一種基于聲強差效應的實時聲源定向方法
【專利摘要】本發明公開了一種基于聲強差效應的實時聲源定向方法，采用四元十字拾音器陣列進行聲源方向檢測，在對檢測到的聲源信號進行處理定向過程中采用了平滑算法。本發明能夠實時地根據突發聲音信號判斷出聲音的方向，而且能避免回響對系統判斷聲源方向的影響，系統開銷小。
【專利說明】
-種基于聲強差效應的實時聲源定向方法
技術領域
[0001] 本發明屬于聲源定向技術領域，尤其設及一種基于聲強差效應的實時音源定向方 法。
【背景技術】
[0002] 目前的多數研究和應用大都是基于時延估計的定位方法。此方法分兩步來完成， 第一步對各個麥克接受的信號進行處理，估計出時延;第二步根據麥克的空間結構，結合第 一步估計的時延，計算出聲源的空間方位。但基于時延估計的方法存在一些固有的缺點:估 算時延的方法大都是采用互相關法及其各種的改進方法，而互相關法的精度受信號的采樣 率的影響，采樣率越高，時延估計精度越高，運就對信號采樣率有了特殊要求，增大了系統 的開銷。而且算法實現復雜，在信號處理和噪聲處理過程中需要使用到傅立葉變換、互相關 法、最小二乘法、協方差等需要的大量數學模型也增加了系統開銷；另外，采用傳統的定位 方法還易受回響影響。
【發明內容】
[0003] 為了解決現有技術存在的技術問題，本發明提供了一種基于聲強差效應的實時音 源定向方法，它能夠實時地根據突發聲音信號判斷出聲音的方向，而且能避免回響對系統 判斷聲源方向的影響，系統開銷小。
[0004] 本發明采用的技術方案如下：
[0005] -種基于聲強差效應的實時聲源定向方法，采用四元十字拾音器陣列進行聲源檢 測，在對檢測到的聲源信號進行處理定向過程中采用了平滑算法。
[0006] 本發明采用了平滑算法對檢測到的聲源信號也即采集到的數據進行平滑，對回響 增強原聲的部分完全進行了限制，對回響削弱原聲的部分降低其削弱效果。
[0007] 本發明中，所述處理定向過程步驟包括如下：
[000引S21.對四元十字拾音器陣列檢測到的聲源信號通過RC低通濾波；
[0009] S22.將經過RC低通濾波后的聲源信號進行AD采樣獲得數據；
[0010] S23.對AD采樣獲得的數據進行平滑過濾處理；
[0011] S24.對平滑過濾處理后的數據進行抽樣采集；
[0012] S25.對抽樣采集的數據基于背景噪音進行觸發判斷，若數據大于觸發值T則表示 檢測到了突發聲音，并繼續S26;其中觸發值T為聲源定位的靈敏度；
[0013] S26.對抽樣采集的數據進行分析點均值處理；
[0014] S27.將均值處理獲得數據進行方向角計算，進而獲取聲源方向。
[0015] 進一步地，在S21中，所述聲源信號通過RC低通濾波前先被拾音器放大形成聲波， 然后采用了半波整流電路去掉負半周的波形。
[0016] 進一步地，在S22中，經過RC低通濾波后的聲源信號在進行AD采樣前先通過單片機 引腳可兼容電壓值對輸出波形進行等比例縮小到AD采集合適范圍內。
[0017] 本發明中，聲音通過拾音器如拾音器LM358放大后，顯示為一系列雜亂無序的聲 波。在后端先采用半波整流電路去掉負半周的波形，再經過RC低通濾波，同時結合單片機引 腳可兼容電壓值對后端輸出波形進行等比例縮小到AD采集合適范圍內。
[0018] 進一步地，所述AD采樣過程具體步驟包括:按采集周期進行采樣，并將4個拾音器 每次采集的數據Sl~s4保存為數組Sl~S4。
[0019] 進一步地，所述采集周期為每0.02ms采樣一次。
[0020] 本發明中，為了保證聲音間隔有Ims左右的差異，所述四元十字拾音器陣列中橫向 設置的兩拾音器之間的距離與豎向設置的兩拾音器之間的距離均為30cm。
