TWI429885B - 迴響環境之聲源能量分佈可視化的方法 - Google Patents

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Description

迴響環境之聲源能量分佈可視化的方法
本發明為有關一種聲源能量分佈可視化的技術，尤指一種於迴響環境中實現聲源能量分佈可視化的方法。
在生活品質愈來愈受到重視的現今，許多研究指出環境中的各種噪音，或多或少影響著人們的身心健康，例如長期處在噪音環境中，容易產生驚訝、焦慮、煩躁等負面的情緒影響。
為了降低噪音對周遭環境及人們的影響，主要可以從噪音的產生源、噪音的傳播路徑以及噪音的接受者三個方向著手，例如找出噪音的產生源，降低產生源的音量、阻斷噪音的傳播路徑、或是隔離接受者與傳播路徑之間的連接，其中又以找出噪音的產生源，進一步了解噪音的位置、強度分佈、頻率分佈、及密度分佈等，為有效控制噪音產生的基礎。
於美國發明專利公開第20070223711號中，揭露一種聲源能量分佈可視化系統及其方法，其主要是以一陣列式麥克風接收複數聲源訊號，並透過一多通道擷取裝置將該聲源訊號轉換成複數數位聲源訊號，再由一聲源能量分佈重建器接收該數位聲源訊號並進行旋積(convolution)運算，而於一撤退焦點表面上獲得聲源能量分佈圖形，進而將該聲源訊號可視化，了解該聲源訊號的分佈情形。
然而，聲源依所處的環境可分成自由空間的聲源，例如戶外的飛機、汽機車、工廠、或是建築工地等所產生的聲音，以及迴響空間的聲源，例如室內的冷氣機、冰箱、影印機、抽油煙機、吹風機等所產生的聲音兩種，以上述技術而言，其由單一麥克風的排列形成該陣列式麥克風，因此不具有指向收音的特性，而無法對特定方向進行量測取樣，不適用於具有回音的該迴響空間中進行聲源的量測，例如於一迴響環境中進行動力機械的診斷，即容易因為受到回音的影響，造成量測上的誤判，故有改善的必要。
本發明的主要目的，在於解決習知聲源量測系統無法使用於迴響空間的問題。
為達上述目的，本發明提供一種迴響環境之聲源能量分佈可視化的方法，包含以下步驟：於一迴響環境中設置複數形成陣列排列的收音單元，該收音單元各包含至少二相距一指向間距的麥克風，使該收音單元具有一主收音方向；將該收音單元以該主收音方向朝向位於該迴響環境中的一聲源，量測該聲源得到一聲壓參數；將該指向間距及該聲壓參數代入一陣列式演算法，得到一指向聲壓參數；以及以該指向聲壓參數代入一等效聲源演算法，建立一聲源能量分佈圖。
為達上述目的，本發明另提供一種迴響環境之聲源能量分佈可視化的方法，包含以下步驟：於一迴響環境中設置複數形成陣列排列的收音單元，該收音單元各包含至少二相距一指向間距的麥克風，使該收音單元具有一主收音方向；將該收音單元以該主收音方向朝向位於該迴響環境中的一聲源，量測該聲源並得到至少二聲壓參數；將該指向間距及該聲壓參數代入一有限差分演算法求得一粒子速度參數；將該粒子速度參數代入一等效聲源演算法，建立一聲源能量分佈圖。
綜上所述，本發明藉由該收音單元包含至少二相距該指向間距的麥克風，以該麥克風量測該聲源所得到的該聲壓參數，計算該指向聲壓參數及該粒子速度參數，分別將其代入該等效聲源演算法而得到該聲源能量分佈圖，達到於該迴響空間中於指定方向進行該聲源量測的功效，並將該聲源可視化，準確判讀該聲源位置及能量分佈資訊。
有關本發明的詳細說明及技術內容，現就配合圖式說明如下：
請參閱『圖1』及『圖2』所示，『圖1』為本發明第一實施例的架構示意圖，『圖2』為本發明第一實施例的步驟流程示意圖，本發明為一種迴響環境之聲源能量分佈可視化的方法，包含以下步驟：
步驟1a：首先，於一迴響環境10中設置複數形成陣列排列的收音單元20，該收音單元20各包含至少兩個相距一指向間距d的麥克風21a、21b，使該收音單元20具有一主收音方向，在此實施例中，該麥克風21a、21b為一微機電麥克風，並排列形成一麥克風面211。
步驟2a：將該收音單元20以該主收音方向朝向位於該迴響環境10中的一聲源30，該聲源30形成一相距該麥克風面211一距離L的聲源面31，並具有一波長，且該指向間距d小於該波長的二分之一，並由該麥克風21a、21b接收該聲源30，而量測該聲源30得到一聲壓參數。
