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基于半球型麦克风阵列的点声源定位系统智能检测前端设计与实现

2017-03-23刘祥楼王晓东刘昭廷刘瑞男

电子设计工程 2017年5期
关键词:麦克风声源噪声

刘祥楼,王晓东,刘昭廷,刘瑞男

(1.东北石油大学 黑龙江 大庆163318;2.黑龙江省高校校企共建测试计量技术及仪器仪表工程研发中心黑龙江 大庆163318)

基于半球型麦克风阵列的点声源定位系统智能检测前端设计与实现

刘祥楼1,2,王晓东1,刘昭廷1,刘瑞男1

(1.东北石油大学 黑龙江 大庆163318;2.黑龙江省高校校企共建测试计量技术及仪器仪表工程研发中心黑龙江 大庆163318)

本文系统阐述了自行研发的半球型麦克风阵列的点声源定位系统智能检测前端的设计与实现。本系统以STM32单片机为核心、以半球形麦克风阵列为声源检测单元、与信号调理模块及数据传输模块共同构建一个智能检测前端,针对点声源以不同的角度和方位同步实时多点采集噪声信息,并对多点信号同步归一化处理。经过测试本智能检测前端噪声分辨率0.1 dB。

半球型麦克风阵列;点声源定位;智能检测;噪声;多点信号同步归一化

点声源检测与定位是领域内研究热点,基于麦克风阵列的检测与定位是行之有效方法[1-2]。目前麦克风阵列模型主要有平面式和立体式两种[3-4]。平面式阵列算法相对简单,但在检测高度方面受到了相应的限制[5]。立体式阵列定位更加精确,但算法也更加复杂[6-7]。文中提出了一种基于半球型麦克风阵列非均匀布点实现点声源定位方法。阵列由19个电容式麦克风分四层布设在直径为10公分的半球面上,第一层布点在中心点o,其余三层分别以间隔60°排布6个麦克风,分别对应标号 a1,a2,…,a6、b1,b2,…,b6、c1,c2,…,c6,第二层a1与第三层对应点b1相对平面投影夹角30°。球面上麦克风的方向沿着球心到该点的法线方向排布。

1 点声源定位系统组成与智能检测前端硬件系统设计

本着以需求为导向实现整体任务分解,按相对独立功能化分模块的主体设计思想,将自行研发的基于半球型麦克风阵列的点声源智能定位系统整体任务分解为3个主体部分,一是点声源噪声信息多路同步实时采集,二是多路信息的同步归一化处理,三是实现点声源空间定位。为此,将前两项任务划归成两个独立功能模块,由智能检测前端完成;第三项点声源定位任务主要是根据大量的同步归一化数据,经软件定位算法计算获得。麦克风阵列布点正视图如图1所示。系统设计19路麦克风构成半球阵列构成多路信息实时同步采集,整体由智能化测量前端和系统数据分析与处理上位机两部分组成。智能检测前端硬件系统采用STM32单片机为核心,其主体构成除了STM32处理器之外,还包括麦克风阵列、信号调理电路、与上位机的无线通信电路,智能检测前端结构参见图2。

图1 麦克阵列数学模型俯视图

图2 声源定位系统组成框图

前端传感器阵列作为系统最为关键的组成部分,其选型复杂多变,本设计采用心型指向式麦克对声源信号进行实时采集,其声压灵敏度为50 mV/dB[8]。麦克风阵列输出信号调理电路主要包括声压信号阻抗变换和交流放大[9]两部分,由于采用单电源供电,所以交流放大的参考需要取中间电压作为参考电压,对于放大后的信号需要的是交流量而不是绝对值,因此采用电阻对5 V进行分压,然后通过运放跟随输出得到用于提供放大的基准VREF。放大后的交流信号通过检波电路,变换为直流电压送给A/D进行采集。运放采用了精密放大器OPA340[11],该运放具有低噪声、低失调电压、高压摆率等优势[12],对于声音信号放大优势明显[13]。检波电路采用了两只肖特基快速二极管SS34,以满足信号频率较高时的整流需求。单通道信号处理电路如图3所示。

