基于麦克风阵列的机器人声源定位系统研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 传统声源定位方法概述 | 第11-13页 |
| 1.3 声源定位技术国内外发展现状 | 第13-15页 |
| 1.3.1 国外发展现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 国内发展现状 | 第14-15页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章 基于麦克风阵列的模型分析与建立 | 第17-27页 |
| 2.1 语音信号传播模型分析 | 第17-19页 |
| 2.1.1 近场模型 | 第18-19页 |
| 2.1.2 远场模型 | 第19页 |
| 2.2 阵列信号接收模型建立 | 第19-21页 |
| 2.2.1 理想环境模型 | 第19-20页 |
| 2.2.2 单源多元混响模型 | 第20-21页 |
| 2.3 麦克风阵列结构设计 | 第21-22页 |
| 2.4 几何空间定位方法 | 第22-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 信号预处理和语音端点检测 | 第27-39页 |
| 3.1 阵列空间采样 | 第27-28页 |
| 3.1.1 语音特性 | 第27页 |
| 3.1.2 空间采样定理 | 第27-28页 |
| 3.2 室内噪声与混响 | 第28-30页 |
| 3.2.1 室内噪声 | 第28-29页 |
| 3.2.2 室内混响 | 第29-30页 |
| 3.3 信号预处理 | 第30-34页 |
| 3.3.1 滤波去噪 | 第30-31页 |
| 3.3.2 预加重 | 第31页 |
| 3.3.3 加窗分帧 | 第31-34页 |
| 3.4 语音端点检测 | 第34-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于时延估计的定位算法研究 | 第39-54页 |
| 4.1 基于互相关的时延估计算法 | 第39-43页 |
| 4.1.1 传统互相关时延估计 | 第39-40页 |
| 4.1.2 广义互相关时延估计 | 第40-41页 |
| 4.1.3 仿真实验分析 | 第41-43页 |
| 4.2 最小均方(LMS)自适应时延估计算法 | 第43-46页 |
| 4.3 引入二次相关法估计时延 | 第46-49页 |
| 4.3.1 二次相关法 | 第46-47页 |
| 4.3.2 广义二次相关时延估计算法 | 第47-48页 |
| 4.3.3 仿真实验分析 | 第48-49页 |
| 4.4 基于时延估计改进的声源定位算法 | 第49-53页 |
| 4.4.1 算法思想 | 第49-50页 |
| 4.4.2 仿真实验分析 | 第50-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 声源定位系统设计与实现 | 第54-67页 |
| 5.1 系统平台组成 | 第54-55页 |
| 5.2 硬件准备 | 第55-57页 |
| 5.2.1 麦克风阵列设计 | 第55-57页 |
| 5.2.2 模拟机器人头部设计 | 第57页 |
| 5.3 软件程序设计 | 第57-61页 |
| 5.3.1 时延估计 | 第58-59页 |
| 5.3.2 空间定位与显示 | 第59-61页 |
| 5.4 实验结果与数据分析 | 第61-66页 |
| 5.4.1 实验数据分析 | 第61-63页 |
| 5.4.2 定位结果分析 | 第63-66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 主要工作总结 | 第67页 |
| 6.2 研究展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 作者简介 | 第75-76页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第76页 |
