基于最小熵值的麦克风阵列声源定位算法

doi:10.3969/j.issn.1000-3428.2012.07.048

计算机工程 ›› 2012, Vol. 38 ›› Issue (7): 145-147. doi: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.07.048

基于最小熵值的麦克风阵列声源定位算法

刘颖^1,2，刘建平²，夏靖波¹

(1. 空军工程大学电讯工程学院，西安 710077；2. 武警工程学院通信工程系，西安 710086)

收稿日期:2011-07-25 出版日期:2012-04-05 发布日期:2012-04-05
作者简介:刘颖(1984－)，男，博士研究生，主研方向：声源定位，声信号处理；刘建平，教授；夏靖波，教授、博士生导师

Microphone Array Acoustic Source Localization Algorithm Based on Minimum Entropy

LIU Ying ^1,2, LIU Jian-ping ², XIA Jing-bo ¹

(1. Institute of Telecommunication Engineering, Air Force Engineering University, Xi’an 710077, China; 2. Department of Communication Engineering, Institute of Chinese Armed Police Force, Xi’an 710086, China)

Received:2011-07-25 Online:2012-04-05 Published:2012-04-05

摘要/Abstract

摘要： 针对传统麦克风阵列声源定位算法抗噪声及混响能力不强的问题，提出一种基于最小熵值和随机域压缩的麦克风阵列声源定位算法。利用最小熵值方法对麦克风阵列进行时延估计，并与随机域压缩方法相结合，对声源进行空间搜索。仿真实验结果表明，该算法在定位精度、抗噪声及抗混响能力方面均优于广义互相关-相位变换算法。

关键词: 声源定位, 麦克风阵列, 最小熵值, 随机域压缩, 拉普拉斯分布, 时延估计

Abstract: Accurate localization of acoustic sources in high noise and reverberation environment is a problem for traditional source localization algorithm. This paper proposes a novel acoustic source localization algorithm for microphone array——Minimum Entropy-stochastic Region Contraction(ME-SRC). The algorithm shows that acoustic source with Laplace distribution can be developed to estimate time delays between microphones on a basis of ME and SRC is used to localize the acoustic source in search space. Results show that the proposed ME-SRC algorithm is much more robust than GCC-PHAT in noise and reverberation environment.

Key words: acoustic source localization, microphone array, minimum entropy, stochastic region contraction, Laplace distribution, time delay estimation

中图分类号:

TP18

刘颖, 刘建平, 夏靖波. 基于最小熵值的麦克风阵列声源定位算法[J]. 计算机工程, 2012, 38(7): 145-147.

LIU Ying, LIU Jian-Beng, JIA Jing-Bei. Microphone Array Acoustic Source Localization Algorithm Based on Minimum Entropy[J]. Computer Engineering, 2012, 38(7): 145-147.

http://www.ecice06.com/CN/Y2012/V38/I7/145

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