在室内麦克风阵列声源定位算法的研究中,混响和噪声对定位精度影响很大,传统的声源定位算法无法在高混响和低信噪比的环境中保持较高的定位精度。为了解决这一问题,提出一种基于卷积神经网络的室内声源定位算法,该算法提取麦克风阵列接收信号的相位加权广义互相关函数作为训练特征,获取目标声源三维位置信息。基于NOIZEUS数据库的实验结果表明,该方法能够通过训练适应不同的声学环境,与其他基于学习的室内声源定位算法相比,其在高混响与低信噪比环境下仍具有较好的定位性能与鲁棒性,具有较大的研究和应用价值。

这个程序是本人写的一个基于BP神经网络算法解决室内声源定位问题模拟程序，程序的原理在我的一篇博客当中有详细叙述，博客的链接为https://blog.csdn.net/ahhhhhh520/article/details/106126759

声源定位摄像头系统资料（stm32加51）

STM32-声源定位 源码

基于TDOA声源定位算法仿真 声源定位算法是利用麦克风阵列进行声音定位，属于宽带信号，传统的MUSIC和DOA算法并不适用该场景，本仿真主要用TDOA算法进行定位。 MATLAB加密程序

基于广义互相关时延估计算法声源定位 很好很强大

基于stm32声源定位系统,亲自测试过，可以用

TDOA定位算法，基于7站定位算法，Taylor算法，仿真分析，误差分析

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基于广义互相关函数的时延估计算法引入了一个加权函数，对互功率谱密度进行调整，从而优化时延估计的性能。根据加权函数的不同，广义互相关函数有多种不同的变形，其中广义互相关-相位变换方法（Generalized Cross Correlation PHAse Transformation，GCC-PHAT）方法应用最为广泛。GCC-PHAT方法本身具有一定的抗噪声和抗混响能力，但是在信噪比降低和混响增强时，该算法性能急剧下降。 研究表明麦克风对的GCC-PHAT函数的最大值越大则该对麦克风的接收信号越可靠，也就是接收信号质量越高。 更多说明参见本人博客：https://blog.csdn.net/qq_31556747/article/details/90242097