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声音定位系统的原理及实现

news 来源：原创 2025/6/16 20:37:52

声音定位算法定义与实现
声音定位算法是通过分析声音信号来确定声源位置的算法，通常用于声学场景分析、机器人导航、会议系统等领域。
声音定位算法定义
声音定位算法主要基于以下原理：

时延估计：计算声音到达不同麦克风的时间差(TDOA)
波束形成：通过调整麦克风阵列的相位来增强特定方向的声音
机器学习方法：使用神经网络等模型直接从声音信号预测位置

伪代码实现
基于TDOA的声源定位伪代码
function locate_sound_source(microphone_signals, mic_positions):
# 预处理信号
filtered_signals = apply_bandpass_filter(microphone_signals)

# 计算信号间的时延
tdoa_matrix = calculate_tdoa(filtered_signals)

# 将时差转换为距离差
distance_differences = tdoa_matrix * speed_of_sound

# 使用最小二乘法求解声源位置
source_position = least_squares_solver(mic_positions, distance_differences)

return source_position

基于波束形成的声源定位伪代码
function beamforming_localization(microphone_array, audio_buffer):
# 定义搜索空间
search_angles = generate_search_grid()
max_energy = -infinity
estimated_direction = 0

# 对每个可能方向进行波束形成
for angle in search_angles:
# 应用延迟求和波束形成
beamformed_signal = delay_and_sum(microphone_array, audio_buffer, angle)

# 计算能量
current_energy = calculate_energy(beamformed_signal)

# 寻找最大能量方向
if current_energy > max_energy:
max_energy = current_energy
estimated_direction = angle

return estimated_direction

Python代码实现
基于TDOA的简单实现
import numpy as np
from scipy.optimize import least_squares

def locate_source_tdoa(mic_positions, tdoa, speed_of_sound=343):
"""
基于TDOA的声源定位
:param mic_positions: 麦克风位置数组 (N x 3)
:param tdoa: 时差数组 (N-1个元素)
:param speed_of_sound: 声速(m/s)
:return: 估计的声源位置(3D)
"""
def equations(p):
x, y, z = p
return [
np.sqrt((x - mic_positions[i+1,0])**2 +
(y - mic_positions[i+1,1])**2 +
(z - mic_positions[i+1,2])**2) -
np.sqrt((x - mic_positions)**2 +
(y - mic_positions)**2 +
(z - mic_positions)**2) -
tdoa[i] * speed_of_sound
for i in range(len(tdoa))
]

# 初始猜测(麦克风阵列中心)
initial_guess = np.mean(mic_positions, axis=0)
result = least_squares(equations, initial_guess)
return result.x

基于GCC-PHAT的时延估计
import numpy as np
from scipy.signal import correlate

def gcc_phat(sig1, sig2, fs, max_tau=None, interp=1):
"""
GCC-PHAT时延估计
:param sig1: 信号1
:param sig2: 信号2
:param fs: 采样率
:param max_tau: 最大时延(秒)
:param interp: 插值因子
:return: 时延(秒)
"""
# 确保信号长度相同
n = min(len(sig1), len(sig2))
sig1 = sig1[:n]
sig2 = sig2[:n]

# 计算互相关
correlation = correlate(sig1, sig2, mode='full')

# PHAT加权
fft_sig1 = np.fft.rfft(sig1, n=n*interp)
fft_sig2 = np.fft.rfft(sig2, n=n*interp)
cross_spectrum = fft_sig1 * np.conj(fft_sig2)
cross_spectrum_phat = cross_spectrum / (np.abs(cross_spectrum) + 1e-10)

# 计算广义互相关
cc = np.fft.irfft(cross_spectrum_phat, n=n*interp)

# 找到峰值
max_shift = int(interp * n / 2)
if max_tau:
max_shift = min(int(interp * fs * max_tau), max_shift)

cc = np.concatenate((cc[-max_shift:], cc[:max_shift+1]))
shift = np.argmax(cc) - max_shift

return shift / float(interp * fs)