图5．1延迟一求和波束形成图 延迟．求和公式表示为⋯ Xm(t)=s(t一％(矽))+rim(t) (5—1) y(，)=∑％‰o一％(≯)) (5—2) m=l ％(≯)：％一—(m-1)d—eos矽(5-3) C 其中矽表示阵列指向，d表示相邻麦克之间的距离，c表示声速，口=【口1，a2，⋯，aMlr 是对M路语音信号所加的权值，也称之为波束控制因子，％’(≯)是声源到第m个麦 克风的实际时延，％(≯)是对第m个麦克风接收到的语音信号的时延补偿。nm(t)是 第m路语音信号中混入的噪声。 为了保证系统的因果性，还需要对所有的麦克风延迟附加一个固定延迟％， 该固定延迟要大于或等于声波传过整个阵列长度所需时间的一半，即： fo≥掣一d (5-4) 5．2基于有／无语音概率检测的LSA—MMSE方法 基于高斯分布模型的MMSE估计法，可以有效降低“音乐噪声”[．71，但其对语 音谱的估计是在假定语音出现的条件之下，对带噪语音每一频点进行加权处理， 得到语音谱的估计值。实际语音段中，有的帧是带噪语音，有的帧只含噪声， 且 经过FFT变换后的带噪语音谱中并不是每一频点都含有语音，有的频点只含有噪 声。可以利用“软判决”思想，将有／无语音的概率【521(后面将会具体阐述)考虑进 去，具体流程如图5．2所示。 下面就经过延迟．求和波束形成的语音进行处理，具体算法如下阐述。

信道编码matlab代码Mic_Array 麦克风阵列板软件 C_DOA_BF：C代码通过USB音频从Mic阵列读取音频信号是否在Raspi3上进行了声源定位和超指向性波束成形测试 驱动程序：STM32F7xx的驱动程序：麦克风阵列板上的MCU For_Linux / STM32746G：Mic-Array板的固件，8通道16Khz USB音频（不适用于DOA和BF） 硬件：子板（8个麦克风）和主板（STM32F746和STA321MPL，RAM，USB ...）的示意图和布局 For_Win / STM32746G：麦克风阵列板的固件，2通道64Khz USB音频（执行DOA和BF并在通道8th上发送数据，来自麦克风1-8的通道1-7音频信号） Matab：临时的Matlab代码 中间件：板载麦克风阵列的中间件 Python：Python代码从Mic-array读取音频信号进行SSL，BF测试和验证算法 STM32F746_Mic_Array_Eclipse：Eclipse IDE上的Mic-array的固件项目（不执行DOA和BF） 实用程序：从ST复制

通过球麦克风阵列采集高阶声场的声压信息,采用球谐函数分解声场并建立信号模型,应用MUSIC算法提取出声源的方位。由于MUSIC算法在信号源相干性比较高,特别是声源比较接近时,其分辨率会严重下降,提出了一种基于空间平滑的瓣分块方法来提高定位的效果。仿真实验采用了一个72元的球阵,实验结果表明:提出的方法能同时有效地确定声场中多个声源的位置,能比较好地对抗噪声的影响。

麦克风阵列的拓扑结构研究

基于麦克风阵列的声源定位与语音增强方法研究_崔玮玮.caj

时空LCMV：多通道麦克风阵列降噪

设计了一个三维声源定位系统，提出了一个新的系统模型，并对传统的基于声波到达时间差（TDOA）的算法进行了优化，通过检测麦克风接收到信号的时间差，结合已知的阵列元的空间位置确定声源的位置，该系统声源采集部分由4个阵列成正四面体的麦克风组成，算法的硬件实现由TMS320C5416DSP芯片完成，整个系统实现了声源定位的功能.

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。

基于线性麦克风阵列的MUSIC算法MATLAB程序

一种基于麦克风阵列的声源定位算法研究，是论文