步驟3a：將該指向間距d及該聲壓參數代入一陣列式演算法，得到一具有方向性的指向聲壓參數；該陣列式演算法包含一階差分麥克風陣列演算法(First-order difference microphone array)及陣列波束最佳化演算法(Optimization of array beampattern)，該一階差分麥克風陣列演算法用以改善指向性與增強訊噪比，其基本理論為每一個麥克風所收到的訊號經過一延遲時間後，再將有延遲與沒有延遲的麥克風訊號相減，即可得到一階差分型麥克風，進而求得該指向聲壓參數，詳細請參閱「Jeffery J. Leader,Numerical Analysis and Scientific Computation,ISBN: 978-0201734997,Addison Wesley,2004」，而將該文記載之方法併入本文，並應視為本申請案之一部分。
若以該陣列波束最佳化演算法，則可選擇由最大化指向因子法(Maximum for directive index，MDI)、最大化前後比法(Maximum for front-to-back ratio，MFBR)、最大化恆定束寬法(Maximum for constant beamwidth，MCBW)或理想雙麥克風指向陣列法(Optimal two-microphone directive endfire array)求取該指向聲壓參數，請參閱以下說明：
首先以
y(ω)=wH x=wH a(ω,θ,φ)s(ω)...(1)
表示所欲求取的該指向聲壓參數，其中w為頻域係數，H為共軛轉置，x為麥克風訊號，a(ω,θ,φ)為各式向量，由麥克風21a、21b的設置位置決定，s(ω)則為所量測到的該聲壓參數，如兩個麥克風21a、21b所測得的聲壓訊分別為P1及P2，s(ω)則為P1加上P2後除以2。
接著選擇以最大化指向因子法、最大化前後比法、最大化恆定束寬法或理想雙麥克風指向陣列法求取w，將w代回(1)式進而求得y(ω)，即該指向聲壓參數。
該最大化指向因子法主要由(2)~(4)式求出w：
A=a(ω,θ0 ,φ0 )aH (ω,θ0 ,φ0 )...(3)
詳細請參閱「Steven L. Gay & Jacob Benesty,Acoustic signal processing for telecommunication,ISBN: 978-0792378143,Springer,2000」，而將該文記載之方法併入本文，並應視為本申請案之一部分。
該最大化前後比法主要由(5)~(7)式求出w：
詳細請參閱「Steven L. Gay & Jacob Benesty,Acoustic signal processing for telecommunication,ISBN: 978-0792378143,Springer,2000」，而將該文記載之方法併入本文，並應視為本申請案之一部分。
而該最大化恆定束寬法主要由(8)~(10)式求出w：
詳細請參閱「Steven L. Gay & Jacob Benesty,Acoustic signal processing for telecommunication,ISBN: 978-0792378143,Springer,2000」，而將該文記載之方法併入本文，並應視為本申請案之一部分。
在本實施例中，則以理想雙麥克風指向陣列法求取w為舉例說明：
首先求取指向因數(Directivity Factor，DF)，指向因數如(11)式所示：
RVV 在此為雜訊強度，如(12)式所示：
接著求取白雜訊增益(White Noise Gain，WNG)，白雜訊增益如(13)式所示：
為了計算的方便性，令(13)式中的|wH a|=1，並將其代入(13)式，而得到(14)式：
由於以指向因數方法設計出來的w本身雜訊會很大，而以白雜訊增益方法設計出來的指向性不佳，故採取折衷的方式，以指向因數及白雜訊增益設計w，如(15)式所示：