图3 单通道信号调理电路

2 智能检测软件程序设计

智能检测软件程序主要负责数据的采集、处理及存储。通过DMA[14]开始数据采集,数据处理模块则等待采集完成后的DMA中断请求[15],一旦发生中断请求则说明数据采集已经完成,接下来进行数据处理,然后将处理完的数据打包写入到串行FLASH进行存储。若数据发生异常,则上传异常数据到主机,同时若主机发起查询命令,则上传主机需要的数据。系统软件流程如图4所示。由于数据通道较多,为方便数据的高效通信采用编码通信。PC机作为上位机,而智能前端作为下位机,上位机定期发送查询命令,下位机收到命令并解析协议后按上位机需求上传数据,当下位机数据异常时提出上传请求,并将异常数据按要求发送到上位机。数据通信协议如图5所示,数据的帧头和帧尾分别作为数据传输起始与结束标志。图5(a)为上位机数据查询格式,通过B0告知下位机回传数据的通道。图5(b)为单通道发送数据格式,帧头和帧尾作为统一的标识,每一通道采用两字节回传,R0低5位为当前数据的通道地址,6、7位为当前数据的量程,最高位为地址标识位;R1低7位为当前数据有效数值,最高位为数据标识位,数据实际值为。该数据编码方式有效的节省了数据传输量和传输时间,提高了传输效率。

图4 智能检测软件流程

图5 通信协议数据格式

3 智能检测前端系统实现与试验测试

为保证模拟信号放大不受干扰,智能检测前端信号采集和控制处理相对独立,具体系统实现麦克信号采集阵列如图6(a)所示,控制处理板如图6(b)所示。由于实际电路系统中每路麦克风传感器的灵敏度略有差异,信号放大电路也难以保证其完全一致,所以在数据测试之前需要对每一路信号进行校准,从而保证各个通道对信息反映的一致性。具体测试环境,选定50平米的声学实验室,室内温度23℃,相对湿度42%,声源为Type4205和HP1001,将智能检测前端固定在离地面三米的室内顶端,分别将声源放置不同的方位。譬如位置1声源放置于a1,b6,c1三角辐射区域内,对外输出声级80 dB。PC上位机发送采集命令0XFF 0X13 0X00,获取所有通道数据,从机传回数据如表1所示。由表2中数据可以看出,各个通道采集到得数据反应了声源所处的位置,与实验测试声源的摆放位置是一致的。通过对智能检测前端系统测试其噪声分辨率0.1 dB。

图6 智能测试前端电路实物图

表1 系统测试数据

4 结 论

文中提出的基于半球型麦克阵列的声源定位系统,其智能检测前端系统的试验测试结果表明:19路噪声信息采集声压传感器灵敏度均采用同型号同批次的麦克风其声压灵敏度50 mV/dB,经过系统调试各路对噪声的分辨率和测试精度协调一致,智能检测前端系统噪声分辨率0.1 dB。实现了19路噪声信息的实时同步采集、处理与无线传送。

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[3]李文,夏秀渝,何培宇,等.基于麦克风阵列的近场声源定位[J].四川大学学报:自然科学版,2008,45(2):307-310.

表2 系统测试数据

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Front end design and implementation of the intelligent point sound source localization system based on hemispherical microphone array

LIU Xiang-lou1,2,WANG Xiao-dong1,LIU Zhao-ting1,LIU Rui-nan1
(1.Northeast Petroleum University,Daqing 163318,China;2.The University-enterprise R&D Center of Measuring and Testing Technology&Instrument and Meter Engineering in Heilongjiang Province,Daqing 163318,China)

The front end design and implementation of the intelligent point sound source localization system based on the hemispherical microphone array which is developed independently is showed in this paper.The system consists of the STM32 MCU as the core,a hemispherical microphone array as the sound source detection unit,and the signal conditioning module and data transmission module.The noise information coming from a point sound source is collected by the system in different angle and azimuth synchronously in real-time,and the signals from different detection units are normalized in the system.After testing,the intelligent detection front end system shows a noise detection resolution as low as 0.1dB.

hemispherical microphone array;point sound source localization;intelligent detection;noise;multi point signals synchronization normalization

TN98

:A

:1674-6236(2017)05-0183-04

2016-04-15稿件编号:201604165

黑龙江自然科学基金项目资助(F201227);东北石油大学培育基金项目

刘祥楼(1963—),男,黑龙江大庆人,博士,教授。研究方向:智能仪器、虚拟仪器。

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