[0021] 本發明中，根據兩個拾音器之間最小距離為21.21cm，聲音在15°C時的速度為 34cm/ms則兩個拾音器檢測到聲音的時間間隔最小約為0.623ms。為保證采集到足夠的數據 用于分析，每0.02ms采樣一次，并將4個拾音器采集的數據Sl~s4保存為數組Sl~S4。當然， 采集周期也可W設定為其它合適值，運里并不作唯一限定，但取0.02ms為比較優選的值。
[0022] 本發明中，經過RC濾波的采集數據Sl~s4的波動還是比較大，需要進行平滑和過 濾才能很好地體現出聲音先后到達引起的聲強差。故進一步地，在S23中，所述平滑過濾處 理步驟包括:定義單個拾音器聲音敏感度常量D，對AD采樣獲得的數據Sl~s4進行平滑采樣 后的聲音為SSl~ss4,保存數組為SSl~SS4;將采樣數據Sl~s4和平滑采樣到的數據SSl~ 834分別進行比較，若31〉331+0，貝1|331 = 331 + 1，若31<331-0，貝1|331 = 331-1;若32〉332+0，貝1| ss2 = ss21+l，若s2<ss2-D，則ss2 = ss2-1;若s3〉ss3+D，則ss3 = ss3+1，若s3<ss3-D，貝ljss3 = ss3-l;若s4〉ss4+D，則ss4 = ss4+1，若s4<ss4-D，則ss4 = ss4-1。
[0023] 進一步地，對于S25中，利用AD采樣獲得的數據Si~s4作為背景噪音，定義單個拾 音器噪音敏感度常量DN，平滑采樣后的背景噪音為nl~n4,保存數組為Nl~N4,其中nl~n4 采樣周期大于Si~s4的采樣周期;具體將AD采樣數據Si~s4和平滑采樣到的數據nl~n4分 別進行比較，若 sl〉nl+DN，則 nl = nl+l，若 sKsl-DN，則 nl=nl-l;若 s2〉n 化DN，則 n2 = n2+l， 若 s2<s2-DN，則 n2 = n2-l;若 s3〉n3+DN，則 n3 = n3+l，若 s3<s3-DN，則 n3 = n3-l;若 s4〉n4+DN， 則n4 = n4+l，若s4<s4-DN，則n4 = n4-l。
[0024] 進一步地，所述背景噪音采集周期為每Ims采集一次。
[0025] 本發明中，關于背景噪音，由于判斷檢測到了突發聲音最簡單的方法就是設置一 個觸發判斷值，當拾音器采樣數據超過了運個值就判斷為檢測到了突發聲音。但是單一的 觸發判斷值無法適應現實中復雜的環境。如安靜環境下設置的觸發判斷值，到了增雜的環 境中拾音器的采樣數據可能會一直超過運個值，所W需要引入背景噪音采集來動態調整運 個觸發判斷值。
[0026] 背景噪音也是聲音，可W直接利用拾音器采樣到的Sl~s4作為噪音，保存為nl~ n4。但nl~n4要求受突發聲音影響小，同時在環境噪音變化時需要上升或下降到相應穩定 的水平。依據該要求，nl~n4采集周期需要大于Sl~s4的采樣周期，同時為避免突發信號的 影響需要對其進行過濾和平滑。
[0027] 背景噪音的采樣周期越小，采樣的噪音值對聲音的敏感度就越高，nl~n4的曲線 也就越接近Sl~s4,反之背景采樣周期越大，采樣的噪聲對聲音的敏感度越低，nl~n4的曲 線也就越平直。拾音器采樣Sl~s4周期為0.02ms，背景噪音需要大于運個采樣周期，本發明 采用Ims采樣周期采集，運個周期可W根據需求修改，再采用過濾和平滑算法。
[0028] 進一步地，對于S25中，所述觸發值T通過背景噪音值和一個常量觸發值相加得到， 良PT = nl+n化n3+n4+SEN，其中SEN為常量;將4個拾音器抽樣采集獲得的數據SSl~ss4的和 跟T進行比較，若大于T即滿足條件ssl+ss化ss3+ss4〉T，就表示檢測到突發聲音。
