新自适应阈值的小波滤波在被动声源定位中应用

阚 阅 查富生 王鹏飞 李满天 宋宝玉

新自适应阈值的小波滤波在被动声源定位中应用

阚 阅1查富生1王鹏飞1李满天1宋宝玉2

（1.哈尔滨工业大学机器人研究所 黑龙江哈尔滨 150001 2.哈尔滨工业大学机械设计系 黑龙江哈尔滨 150001）

在被动声源定位研究领域，广义互相关法是应为最为广泛的一种定位方法。而基于小波滤波的广义互相关法克服了传统广义互相关法需要信号和噪声先验知识的局限性；很好的提高了相关噪声条件下的非平稳信号的定位精度。

被动声源定位；广义互相关法；小波滤波；自适应阈值

1 引言

基于广义互相关时延估计法的被动声源定位原理在被动声源定位技术中，传声器阵列用于接收目标声源信号代表传声器且空间坐标已知为（xi，yi，zi），S代表声源且空间坐标（x，y，z）未知为所求，ri为声源到达第i号传声器的传播距离。

同时根据距离=时间×速度，则以传声器M1为参考阵元存在以上方程：这里c为声源在空气中传播速度（一般为已知取值为340m/s），τi为声源传播到参考传声器M1与传播到其它传声器之间的时间差值。从方程（1）和（2）可知，只要估计出时间差值就可求出声源坐标位置参数（x，y，z）。这里s（t）为传声器接收的声源信号，wj（t）（j=1，2）为独立高斯白噪声且与声源信号互不相关，τ1为声源到达参考传声器M1与传播到传声器M2的时间差值。这里G12（f）为互功率谱函数，Ψ12（f）为加权函数，我们采用相位PHAT函数，因其具有更好的抵抗噪声和混响的能力。根据互相关函数性质，可知当τ-τ1=0即τ=τ1时，R12（τ）取最大值，所以对R12（τ）进行峰值检测即可得到两信号之间的时间差值。

2 基于新自适应阈值的小波去噪方法

小波降噪方法中，由Donoho提出的小波阈值去噪法是实现最简单、计算量最小，小波降噪方法中应用最广泛的一种降噪方法。因此本文采用小波阈值去噪法与广义互相关法相结合估计时延差值。

其中，小波阈值去噪法主要是基于在小波高频子空间中，实际信号的小波系较大，而噪声的小波系数较小。

小波阈值去噪原理：

（1）小波变换：首先确定小波基，本文采用由世界著名的小波分析学者Inrid Daubechies构造的Daubechies小波，这种小波的滤波器系数个数少，在分解与重构算法中所需的计算量少，这在信号的实时处理中非常重要；

（2）对各层子波信号进行阈值滤波处理：在运用同一种小波对带噪信号进行小波去噪处理的时候，阈值的选取对能否得到比较好的去噪效果起到了关键作用。

仿真条件如图1～3：声源信号为安静的环境下录制的一段一秒的语音信号“一”。

图1 信噪比为10dB情况下基于本文提出的阈值与提出的几种自适应阈值的小波阈值滤波去噪仿真结果

图2 信噪比为20dB情况下基于本文提出的阈值与提出的几种自适应阈值的小波阈值滤波去噪仿真结果

图3 信噪比为30dB情况下基于本文提出的阈值与提出的几种自适应阈值的小波阈值滤波去噪仿真结果

3 定位实验及结果分析

本文搭建了基于五元平面十字传声器阵列的定位实验平台（如图4所示）。

图4 基于五元平面十字传声器阵列的定位实验平台

最后，在信噪比为30dB情况下，我们对基于广义互相关方法进行定位的实验结果进行小波阈值滤波修正（见表1～3）。

表1 声源真实位置参数

表2 基于广义互相关方法定位实验结果

表3 基于小波阈值滤波修正后的广义互相关方法定位实验结果

4 结论

广义互相关时延估计法存在要求处理的信号是平稳信号、要求信号和噪声是互相独立不相关的、要求信号和噪声的先验知识。最后通过定位实验说明基于小波滤波的广义互相关时延估计方法的声源位置参数估计精度得到明显提高。

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O421+.2

A

1004-7344（2016）31-0230-02

2016-10-22

阚阅（1979-），女，吉林长春人，博士研究生，研究方向为被动声源定位系统、信号处理。

查富生（1975-），男，安徽芜湖人，硕士研究生导师，研究方向为神经计算。

王鹏飞（1977-），男，黑龙江五大连池人，博导，副教授，研究方向为仿生机器人。