艾炎

語音是人類進(jìn)行交流溝通最主要的方式之一，他能方便快捷的承載這巨大的信息。隨著社會的迅速發(fā)展，進(jìn)入了高度信息化，語音也室作為重要的信息載體之一，語音數(shù)據(jù)處理的整個過程可以分為兩個部分：A/D轉(zhuǎn)換，即把原始聲音的模擬輸入轉(zhuǎn)化為數(shù)字化信息;D/A轉(zhuǎn)換，即把數(shù)字信息轉(zhuǎn)化為模擬數(shù)據(jù)。他的傳送、存儲、識別、合成和增強(qiáng)室現(xiàn)代信息數(shù)字化中非常重要、基礎(chǔ)的組成部分之一。而現(xiàn)在人工智能技術(shù)的發(fā)展，尤其是自然語言處理技術(shù)的高速發(fā)展，語音處理已經(jīng)成為現(xiàn)在智能家居、交通、辦公、通信等新興領(lǐng)域中的核心技術(shù)之一。尤其像現(xiàn)在線上教育、云會議等方式的流行，語音信號處理是一個非常具有價值及必要的研究技術(shù)。

麥克風(fēng)陣列（Microphone Array），從字面上，指的是麥克風(fēng)的排列。也就是說由一定數(shù)目的聲學(xué)傳感器（一般是麥克風(fēng)）組成，用來對聲場的空間特性進(jìn)行采樣并處理的系統(tǒng)。麥克風(fēng)按照指定要求排列后，加上相應(yīng)的算法（排列+算法）就可以解決很多房間聲學(xué)問題，比如聲源定位、去混響、語音增強(qiáng)、盲源分離等。語音增強(qiáng)是指當(dāng)語音信號被各種各樣的噪聲（包括語音）干擾甚至淹沒后，從含噪聲的語音信號中提取出純凈語音的過程。聲源定位技術(shù)是指使用麥克風(fēng)陣列來計算目標(biāo)說話人的角度和距離，從而實現(xiàn)對目標(biāo)說話人的跟蹤以及后續(xù)的語音定向拾取，是人機(jī)交互、音視頻會議等領(lǐng)域非常重要的前處理技術(shù)。去混響技術(shù)能很好的對房間的混響情況進(jìn)行自適應(yīng)的估計，從而很好的進(jìn)行純凈信號的還原，顯著的提升了語音聽感和識別效果。聲源信號的提取就是從多個聲音信號中提取出目標(biāo)信號，聲源信號分離技術(shù)則是將需要將多個混合聲音全部提取出來。

近場模型和遠(yuǎn)場模型

根據(jù)聲源和麥克風(fēng)陣列距離的遠(yuǎn)近，可將聲場模型分為兩種：近場模型和遠(yuǎn)場模型。近場模型將聲波看成球面波，它考慮麥克風(fēng)陣元接收信號間的幅度差;遠(yuǎn)場模型則將聲波看成平面波，它忽略各陣元接收信號間的幅度差，近似認(rèn)為各接收信號之間是簡單的時延關(guān)系。顯然遠(yuǎn)場模型是對實際模型的簡化，極大地簡化了處理難度。一般語音增強(qiáng)方法就是基于遠(yuǎn)場模型。

近場模型和遠(yuǎn)場模型的劃分沒有絕對的標(biāo)準(zhǔn)，一般認(rèn)為聲源離麥克風(fēng)陣列中心參考點的距離遠(yuǎn)大于信號波長時為遠(yuǎn)場;反之，則為近場。設(shè)均勻線性陣列相鄰陣元之間的距離（又稱陣列孔徑）為d，聲源最高頻率語音的波長（即聲源的最小波長）為λmin，如果聲源到陣列中心的距離大于2d2/λmin，為遠(yuǎn)場模型，否則為近場模型，示意圖如下圖1所示。

麥克風(fēng)陣列的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

麥克風(fēng)陣列的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)可以分為線性拓?fù)?、平面拓?fù)?，還有三維拓?fù)?，如下圖2麥克風(fēng)的三種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，其中線性陣列的結(jié)構(gòu)簡單、容易分析、算法復(fù)雜度相對較低，但是他的估計有效性估計是一維的，只能定位信號源的方向角度。平面陣列中常見的是均勻圓陣，如下圖3京東公司推出的叮咚mini的就是4顆麥克風(fēng)均勻按圓形排列。

圖3京東叮咚mini的麥克風(fēng)均勻圓陣

定位原理

TDOA定位是一種利用時間差進(jìn)行定位的方法。通過測量信號到達(dá)監(jiān)測站的時間，可以確定信號源的距離。利用信號源到各個監(jiān)測站的距離（以監(jiān)測站為中心，距離為半徑作圓），就能確定信號的位置。但是絕對時間一般比較難測量，通過比較信號到達(dá)各個監(jiān)測站的絕對時間差，就能作出以監(jiān)測站為焦點，距離差為長軸的雙曲線，雙曲線的交點就是信號的位置。

假設(shè)測得聲源到第n個麥克風(fēng)接收到聲源所發(fā)出的聲音信號的時刻分別為ti（i=1，2，3，4...n），且假設(shè)標(biāo)簽到第n個基站的距離為ri（i=1，2，3，4...n）如下圖4聲源到麥克風(fēng)的傳輸示意圖。

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在基站之間完全同步的情況下，得出定位標(biāo)簽相對于四組定位基站（假設(shè)1#、2#為第一組，2#、3#為第二組，3#、4#為第三組，4#、1#為第四組）的距離差di12～di14為：

假設(shè)空間布有N個基站，同時利用多個TDOA 測量值可以構(gòu)成關(guān)于標(biāo)簽位置的雙曲線方程組，求解此方程組即可得到標(biāo)簽坐標(biāo)。

TDOA估值進(jìn)行聲源定位，三顆麥克風(fēng)陣列可以確定空間聲源位置，增加麥克風(fēng)會增高數(shù)據(jù)精度。定位的方法有MLE最大似然估計，最小方差，球形差值和線性相交等，TDOA相對來講應(yīng)用廣泛，定位精度高，且計算量最小，實時性好，可用于實時跟蹤，在目前大部分的智能定位產(chǎn)品中均采用TDOA技術(shù)作為定位技術(shù)。

廣州大學(xué)華軟軟件學(xué)院省級“創(chuàng)新強(qiáng)校工程”科研項目《基于人工智能的自然語言交互設(shè)備研究》（2017KQNCX274）

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