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统。
使用广义互相关函数时延估计算法,根据两个麦克风信号的互相关函数峰值来估计时
延值。在本例中,如果对两个麦克风一个周期的数据进行互相关,再通过互相关结果
最大值,可以得到两个麦克风之间接受到声音信号的延时时差。
这时,再通过简单公式:声音距离麦克风 0 与麦克风 1 之间距离 差= 延时时差 * 声速,则可以得到两个麦克风距声源的距离之差。而如果想要只是单纯实现“声音导向,舵机随声而转”的效果,并不需要继续计算声音距离。而只需要指导声音的方位即可。
声音定位这一块的论文,其实可以查到许多,这一方向如果要深入其实也有许
多事情可做:比如尝试使用傅里叶变换进行互相关,再比如更多更高级的声源定位
算法,基于波束形成 (Beamforming)的方法、基于高分辨率谱估计的方法、基于
声达时延差(TDOA)的方法等等。而这次大作业上声音定位的顺利实践,其实
只是对声音定位的一个非常简单的应用罢了。感谢此次大作业让我感受到从无到有
的美妙,也让我迈出了从思想到实践的一大步
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