[发明专利]一种基于多面体麦克风阵列的声源定位方法和系统

权利要求书

1.一种基于多面体麦克风阵列的声源定位方法，其特征在于：包括，

S1：采集构成多面体结构的多个麦克风采集的多通道数据；

所述多面体麦克风阵列包括多个法向不平行的非全向麦克风，相邻麦克风的间距小于目标声学信号波长的1/5；

S2：通过独立分量分析算法迭代处理多通道数据，获得降噪后的目标声源数据；

S3：基于各麦克风对目标声源的衰减量确定目标声源的方位。

2.根据权利要求1所述的一种基于多面体麦克风阵列的声源定位方法，其特征在于：所述独立分量分析算法迭代处理多通道数据的方法为，

步骤i：随机初始化生成模数为1的解混矩阵w₁、方差为1的零均值高斯向量v、白化矩阵Q、拉格朗日乘数μ₁和相似度门限ε，迭代次数k＝1；

步骤ii：对接收的多通道数据矩阵y进行白化操作，即，

步骤iii：计算第k次迭代降噪处理后的声源信息x_k，

步骤iv：计算x_k与参考信号r的相似度，

s_k＝G(x_k，r)-ε

相似度函数的公式为，

G(x_k，r)＝-E{|x_k²|·r}

E{}表示期望值；

步骤v：更新参数解混矩阵和拉格朗日乘数，

μ_k+1＝max{0，μ_k+s_k}

其中，

L(x_k，y，w_k)＝ρ·E{yF′(x_k)}-0.5μ_kE{yG′(x_k，r)}

δ(w_k)＝ρ·E{yF″(x_k)}-0.5μ_kE{yG″(x_k，r)}

ρ＝E{F(x)}-E{F(v)}

η为常数，F′(x_k)和F″(x_k)分别表示F(x_k)的一阶导数和二阶导数；

步骤vi：如果Δ为预设的经验值，令k＝k+1，返回步骤iii，否则输出x_k。

3.根据权利要求2所述的一种基于多面体麦克风阵列的声源定位方法，其特征在于：所述确定目标声源方位的方法为，

由解混矩阵和白化矩阵得到期望声源的混合矩阵为，

W_mix＝pinv(w_k，Q)

其中，pinv()表示广义逆矩阵，W_mix为声源到各个麦克风的衰减系数组成的向量，

根据各个麦克风的位置和方向，计算出各个方位的声音相对多面体麦克风的衰减系数向量A_n，n＝1，2，…，N，得到N个方位的衰减系数向量，声源方位为，

所对应的方位即为期望声源的估计方位。

4.根据权利要求1所述的一种基于多面体麦克风阵列的声源定位方法，其特征在于：所述多面体麦克风阵列的形状包括处于中心的第一方框和分别与第一方框的四个边连接的四个第二方框，四个所述第二方框与第一方框的法向夹角小于90°且相等，第一方框和每个第二方框上分别设置有一个麦克风。

5.一种基于多面体麦克风阵列的声源定位系统，其特征在于：包括，

数据采集模块，用于采集构成多面体结构的多个麦克风采集的多通道数据；

所述多面体麦克风阵列包括多个法向不平行的非全向麦克风，相邻麦克风的间距小于目标声学信号波长的1/5；

降噪模块，通过独立分量分析算法迭代处理多通道数据，获得降噪后的目标声源数据；

定位模块，基于各麦克风的对目标声源的衰减量确定目标声源的方位。