[0029] 本發明中，一個突發聲響的時間大約是幾百毫秒，每0.02毫秒采樣一次就可能會 有幾萬的采樣數據，而大量的數據處理會降低聲源定位的實時性。根據原理設計只需要用 到最初的幾個毫秒的數據便可W完成聲源定向。經過平滑采樣W后數據有比較強的連續 性，只要抽取其中的某些點進行保存計算就能快速的計算出聲音的方向。故進一步對于S24 中，所述抽樣采集W每25個采樣點保存一次，即每0.5ms保存一次數據。
[0030] 本發明中，回響可能會對采集到的數據產生影響，如果對聲音反射的物體越遠，拾 音器檢測到原始聲音跟反射聲音的時間差就越大，反之反射物體越近，則檢測到的時間差 就越短。本系統避免回響的方法是在回響到達前就確定用于聲音方向判斷的分析點。運個 分析點需要在4個拾音器都檢測到聲音時便確定。故進一步地，所述分析點均值處理步驟包 括:定義一個比較值B，把抽樣采集獲得的數組SSl~SS4中的每一組SSl~ss4跟噪音值nl~ n4比較，當ssl〉nl+B且ss2〉n2+B且ss3〉n3+B且ss4〉n4+B時，則選取該組數據作為分析點，然 后求在分析點之前若干組數據的算術平均值得到Vl~v4"B值跟進不同拾音器而不一樣，一 般設置比拾音器采樣較強的噪音的波動值大一些。
[0031] 進一步地，通過公^^
十算獲得聲源方向角0。
[0032] 進一步地，本發明中，所述平滑處理采用的是限幅濾波法。
[0033] 本發明與現有技術相比，具有的有益效果為：
[0034] 1.采用平滑算法，能夠避免回響對系統判斷聲源方向的影響。
[0035] 2.不需要專口的拾音器，跟進需要監聽范圍大小選擇相應靈敏度的拾音器即可。
[0036] 3.方法運算簡單，只有在角度計算的時候使用到乘法和角度計算函數，其余的計 算都是簡單的加減法，系統開銷小。
【附圖說明】
[0037] 圖1:本發明四元十字拾音器陣列原理結構示意圖；
[0038] 圖2:本發明對聲源處理定向流程框架圖一；
[0039] 圖3:本發明對聲源處理定向流程框架圖二；
[0040] 圖4:本發明拾音器采集數據濾波前圖示；
[0041] 圖5:本發明拾音器采集數據濾波后圖示；
[0042] 圖6:本發明AD采樣數據圖示；
[0043] 圖7:本發明AD采樣數據平滑后圖示；
[0044] 圖8:本發明背景噪音數據平滑后圖示；
[0045] 圖9:本發明回響原理圖示。
【具體實施方式】
[0046] 下面結合附圖和實施例對本發明作進一步詳細描述。
[0047]實施例：
[004引本發明采用的原理如圖1所示，W十字陣構建平面直角坐標系，ac方向為坐標系X 軸，ac距離為30cm，化方向為坐標系Y軸，化距離也為30cm。當突發聲音信號從某一個方向傳 到十字陣時，四個拾音器會先后檢測到聲音信號。取四個拾音器剛檢測到聲音時的瞬態聲 強，將a的聲強減去C的聲強得到X軸方向上的矢量聲強Vl，d的聲強減去b的聲強得到Y軸方 向上的矢量聲強V2。拾音器兩兩相減能夠消除環境噪音的影響。用V1、V2便可W求出突發聲 音位于坐標系的方向，公式如下：
[0049] a 化 n2(V2，Vl)*18〇A。
[0050] 其中atan2為C語言中的反正切值函數。結果Wa為0度，在第一、第二象限0~180 度，第四、第S象限0~-180度。
[0051] 如圖2和圖3所示為本發明設及的方法流程框圖，具體步驟包括：
[0052] S21.對四元十字拾音器陣列檢測到的聲源信號通過RC低通濾波；
[0053] S22.將經過RC低通濾波后的聲源信號進行AD采樣獲得數據；
