[发明专利]多声源定位中构造压缩观测矩阵的方法

说明书

多声源定位中构造压缩观测矩阵的方法，属于信号处理领域，为了对观测信号恢复解决构建压缩观测矩阵的问题，要点是(1)生成全房间冲激响应；(2)构造压缩观测矩阵，效果：压缩观测矩阵能够被用于计算观测信号从而实现多声源定位，而计算并得到观测压缩矩阵是解决多声源定位的重要环节，本文使用上述方法，实现了压缩观测矩阵的计算。

技术领域

本发明属于信号处理领域，更进一步涉及一种基于压缩感知的混响房间内分布式欠定数量麦克风阵列多声源定位方法及系统。

背景技术

随着通信行业的迅速发展，阵列信号处理成为一项研究热点。20世纪90年代以来，基于麦克风阵列的声源定位技术已在各个领域取得长足的进步与发展。比如在军事领域，声源定位技术可用于确定狙击手位置以及估计火炮发射位置等；在工业应用上，采用麦克风阵列声源定位技术对机械设备的故障进行定位；在安全监控方面，对于视频监控中存在的死角及视觉不佳的问题，声源定位技术可起到很好地补偿作用；在音/视频会议中，声源定位技术和语音增强技术的应用使与会者可在房间内自由走动而无需手动切换语音采集设备。然而，在像会议室这样的实际房间环境中，声源信号经房间墙壁、天花板、地面等的多次反射而形成房间混响。在混响条件下，常规的麦克风阵列声源定位算法，如基于高分辨率谱估计的定位算法或基于波达时延差的算法的定位性能显得颇为乏力，而基于最大输出功率的可控波束形成算法虽然抗混响能力较好，但在多声源情况下，这种算法须要克服初值敏感的问题，且为了提升定位精度，须以大量的麦克风阵列为代价。

一般多声源定位算法大致分两类：一是基于传统的多重信号分类的声源定位算法，二是基于盲源分离-声达时差方法的声源定位算法。如文献(宋宫琨琨.基于麦克风阵列的室内语音定位算法研究[D].南京信息工程大学,2016.)提出的一种基于一致聚焦变换最小二乘法的麦克风阵列双声源定位算法，运用基于一致聚焦变换最小二乘法的宽带信号MUSIC算法，对室内近场双声源进行定位。纵观整个麦克风阵列声源定位算法的特点，现有的麦克风阵列声源定位技术仍无法摆脱三角定位的限制，即使采用信道盲分离技术，可恢复的声源数目依然无法超过麦克风数量；欠定盲源分离方法虽然能解决声源数大于麦克风数量的问题，但目前只能处理相对线性瞬时混叠的情况，不能处理卷积混叠和非线性混叠的情况。所以目前具有实用价值的麦克风阵列系统大都是海量阵列，即麦克风数量至少超过声源数目。

压缩感知理论提出之后，被很多学者应用到阵列信号处理中，如文献(赵小燕,周琳,吴镇扬.基于压缩感知的麦克风阵列声源定位算法[J].东南大学学报(自然科学版),2015,45(2):203-207.)提出了一种基于压缩感知的声源定位算法，实现了在混响环境下使用3个麦克风定位1个声源的定位算法。该算法假设3个麦克风和说话人处于同一水平面，将声源可能存在的空间离散成36个位置(0°，10°，...，350°)，并以这36个位置的房间冲激响应来构建字典，再采用OMP算法恢复出声源信号矢量，以矢量中最大元素对应空间位置作为实际声源的位置。文献(柯炜,张铭,张铁成.一种利用分布式传声器阵列的声源三维定位方法[J].声学学报,2017(3):361-369.)提出一种利用空间稀疏性和压缩感知原理的声源定位方法，该方法首先通过两次余弦变换提取声音信号特征，并用此特征构建稀疏定位模型，然后利用在线字典学习方法动态调整字典，克服稀疏模型与实际信号之间的失配问题，最后使用一种改进的平滑l₀范数稀疏重构算法进行声源位置解算。

以上两种算法虽然都实现了混响环境下麦克风阵列的声源定位，但使用麦克风数量依然多于空间中的声源数量。在像会堂、礼堂这样的大型室内公共场所的混响环境中，要实现多声源定位和语音分离，就需要大量的麦克风阵列采集设备，这无疑增加了系统的计算负担和硬件成本。在类似手机、电脑这样的语音通信设备日益小型化的今天，大而笨重的硬件设施显然过时，在达到精确定位目标的前提下，我们更希望使用的硬件设备更小巧、便捷，在麦克风阵列声源定位系统中，减少阵列数量也是减小阵列尺寸的一条有效路径。

发明内容

为了对观测信号恢复解决构建压缩观测矩阵的问题，本发明提出如下技术方案：