CN112346015A - 一种麦克风线阵同步采样测量声源精准位置的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种麦克风线阵同步采样测量声源精准位置的方法,通过麦克风线阵采集的音频数据,分析声源分别到多个麦克风位置的距离差;所述麦克风线阵采用线性、且等距分布的四个麦克风;测量麦克风线阵中任意相邻两个麦克风之间的距离L以及声源和各个麦克风之间的距离差L1、L2、L3;计算出:声源相对最左端麦克风的距离X、以及声源和麦克风线阵之间、以最左侧麦克风为定点的夹角大小θ;通过距离差和余弦定律,计算得到声源的位置。本发明通过线型麦克风阵列,来精准定位声源所在的具体位置,可以广泛应用于距离测量等领域。
Description
技术领域
本发明涉及麦克风线阵应用技术领域,具体为一种麦克风线阵同步采样测量声源精准位置的方法。
背景技术
现代生活中,声音技术被广泛应用于各个领域。例如,科大讯飞是一家国际知名的语音类人工智能技术,其最核心的语音识别和语音合成,被广泛应用于人机交互、机器人、电话客户等领域。
在实际研究中,声源位置的定位和测量,是非常重要的一个细分领域。例如,我们可以在诸多声源中,依据频率特性快速找到我们感兴趣的某个声音,然后再对该位置的声音进行定向放大和采集,从而实现精准的监听动作,从而完成连人耳都无法完成的辨别精度。
声源位置的定位,还被广泛应用于距离测量等领域,例如汽车的倒车雷达,就是通过超声波的发送和接收,计算出雷达到目标的距离大小。
为此我们提出一种麦克风线阵同步采样测量声源精准位置的方法用于解决上述问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种麦克风线阵同步采样测量声源精准位置的方法,以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种麦克风线阵同步采样测量声源精准位置的方法,包括以下步骤:
S1:通过麦克风线阵采集的音频数据,分析声源分别到多个麦克风位置的距离差;
S1.1:所述麦克风线阵采用线性、且等距分布的四个麦克风;
S1.1:测量麦克风线阵中任意相邻两个麦克风之间的距离L以及声源和各个麦克风之间的距离差L1、L2、L3;
S1.2:计算出:声源相对最左端麦克风的距离X、以及声源和麦克风线阵之间、以最左侧麦克风为定点的夹角大小θ;
S2:通过距离差和余弦定律,计算得到声源的位置;
S2.1:依据余弦定律,可以得出方程组:
并令cos(θ)=Y
计算得出:
S2.2:在得出X和cos(θ)之后,便可以计算出声源的具体位置;如果以最左边的麦克风为原点、以麦克风阵列所在直线作为x轴建立坐标系,那么声源的具体位置坐标为:
(X*cos(θ),X*sin(θ))。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:本发明通过线型麦克风阵列,来精准定位声源所在的具体位置,可以广泛应用于距离测量等领域。
附图说明
图1为本发明中声源和麦克风整体示意图;
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1,本发明提供一种技术方案:一种麦克风线阵同步采样测量声源精准位置的方法,包括以下步骤:
S1:通过麦克风线阵采集的音频数据,分析声源分别到多个麦克风位置的距离差;
S1.1:所述麦克风线阵采用线性、且等距分布的四个麦克风;
S1.1:测量麦克风线阵中任意相邻两个麦克风之间的距离L以及声源和各个麦克风之间的距离差L1、L2、L3;
S1.2:计算出:声源相对最左端麦克风的距离X、以及声源和麦克风线阵之间、以最左侧麦克风为定点的夹角大小θ;
S2:通过距离差和余弦定律,计算得到声源的位置;
S2.1:依据余弦定律,可以得出方程组:
将方程组展开并化简、并令cos(θ)=Y,代入后可以得出:
将方程式1乘以L2,方程式2乘以L1,并相减;得到如下方程式:
L1 2L2-L2 2L1=L2(L2–4L1)+XYL(4L1-2L2)
计算并得出:
XY=(L2(L1 2-L2)–L1(L2 2-4L2))/(L(4L1-2L2))……(4)
将上述结果方程式(4)代入原方程式(1),可以得出:
L1 2+2XL1=L2–2(L2(L1 2-L2)–L1(L2 2-4L2))/(4L1-2L2)
化简并计算得出:
将X代入方程式(4),可计算得出:
上述结果方程式(4)代入原方程式(3),可以得到以L3表示的计算结果,该结果可以用来验算之前的计算结果。
在得出X和cos(θ)之后,便可以计算出声源的具体位置;如果以最左边的麦克风为原点、以麦克风阵列所在直线作为x轴建立坐标系,那么声源的具体位置坐标为:
(X*cos(θ),X*sin(θ))
