基于麦克阵列的声源定位研究

麦克风阵列波束成形

随着移动自组织网络在各个领域内得到广泛的使用，其安全性研究显得越来越重要。DDoS攻击给有线网络造成了很大的威胁，同样也威胁到了移动自组织网络的安全性。由于移动自组织网络和有线网络存在着结构型差异，因

语音卡 适用于Raspberry Pi的 , , 和的驱动程序。 安装看到的语音卡 获取看到的语音卡源代码。 并安装所有Linux内核驱动程序 git clone https://github.com

手持产品结构的空间限制越来越多,扬声器越来越小,要求的声音越来越大,抑制各种各样的噪声和回声(视频免提通话时的线性、非线性回声),在噪声环境下实现清晰的语音通信,是一个面临解决的问题。美国富迪科技(F

研究了一种基于该方法的分布式麦克风阵列,详细分析了节点测向离散误差产生的原因,仿真分析了该误差对最终定位结果的影响,并提出一种节点优选的建议。仿真结果表明,所述措施能够有效消减定位误差。

这是Eric Lei( )和Larry Tang( )针对ECE 3140(嵌入式系统)的最终项目。 该软件是为Freedom K64F开发板编写的。 我们使用了两个Adafruit MAX9814麦

可以参考的4麦克风和6麦克风阵列的硬件电路图,使用苏州顺芯的音频ADC

1.前言 自动语音识别、语音模式识别和说话人识别及确认等应用对噪声十分敏感,信源定位识别是音频和语音信号捕捉处理应用的一个关键的预处理功能。特别是基于微机电系统(MEMS) 的麦克风阵列出现后,麦克

人耳听觉定位的一个主要因素是ITD。在传统的计算声场景分析方法中，对ITD的估计采用对双耳神经发放率做互相关求得。但该方法具有计算量大和抗噪声能力弱两大缺陷，给实现运动声源实时定位带来了巨大瓶颈。对较

基于时延估计（TDE）的声源定位算法是数字助听器中的核心算法之一，其估计精度会受到噪声和采样频率等因素的影响，导致了定位的不准确性。针对这一问题，结合相关峰精确插值算法（FICP），提出了一种基于二次