[0054] S23.對AD采樣獲得的數據進行平滑過濾處理；
[0055] S24.對平滑過濾處理后的數據進行抽樣采集；
[0056] S25.對抽樣采集的數據基于背景噪音進行觸發判斷，若數據大于觸發值T則表示 檢測到了突發聲音，并繼續S26;其中觸發值T為聲源定位的靈敏度；
[0057] S26.對抽樣采集的數據進行分析點均值處理；
[0058] S27.將均值處理獲得數據進行方向角計算，進而獲取聲源方向。
[0化9] 對于S21中設及的RC低通濾波：
[0060]聲音通過拾音器LM358放大后，顯示為一系列雜亂無序的聲波。在后端先采用半波 整流電路去掉負半周的波形，再經過RC低通濾波，同時結合單片機引腳可兼容電壓值對后 端輸出波形進行等比例縮小到AD采集合適范圍內。處理結果如圖4和圖5所示。
[0061 ] 對于S22中設及的AD采樣：
[0062] 本發明中，根據兩個拾音器之間最小距離為21.21cm，聲音在15°C時的速度為 34cm/ms則兩個拾音器檢測到聲音的時間間隔最小約為0.623ms。為保證采集到足夠的數據 用于分析，每0.02ms采樣一次，并將4個拾音器采集的數據Sl~s4保存為數組Sl~S4。處理 結果如圖6所示。其中，采集數據Sl~s4相當于上述提及的a、b、c、d位置測得的聲強。
[0063] 對AD采樣數據Sl~s4進行平滑過濾處理：
[0064] 對于S23中，定義單個拾音器聲音敏感度常量D，對AD采樣獲得的數據Sl~s4進行 平滑采樣后的聲音為SSl~ss4,保存數組為SSl~SS4;將采樣數據Sl~s4和平滑采樣到的 數據SS1 ~ss4分別進行比較，若SDss 1+D，則ssl = SS 1+1，若SKssI-D，則ssl = SSl-I;若s2 〉332+0，貝1|3 32 = 3321 + 1，若32<332-0，貝1|3 32 = 332-1;若33〉3 33+0，貝1|333 = 3 33+1，若33< ss3-D，貝 Ijss3 = ss3-1;若 s4〉ss4+D，貝 Ijss4 = ss4+1，若 s4<ss4-D，貝 Ijss4 = ss4-1。處理結構如 圖7所示。
[0065] 對于S24中設及的抽樣采集：
[0066] -個突發聲響的時間大約是幾百毫秒，每0.02毫秒采樣一次就可能會有幾萬的采 樣數據，而大量的數據處理會降低聲源定位的實時性。根據原理設計只需要用到最初的幾 個毫秒的數據便可W完成聲源定向。經過平滑采樣W后數據有比較強的連續性，只要抽取 其中的某些點進行保存計算就能快速的計算出聲音的方向。設每25個采樣點保存一次，貝U 每0.5ms保存一次數據。
[0067] 對于觸發判斷：
[0068] 對于S25中，利用AD采樣獲得的數據Sl~s4作為背景噪音，定義單個拾音器噪音敏 感度常量DN，平滑采樣后的背景噪音為nl~n4,保存數組為Nl~M，其中nl~n4采樣周期大 于Sl~s4的采樣周期；具體將AD采樣數據Sl~s4和平滑采樣到的數據nl~n4分別進行比 較，若 sl〉nl+DN，則 nl = nl+l，若 sKsl-DN，則 nl=nl-l;若 s2〉n 化DN，則 n2 = n2+l，若 s2<s2- DN，則 n2 = n2-l;若 s3〉n3+DN，則 n3 = n3+l，若 s3<s3-DN，則 n3 = n3-l;若 s4〉n4+DN，則 n4 = n4 +1，若 s4<s4-DN，則n4 = n4-l。如圖8所示。
[0069] 所述背景噪音采集周期為每Ims采集一次。