实验过程中,需要制作一个麦克风阵列装置,用于采集多个麦克风的音源数据。本发明中采用四麦克风直线阵列,每个麦克风之间的距离为15cm。
麦克风采集的模拟音频信号,需要先通过A/D采样转换为数字数据,然后再进行下一步的处理。目前设计的方案,是采用ADC芯片实现“模拟音频-数字数据”的转换,然后通过MCU处理器将音频数据采集并存储在系统内存中。
ADC的采样率定为512Kbps,采样的深度为16bit,单通道每秒采集到的音频数据量为8Mbit,也即1M字节;
需要对四个音频通道进行同步采样,确保每通道是在同一个时间点采样到声源发出的音频。
采集到的音频数据,由MCU以文件形式存储在内存中,并且通过串口/USB接口传输到上位机PC中进行后续的处理和计算。
通过实验装置可以采集到四个通道的音频数据。
由于采用正弦波作为语音源,正弦波频率为1KHz、周期为1ms。按照采集200个周期左右正弦周期的数据,每个通道循环存储200ms内采集到的语音数据,每个通道的缓存区大小为200K字节。四通道音频数据采集并传输到上位机PC上进行存储。
为了减小实验难度,采用影响播放正弦波音频的方式,作为实验过程中的声音源。正弦波的频率组成单一,幅度整体稳定可靠,属于非常适合的声源选择。
实际应用中,我们采用1KHZ的正弦波作为声音源,周期为1ms、每个周期内对应的声音传播距离为340*100/1000=34cm。
每周期对应的传输距离大于两个麦克风之间的距离15cm,而三角形两条边的差值小于第三条边。所以音源到两个麦克风的距离差小于15cm,也小于一个正弦波周期,不会出现多出一个周期的相位差、而无法计算真实距离差的现象。
ADC的采样频率为512kbps,每两个采样点之间对应的传输距离为340*1000/(1000*512)=0.664mm。也即本实验装置的理论测量精度为0.664mm,可以满足绝大部分应用要求。
通过两个麦克风采集到的音频数据的相位差,可以推断计算出声源到两个麦克风位置的距离差。
同一音频源采集到的两个正弦波形数据,频率(ω)完全相同,相位(φ)因为运行距离不同导致先后偏差,幅度(A)因为麦克风一致性和距离衰减而不同,此时的正弦函数方程组为:
需要计算得出两个麦克风的相位φ1和φ2,从而可以推断出两个采集到的音频文件的时间差为:
ΔT=(φ2–φ1)/ω
声音在空气中的传输速度为340m/s,依据两个麦克风采集的正弦波形的时间差ΔT,便可以计算出声音到达两个麦克风位置的距离差:
ΔL=ΔT*340
麦克风采集到的音频数据是时域上的正弦波数据,需要通过傅里叶变换才能得出各自的频域属性。
有两种方法可以快速得到傅里叶变换之后的正弦波参数值:
ⅰ.用matlab软件对采集到的文件进行正弦拟合,得到各个不同的正弦波函数,主要关注相位差的不同;
ⅱ.将所采集到的数据直接进行离散傅里叶变换,得到最终的函数。
本发明采用第ⅱ种方法求解傅里叶变换后的函数方程式。
由于我们已知函数类型为正弦函数y=A sin(ω*x+φ)+k在200ms的音频数据中,一共有512*200=102400个采样数据。
本发明取出其中两个周期、也即1024个数据进行傅里叶变换,得出最终的正弦函数波形;并同步随机再取出两段1024个数据的波形,对函数波形进行验证运算。
相应的函数输入为:已知波形函数为正弦函数”y=A sin(ω*x+φ)+k”,且正弦频率为1KHz,对于一段任意采样数据{d0,d1,d2,d3,……,d1023}
求解相应函数方程式中的幅度A、相位φ和零点偏移值k。
得出各个麦克风位置的四个正弦波形后,列出方程式:
依据方程式计算出各个麦克风到声源之间的距离差:
ΔL=(φ2-φ1)/ω*340………单位:米
从而得出声源的坐标。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (1)
1.一种麦克风线阵同步采样测量声源精准位置的方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:通过麦克风线阵采集的音频数据,分析声源分别到多个麦克风位置的距离差;
S1.1:所述麦克风线阵采用线性、且等距分布的四个麦克风;
S1.1:测量麦克风线阵中任意相邻两个麦克风之间的距离L以及声源和各个麦克风之间的距离差L1、L2、L3;
S1.2:计算出:声源相对最左端麦克风的距离X、以及声源和麦克风线阵之间、以最左侧麦克风为定点的夹角大小θ;
S2:通过距离差和余弦定律,计算得到声源的位置;
S2.1:依据余弦定律,可以得出方程组:
并令cos(θ)=Y
计算得出:
S2.2:在得出X和cos(θ)之后,便可以计算出声源的具体位置;如果以最左边的麦克风为原点、以麦克风阵列所在直线作为x轴建立坐标系,那么声源的具体位置坐标为:
(X*cos(θ),X*sin(θ))。
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