在基于双麦克风的声学场景分析中,当双麦克风间距变小并且多个声源不断运动时,传统方法对于多个运动声源角度估计的准确性会降低。该文提出了一种适用于近距离双麦克风,对多个运动声源方向进行估计的方法。该方法提出利用改进的Gammaton...在基于双麦克风的声学场景分析中,当双麦克风间距变小并且多个声源不断运动时,传统方法对于多个运动声源角度估计的准确性会降低。该文提出了一种适用于近距离双麦克风,对多个运动声源方向进行估计的方法。该方法提出利用改进的Gammatone滤波器对混合声源样本进行时频分析,通过提取与声源方向相对应的过零点时间差(zero-crossing time difference,ZCTD)的特征信息,利用Gauss函数对ZCTD进行统计分析,最终实现多个运动声源方向的确定。对于不同性质、不同速度、不同轨迹的多个运动声源,测试结果表明:该方法对其角度的估计准确性较好。展开更多
文摘在基于双麦克风的声学场景分析中,当双麦克风间距变小并且多个声源不断运动时,传统方法对于多个运动声源角度估计的准确性会降低。该文提出了一种适用于近距离双麦克风,对多个运动声源方向进行估计的方法。该方法提出利用改进的Gammatone滤波器对混合声源样本进行时频分析,通过提取与声源方向相对应的过零点时间差(zero-crossing time difference,ZCTD)的特征信息,利用Gauss函数对ZCTD进行统计分析,最终实现多个运动声源方向的确定。对于不同性质、不同速度、不同轨迹的多个运动声源,测试结果表明:该方法对其角度的估计准确性较好。