其中a為各式向量，θ0 為陣列中假定的軸向，並設定在軸對稱的狀況下，且0<ε<1為指向因數對白雜訊增益的權重參數，在此端射陣列(two-element endfire array)的實施例中，θ0 =0，而：
a(θ,φ)=[1 ejkdcosθ ]T ...(16)
將(16)式及(17)式代入(15)式，即可得(18)式，再由(18)式求取w：
步驟4a：最後，以該指向聲壓參數代入一等效聲源演算法(Equivalent source method，ESM)，建立一聲源能量分佈圖，在此實施例中，該等效聲源演算法先假設有一虛擬聲源面40位於該聲源面31遠離該麥克風面211的一側，且該虛擬聲源面40與該麥克風面211相距一距離Lr，該虛擬聲源面40上具有至少一個等效於該聲源30的等效源點41，利用已知的該指向聲壓參數，算出該聲源30之位置的聲壓及粒子速度，而建立該聲源能量分佈圖，請參閱下列算式：
Ph =iρckGhp Q...(19)
Q=[q(ro1 ),q(ro2 ),...,q(ron )]T ...(20)
其中，Ph 為該指向聲壓參數，Q為每個等效源點q(ron )的行向量，Ghp 為源函數(Green’s function)，ρ為介質密度，c為聲速，i為虛數，而k是波動參數，rhm 為第m個量測點的位置向量，ron 為第n個量測點的位置向量，首先，利用Ghp 的逆矩陣(由鐵克諾夫法而得，鐵克諾夫法，Tikhonov regularization)及其他參數由(22)式求得Q：
接著將所求得的Q及Gsp 帶入(23)、(24)式
Ps =iρckGsp Q...(23)
Uns =Gsv Q...(24)
即可求得Ps 及Uns ，其中Gsp 為自由空間格林函數之矩陣，g(x,x0 )=(1/r)e-jkr ，r=|x-x0 |，Gsv 為聲壓之源函數，Gsv =(/n)g(x,x0 )，Ps 即為該聲源30之位置的聲壓，而Uns 即為該聲源30之位置的粒子速度(particle velocity)，最後，即可由該聲壓及該粒子速度建立該聲源能量分佈圖。
請搭配參閱『圖3』及『圖4』所示，『圖3』為本發明第二實施例的架構示意圖，『圖4』為本發明第二實施例的步驟流程示意圖，在此實施例中，包含以下步驟：
步驟1b：先於該迴響環境10中設置複數形成陣列排列的該收音單元20，該收音單元20各包含至少兩個相距該指向間距d的麥克風21a、21b，使該收音單元20具有該主收音方向。
步驟2b：將該收音單元20以該主收音方向朝向位於該迴響環境10中的該聲源30，該聲源30形成一相距該麥克風面211一距離L的聲源面31，並具有一波長，且該指向間距d小於該波長的二分之一，並由該麥克風21a、21b接收該聲源30，而量測該聲源30得到至少二聲壓參數。
步驟3b：將該指向間距d及該聲壓參數代入一有限差分演算法求得一粒子速度參數；在此以((25)式)的尤拉公式(Euler's equation)搭配((26)式)之二質點的有限差分演算法(Finite difference estimation)求得該粒子速度參數：
其中，p是聲壓，Δx是兩點聲壓的距離，ρ0 是空氣密度，ω是角頻率。
步驟4b：最後，將該粒子速度參數代入一等效聲源演算法，建立該聲源能量分佈圖；在此實施例中，該等效聲源演算法先假設一虛擬聲源面40位於該聲源面31遠離該麥克風面211的一側，該虛擬聲源面40上具有至少一個等效於該聲源30的等效源點41，為利用已知的該粒子速度參數，算出該聲源30位置的粒子速度，而建立該聲源能量分佈圖，請參閱下列算式：
Vnh =iρckGhv Q...(27)
其中，Vnh 為該粒子速度參數，Q為每個等效源點q(ron )的行向量，Ghv 為質點速度的源函數(Green’s function)，ρ為介質密度，c為聲速，i為虛數，而k是波動參數，rsm 為第m個量測點的位置向量，ron 為聲源位置向量，ns 為向外法線，首先，利用Ghv 的逆矩陣(鐵克諾夫法)及其他參數由(30)式求得Q：
接著將所求得的Q及Gsp 帶入(30)、(31)式
Ps =iρckGsp Q...(30)
