日常生活中，人耳會對聽到的聲音自動進行識別定位：在嘈雜的環(huán)境中與人交談，耳朵幫助我們定位交流對象，集中注意力與其交談；當汽車從身后駛來，耳朵讓我們快速判斷聲源距離，預警危險......這些“聽音辨位”的能力，就是人耳的聲源定位能力。

人耳的“聽聲辯位”功能解決了部分生活問題，但在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中，人耳在識別精度和時間上存在一定局限性，無法滿足復雜的工業(yè)環(huán)境下的聲源定位：

在環(huán)境嘈雜、設備繁多的工廠中，人耳無法精確定位管道泄漏的位置；

人耳無法區(qū)分100米高的風力發(fā)電機組，其中哪一個葉片的風噪更大。

更先進的聲源定位技術(shù)綜合了傳感器、數(shù)據(jù)采集、信號處理等技術(shù)，模擬人耳對聲音的定位機理，實現(xiàn)更精準的定位精度、更寬的頻率范圍、更大的聲音強度范圍。本期歐時課堂為大家介紹聲源定位技術(shù)及其應用，如對本期內(nèi)容感興趣的話，不要忘了點贊或在看哦~

聲源定位原理

根據(jù)不同應用要求，有以下三種定位原理。

仿人雙耳聲源定位

人耳聽覺系統(tǒng)能夠同時定位和分離多個聲源，這種特性經(jīng)常被稱作“雞尾酒會效應”。用計算機模仿人類聽覺生理和心理機制建立聽覺模型，其研究范疇稱為計算聽覺場景分析。

雙耳聽覺定位跟蹤多運動聲源系統(tǒng)采用了一種新的跟蹤算法。算法聯(lián)合所有可靠頻道間的概率，以便在目標空間中產(chǎn)生似然函數(shù)。似然函數(shù)描述了在一個特定的時間序列內(nèi)的機動聲源的方位角。最后利用隱馬爾可夫模型來形成連續(xù)跟蹤和自動地探測機動聲源的數(shù)量。

基于時間差（TDOA）的聲源定位

大多數(shù)聲源定位都是基于到達時間差的方法。聲波以一定速度在空氣中傳播，到達設置的不同位置，傳聲器的相位不同，根據(jù)這些傳聲器對同一聲音錄制的相位差別，可以求得同一聲音到每對傳聲器的時間差值。

得到該時間差后，可以確定這個聲源處于以這對傳聲器所處位置為焦點，到達時間差所對應的聲音傳輸距離在參數(shù)的雙曲面上。使用多對傳聲器得到多個雙曲面，聲源位置就處于這些雙曲面的相交點。

基于聲壓幅度比的定位方法

這種方法利用不同傳聲器接收到的，來自同一聲源的聲音信號的聲壓幅度差異，實現(xiàn)聲源定位。

利用盲信號分離算法實現(xiàn)混合聲源信號的分離，根據(jù)譜估計的相似度確定接收信號中各聲源的分配情況，結(jié)合幅度差異因子獲得傳感器的聲源信號分布，再通過單聲源的聲壓幅度比模型確定聲源位置，實現(xiàn)多聲源定位。

聲源定位技術(shù)的應用

通過聲源定位技術(shù)，可以確定產(chǎn)生問題的位置方位，在軍事、工業(yè)、航空航天、智能制造等行業(yè)都有應用需求。

軍事

聲源定位技術(shù)可以用來測量在地面作戰(zhàn)的炮兵陣地，找到隱藏在某地的狙擊手位置，還可用于測量彈藥試驗火炮的著落點和空中炸點。

工業(yè)制造

當設備老化或發(fā)生其他故障時，會產(chǎn)生異于平常的工作噪聲，通過定位噪音來源，從而對設備進行檢修。同時聲音信號的非接觸性，可以有效避免振動信號數(shù)據(jù)采集困難。

智能機器人

在光線不足的情況下，或是在機器人“視野”無法到達的地方，機器人找不到目標在空間中的位置。當給智能機器人安裝聲源采集裝置，在進行人機交互時，通過語音告訴機器人所在位置，機器人根據(jù)聲源信號進行處理，得出聲源具體位置后進行決策，使交互對象進入其“視野”之內(nèi)。

為了提高聲源定位分辨力，還需借助技術(shù)手段。計算機、人工神經(jīng)網(wǎng)絡等信號處理技術(shù)，與聲源定位技術(shù)的相互融合，使被動聲定位技術(shù)的功能更強大，為生活、生產(chǎn)滿足更多精準定位的需求。

責任編輯：haq