杂背景下的声源定位技术,提出了软件算法的实现和硬件平台的构架,以最为传统的麦克风阵列近场传播模型和2D-MUSIC算法为基础,最为重要的是提出了最佳的频率聚焦矩阵的选取,通过聚焦矩阵来获得整个语音频带的平均相关矩阵,再利用2D-MUSIC算法的核心思想,也是特征空间分解技术,最后用波峰搜索的办法,完成了声源的定位。在硬件平台上,选用TI公司的DSP芯片,搭建了以TMS320C6713为核心的语音处理平台,给了语音采集的模块和语音处理后还原模块的构架。在代码优化部分,使用DSPLIB库函数来提高编程效率,以及通过任务的调度来实现了算法的实时性。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究背景
  • 1.2 研究现状
  • 1.3 理论基础
  • 1.4 实现基础
  • 1.5 本文具体工作
  • 1.6 本文章节安排
  • 第二章 算法原理
  • 2.1 引言
  • 2.2 麦克风阵列近场传播模型
  • 2.3 预处理
  • 2.3.1 带通滤波
  • 2.3.2 语音检测
  • 2.3.3 语音分帧
  • 2.4 频率聚焦技术
  • 2.5 宽带最小方差波束形成技术
  • 第三章 硬件系统
  • 3.1 选取数字信号处理器
  • 3.2 硬件系统的构建
  • 3.2.1 外部存储器SDRAM
  • 3.2.2 语音采集前端模块
  • 3.2.3 语音处理后的还原
  • 3.3 多通道缓冲串口
  • 3.4 增强型的直接存储器访问
  • 3.5 采集的实现方式
  • 3.6 初始化过程
  • 第四章 软件系统设计
  • 4.1 任务调度
  • 4.2 代码优化
  • 4.2.1 通过编译器优化
  • 4.2.2 汇编优化
  • 4.2.3 DSPLIB 优化
  • 第五章 仿真结果
  • 5.1 仿真步骤
  • 5.1.1 采集信号
  • 5.1.2 带通滤波
  • 5.1.3 聚焦变换
  • 5.2 估计结果分析
  • 5.3 下一步的工作
  • 第六章 总结与展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 研究生期间发表论文
  • 大摘要
  • 相关论文文献

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