Uns =Gsv Q...(31)
即可求得Ps 及Uns ，其中Gsp 為自由空間格林函數之矩陣，g(x,x0 )=(1/r)e-jkr ，r=|x-x0 |，Gsv 為聲壓之源函，Gsv =(/n)g(x,x0 )，Ps 即為該聲源位置的聲壓，而Uns 即為該聲源位置的粒子速度，最後，即可由該聲壓及該粒子速度建立該聲源能量分佈圖。
另外，要補充說明的是，求得該聲壓及該粒子速度後，即可將該聲壓及該粒子速度帶入(32)式而得到聲音強度I。
綜上所述，由於本發明藉由該收音單元包含至少二相距該指向間距的麥克風，以該麥克風量測該聲源所得到的該聲壓參數，計算該指向聲壓參數及該粒子速度參數，分別將其代入該等效聲源演算法而得到該該聲源位置的聲壓及粒子速度，重建聲源能量分佈圖，達到於該迴響空間中進行該聲源量測的功效，並將該聲源可視化，準確判讀該聲源位置及能量分佈資訊，再者，本發明更利用理想雙麥克風指向陣列法計算頻域係數w，不僅考慮了指向性，也考慮了麥克風本身的噪音問題，提高聲源能量分佈的正確度，因此本發明極具進步性及符合申請發明專利的要件，爰依法提出申請，祈鈞局早日賜准專利，實感德便。
以上已將本發明做一詳細說明，惟以上所述者，僅為本發明的一較佳實施例而已，當不能限定本發明實施的範圍。即凡依本發明申請範圍所作的均等變化與修飾等，皆應仍屬本發明的專利涵蓋範圍內。
10．．．迴響環境
20．．．收音單元
21a、21b．．．麥克風
211．．．麥克風面
30．．．聲源
31．．．聲源面
40．．．虛擬聲源面
41．．．等效源點
d．．．指向間距
L．．．距離
Lr．．．距離
1a-4a．．．步驟
1b-4b．．．步驟
圖1，為本發明第一實施例的架構示意圖。
圖2，為本發明第一實施例的步驟流程示意圖。
圖3，為本發明第二實施例的架構示意圖。
圖4，為本發明第二實施例的步驟流程示意圖。
1a-4a．．．步驟

Claims (9)

  1. 一種迴響環境之聲源能量分佈可視化的方法，包含以下步驟：於一迴響環境中設置複數形成陣列排列的收音單元，該收音單元各包含至少二相距一指向間距的麥克風，使該收音單元具有一主收音方向；將該收音單元以該主收音方向朝向位於該迴響環境中的一聲源，量測該聲源得到一聲壓參數；將該指向間距及該聲壓參數代入一陣列式演算法，得到一指向聲壓參數；以及以該指向聲壓參數代入一等效聲源演算法，建立一聲源能量分佈圖。
  2. 如申請專利範圍第1項所述的迴響環境之聲源能量分佈可視化的方法，其中該麥克風為一微機電麥克風。
  3. 如申請專利範圍第1項所述的迴響環境之聲源能量分佈可視化的方法，其中該陣列式演算法係選自一階差分麥克風陣列演算法及陣列波束最佳化演算法的其中之一。
  4. 如申請專利範圍第3項所述的迴響環境之聲源能量分佈可視化的方法，其中該陣列波束最佳化演算法係選自最大化指向因子法、最大化前後比法、最大化恆定束寬法及理想雙麥克風指向陣列法的其中之一。
  5. 如申請專利範圍第1項所述的迴響環境之聲源能量分佈可視化的方法，其中該聲源具有一波長，該指向間距小於該波長的二分之一。
  6. 一種迴響環境之聲源能量分佈可視化的方法，包含以下步驟：於一迴響環境中設置複數形成陣列排列的收音單元，該收音單元各包含至少二相距一指向間距的麥克風，使該收音單元具有一主收音方向；將該收音單元以該主收音方向朝向位於該迴響環境中的一聲源，量測該聲源並得到至少二聲壓參數；將該指向間距及該聲壓參數代入一有限差分演算法求得一粒子速度參數；以及將該粒子速度參數代入一等效聲源演算法，建立一聲源能量分佈圖。
  7. 如申請專利範圍第6項所述的迴響環境之聲源能量分佈可視化的方法，其中該麥克風為一微機電麥克風。
  8. 如申請專利範圍第6項所述的迴響環境之聲源能量分佈可視化的方法，其中該聲源具有一波長，該指向間距小於該波長的二分之一。
  9. 如申請專利範圍第6項所述的迴響環境之聲源能量分佈可視化的方法，其中由該粒子速度參數及該聲壓參數求得一聲音強度參數。
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