准确的时延估计（Time Delay Estimation，TDE）是基于到达时间差（Time Difference of Arrival，TDOA）的声源定位技术的前提.在众多时延估计算法中，广义互相关（Generalized Cross Correlation，GCC）算法因其较低的运算复杂度和易于实现的特点得到了广泛的应用.针对不同的噪声情况，GCC时延估计算法利用不同的加权函数来抑制噪声干扰.本文在介绍麦克风阵列模型和GCC时延估计算法的基础上，针对GCC算法的弊端提出了一种改进算法，并在多种信噪比条件下，对部分加权函数的GCC时延估计算法进行了MATLAB仿真，通过比较其时延估计性能和声源定位精度，分析了这些加权函数各自的优劣性.

基于麦克风阵列的声源定位系统硬件设计与算法研究

一种改进的近场波束形成方法，翟永刚，吕明，本文针对麦克风阵列系统应用中，信号源位于阵列近场而干扰噪声源位于阵列远场的声学环境，研究了一种有效的近场波束形成算法。该

说话者锐利 适用于C＃的ReSpeaker麦克风阵列v2.0 API 目标 Seeed ReSpeaker麦克风阵列v2.0 Visual Studio 2017 .NET Framework 4.6.1 设置 安装DFU和LED控制驱动器 如何使用 查看范例 命令提示符 Windows表格

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，麦克风阵列音频定位方案引起科研企业和开发人员的广泛关注。　　目前业界正在使用MEMS麦克风阵列子系统开发嵌入式音频定位、自动语音识别和自动说话人识别解决方案，声音识别定位是我们识别确认他人身份的基本功能，当我们听到有人讲话时，会将头转向说话人，查看说话人。　　音源定位是自动语音识别和自动说话人识别系统的一个重要环节，对于提高语音识别系统的性能至关重要。麦克风阵列可捕捉从不同方向传来的声音，通过算法运算

天猫精灵M1智能音箱拆解，详细介绍内部各个功能模块和芯片等

基于波束形成法的麦克风阵列语音增强技术研究 波束形成法 麦克风阵列 语音增强技术

讲诉的是怎样利用麦克风进行声源的定位。让你了解这方面的知识。对于这些有所了解。

这是一篇硕士生论文，蛮有权威性，介绍的方法比较经典，运用的数学知识比较有说服力

【论文：麦克风阵列增强】Speech Enhancement Based on the General Transfer Function GSC and Postfiltering...-附件资源