[0070] 對于S25中，所述觸發值T通過背景噪音值和一個常量觸發值相加得到，即T = nl + n2+n3+n4+SEN，其中SEN為常量;將4個拾音器抽樣采集獲得的數據SSl~ss4的和跟T進行比 較，若大于T即滿足條件ssl+ss化ss3+ss4〉T，就表示檢測到突發聲音。
[0071] 如果檢測到突發聲音后則對抽樣采集數據SSl~ss4進行分析點均值處理。
[0072] 對于S26中設及的分析點均值：
[0073] 回響可能會對采集到的數據產生影響，如果對聲音反射的物體越遠，拾音器檢測 到原始聲音跟反射聲音的時間差就越大，反之反射物體越近，則檢測到的時間差就越短。本 系統避免回響的方法是在回響到達前就確定用于聲音方向判斷的分析點。運個分析點需要 在4個拾音器都檢測到聲音時便確定。
[0074] 設一個比較值B，把抽樣采集獲得的數組SSl~戰4中的每一組SSl~ss4跟噪音值 nl~n4比較，當ssl〉nl+B且ss2〉n2+B且ss3〉n3+B且ss4〉n4+B時，則選取該組數據作為分析 點，然后求在分析點之前若干組數據的算術平均值得到Vl~v4"B值跟進不同拾音器而不一 樣，一般設置比拾音器采樣較強的噪音的波動值大一些。
[0075] 最后通過獲得的Vl~v4運用到S27中設及的方向角計算：
[0076] 通過公;
十算獲得聲源方向角0。
[0077] 本實施例采用的定向方法基本不受回響的影響，一方面經過RC濾波后還對采集數 據進行平滑，對回響增強原聲的部分完全進行了限制，對回響削弱原聲的部分降低了其削 弱的效果，所W即使未能將B設置在回響到來之前也能將回響對角度計算的影響減小。另一 由于聲音傳播直線距離最短，所W拾音器采集到聲音的起始點并不會因為回響而改變。如 圖9所示，設Z+0.34m = X+Y，則回響對拾音器a產生影響的時間應該是在a檢測到聲音的Ims (0.34m^ 340m/s = Ims)。那么只需要確保分析點在a檢測到聲音的Ims便可W避免回響的影 響。分析點的B設置得越小，則可能受到回響的影響就越小，但越小也就越容易受環境噪音 影響，所W運個B值需要根據不同拾音器的信噪比測試得出。
【主權項】
1. 一種基于聲強差效應的實時聲源定向方法，采用四元十字拾音器陣列進行聲源方向 檢測，其特征在于，在對檢測到的聲源信號進行處理定向過程中采用了平滑算法。2. 根據權利要求1所述的基于聲強差效應的實時聲源定向方法，其特征在于，所述處理 定向過程步驟包括如下：521. 對四元十字拾音器陣列檢測到的聲源信號通過RC低通濾波；522. 將經過RC低通濾波后的聲源信號進行AD采樣獲得數據；523. 對AD采樣獲得的數據進行平滑過濾處理；524. 對平滑過濾處理后的數據進行抽樣采集； S25 .對抽樣采集的數據基于背景噪音進行觸發判斷，若數據大于觸發值T則表示檢測 到了突發聲音，并繼續S26;其中觸發值T為聲源定位的靈敏度；526. 對抽樣采集的數據進行分析點均值處理；527. 將均值處理獲得數據進行方向角計算，進而獲取聲源方向。3. 根據權利要求1所述的基于聲強差效應的實時聲源定向方法，其特征在于，在S21中， 所述聲源信號通過RC低通濾波前先被拾音器放大形成聲波，然后采用了半波整流電路去掉 負半周的波形。4. 根據權利要求3所述的基于聲強差效應的實時聲源定向方法，其特征在于，在S22中， 經過RC低通濾波后的聲源信號在進行AD采樣前先通過單片機引腳可兼容電壓值對輸出波 形進行等比例縮小到AD采集合適范圍內。5. 根據權利要求4所述的基于聲強差效應的實時聲源定向方法，其特征在于，所述AD采 樣過程具體步驟包括:按采集周期進行采樣，并將4個拾音器每次采集的數據s 1~s4保存為 數組S1~S4。6. 根據權利要求5所述的基于聲強差效應的實時聲源定向方法，其特征在于，所述采集 周期為每〇. 〇2ms米樣一次。7. 根據權利要求5所述的基于聲強差效應的實時聲源定向方法，其特征在于，在S23中， 所述平滑過濾處理步驟包括:定義單個拾音器聲音敏感度常量D，對AD采樣獲得的數據si~ s4進行平滑采樣后的聲音為ssl~ss4,保存數組為SS1~SS4;將采樣數據si~s4和平滑采 樣到的數據8 81~8 84分別進行比較，若81>881+0，貝1|881 = 881 + 1，若81〈881-0，貝1|881 = 881-1;若s2>ss2+D，則ss2 = ss21+l，若s2〈ss2_D，則ss2 = ss2_l;若s3>ss3+D，則ss3 = ss3+l，若 s3〈ss3_D，則ss3 = ss3_l;若s4>ss4+D，則ss4 = ss4+l，若s4〈ss4_D，則ss4 = ss4_l。8. 根據權利要求6所述的基于聲強差效應的實時聲源定向方法，其特征在于，對于S25 中，利用AD采樣獲得的數據si~s4作為背景噪音，定義單個拾音器噪音敏感度常量DN，平滑 采樣后的背景噪音為nl~n4,保存數組為N1~N4,其中nl~n4采樣周期大于si~s4的采樣 周期;具體將AD采樣數據si~s4和平滑采樣到的數據nl~n4分別進行比較，若sl>nl+DN，則 nl=nl+l，若sl〈sl_DN，則nl=nl_l;若s2>n2+DN，則n2 = n2+l，若s2〈s2_DN，則n2 = n2_l;若 s3>n3+DN，則 n3 = n3+l，若 s3〈s3-DN，則 n3 = n3-l;若 s4>n4+DN，則 n4 = n4+l，若 s4〈s4-DN，則 n4 = n4-l 〇9. 根據權利要求8所述的基于聲強差效應的實時聲源定向方法，其特征在于，所述背景 噪音采集周期為每lms采集一次。10. 根據權利要求8所述的基于聲強差效應的實時聲源定向方法，其特征在于，對于S25 中，所述觸發值T通過背景噪音值和一個常量觸發值相加得到，即T = nl+n2+n3+n4+SEN，其 中SEN為常量;將4個拾音器抽樣采集獲得的數據ssl~SS4的和跟T進行比較，若大于T即滿 足條件ssl+ss2+ss3+ss4>T，就表示檢測到突發聲音。11. 根據權利要求10所述的基于聲強差效應的實時聲源定向方法，其特征在于，對于 S24中，所述抽樣采集以每25個采樣點保存一次，即每0.5ms保存一次數據。12. 根據權利要求10所述的基于聲強差效應的實時聲源定向方法，其特征在于，所述分 析點均值處理步驟包括:定義一個比較值B，把抽樣采集獲得的數組SS1~SS4中的每一組 ssl~ss4跟噪音值nl~n4比較，當ssl>nl+B且ss2>n2+B且ss3>n3+B且ss4>n4+B時，則選取 該組數據作為分析點，然后求在分析點之前若干組數據的算術平均值得到vl~v4。13. 根據權利要求12所述的基于聲強差效應的實時聲源定向方法，其特征在于，通過公 ^算獲得聲源方向角Θ。14. 根據權利要求1至13任意一項所述的基于聲強差效應的實時聲源定向方法，其特征 在于，所述平滑處理采用的是限幅濾波法。15. 根據權利要求1至13任意一項所述的基于聲強差效應的實時聲源定向方法，其特征 在于，所述四元十字拾音器陣列中橫向設置的兩拾音器之間的距離與豎向設置的兩拾音器 之間的距離均為30cm 〇
【文檔編號】G01S3/802GK105954711SQ201610422011
【公開日】2016年9月21日
【申請日】2016年6月15日
【發明人】覃學松, 黃洪加, 俞翔, 劉玉姣, 黃仝宇, 宋兵, 宋一兵, 汪剛, 柏林, 劉雙廣
【申請人】廣州尚云在線科技有限公司