聲音定位演算法

1. 如何檢測麥克風陣列聲源定位的性能好壞

一般來說，基於麥克風陣列的聲源定位演算法劃分為三類：一是基於波束形成的方法；
二是基於高解析度譜估計的方法；
三是基於聲達時延差（TDOA）的方法。
基於最大輸出功率的可控波束形成技術Beamforming，它的基本思想就是將各陣元採集來的信號進行加權求和形成波束，通過搜索聲源的可能位置來引導該波束，修改權值使得傳聲器陣列的輸出信號功率最大。
這種方法既能在時域中使用，也能在頻域中使用。
它在時域中的時間平移等價於在頻域中的相位延遲。
在頻域處理中，首先使用一個包含自譜和互譜的矩陣，稱之為互譜矩陣（Cross-Spectral Matrix，CSM）。
在每個感興趣頻率之處，陣列信號的處理給出了在每個給定的空間掃描網格點上或每個信號到達方向（Direction ofArrival，DOA）的能量水平。
因此，陣列表示了一種與聲源分布相關聯的響應求和後的數量。
這種方法適用於大型麥克風陣列，對測試環境適應性強。
GLFore的acam100就是這個原理。

2. 新增加的聲音選項是什麼東西

HRTF（Head Related Transfer Function）：頭相關變換函數，是一種音效定位演算法，對應時域的HRIR（Head Related Inpulse Response），頭相關沖擊響應。

3. 聲波與慣性定位

聲波或聲吶定位都是使用聲吶測距和頻移測量。高頻聲波感測器也叫做聲信號發生器，有多種功能:發射頻率范圍為千赫茲的聲波(聲吶)脈沖，用另外一個感測器接收，就可以求出這兩個感測器之間的距離。也可以將其用於炮檢系統，根據船和其他炮點的位置，對炮點和拖纜進行定位。

在施工禁區可以使用用錨固定的聲信號收發兩用機。需要定位的船和下井儀器發射聲吶脈沖，固定的聲信號收發機接收到詢問信號之後，發射編碼響應。有些系統根據船上幾個感測器接收到的信號的相位差確定聲信號收發機的方向(與根據時差可以確定地震射線的視方向的原理類似)，大多數系統都是測量雙程旅行時的。如果水深在20m～500m之間，可以放置四個或更多的聲信號收發機，每個收發機之間的距離為1km～6km。如果收發機離海底的距離為5m～10m，可以增大測量的量程。這些收發機是可回收的，使用年限為5a。

在每次使用之間需要對收發機的位置進行檢驗，這不僅因為收發機的位置是不確定的，而且可能存在局部的速度與傳播條件的變化。一般使用另外的定位系統在測量區域內利用十字交叉法對收發機進行校驗。因為有時收發機會移動，特別是在發生風暴時，所以在使用時需定期對其位置進行校驗。聲波收發機的相對定位精度的允許誤差應該是±5m，而測量的絕對精度與定位收發機的方法有關。

多普勒聲吶系統是一種船跡推演算法，也就是說，從一個起點開始測量船速然後求積分，就得到船的位置。船的四個方向上，在靠近海底的四個位置上放置四個聲吶束來測量船的速度。這些聲吶信號反射回船上，而船相對於海底是移動的，所以聲吶的頻率經歷了多普勒頻移。根據每束聲吶的頻移就可得到船在每個方向上的速度分量。在運動的船上的觀察者會發現，多普勒效應在移動的方向上相對於信號源壓縮了波前。如果v是信號在介質中的傳播速度，v_s是船在聲吶束方向上的速度分量，則在船上測量到的信號的波長為(v-v_s)/f_s;但是在一個固定的站點上觀察到的波長是v/f₀，所以，f₀=f_sv/(v-v_s)。如果觀察者以速度v₀向一個固定的信號源移動，則觀察到的結果是 如果信號源與觀察者都移動， 如果觀察者所在的船向一個反射點運動，則v₀就變為v_s，並且

地震勘探

在實際測量中，將船頭和船尾的測量結果平均起來以減少船俯仰的影響;將船右舷和左舷的測量結果平均起來，以減少船左右搖晃產生的影響。一般四條聲吶束與船的航線的夾角都為45°，而不是在航線的前後和垂直方向上，以提高測量的精度。根據測量結果可求出船的航速(結合陀螺羅盤的定向信息)，將船速求積分，就可得到船的位置。速度測量中的微小誤差在積分中會累積起來，會使每小時位置的累積誤差達到100m。因此需要進行定期校準，才可保證測量的精度。也就是說，定期採用獨立測量方法進行定位。在深水區域，水體的不均勻性使聲吶束產生散射，觀測到的是相對於水體的多普勒頻移而不是相對於海底的測量結果，這些都會使測量精度明顯降低。如果是300kHz的多普勒聲吶系統，測到的洋底會淺200m，而若頻率是150kHz，測量誤差會達到400m～500m。

慣性導航系統測量正交方向的加速度，一次積分求出船速，再次求積分，就可得到船相對於某個已知起始點的位置。加速度計一般安放在一個穩定的平台上，用水準反饋系統保持系統的水平，陀螺反饋系統保持加速度計的方向。有另外一種獨立的導航系統定期進行定位以校準慣性導航系統，減少測量的累積系統誤差，在地球物理中使用的慣性導航系統的累積誤差速率為200m/h。

4. 怎樣算回聲定位的題目

設聲源到障礙物之間的距離為D，那麼聲音被障礙物反射回聲源所走的路程S=2D。空氣中聲速V=340米每秒，只要測量出聲源發生到接收到回聲的時間T，即可計算出聲源到物體間距離。S=2D S=VT 即可算出D=VT/2。

5. 3D聲音身臨其境的效果是怎麼做出來的

A3D技術與傳統做法最大的不同之處，在於它可以只利用一組喇叭或者是耳機，就可以發出逼真的立體聲效，定位出環繞使用者身邊不同位置的音源。這種音源追蹤的能力，就叫做定位音效，它使用當時的HRTF的功能來達到這種神奇的效果。所謂HRTF的全名是Head—Related Transfer Function（頭部相關位置轉換），就是在三度立體空間中，人耳是如何監測和分辨出聲音來源的方法。簡單的說一下，就是聲波會以幾百萬分之一秒的差距先後傳到你的耳朵裡面，而我們的大腦可以分辨出那些細微的差別，利用這些差別來分辨聲波的形態，然後在換算成聲音在空間里的位置來源。在目前多數的3D音效的音效卡上，都是使用HRTF的換演算法來轉換游戲里的聲音效果，誤導你的大腦聽到聲音是來自不同地方的。支援聲源定位的游戲將聲音與游戲的物件、人物或是其他的聲音的來源結合在一起，當這些聲音與你在游戲中的位置改變時，音效卡就將依據相對位置來調整聲波訊號的發送。

6. 如何實現機器人精準的聲源定位

給機器人加裝空氣聲吶系統就可以。麥克風陣列是空氣聲吶的硬體部分之一，空氣聲吶可以實現前端數據採集並進行處理。
空氣聲吶是由一定數目的聲音感測器按一定幾何形狀排列組合而成的電子設備，不同數目的聲音感測器及不同的組合形狀會給空氣聲吶帶來不同的性能差異，具體可以根據實際需求選用不同數目的聲感測器及陣列形狀。這決定了空氣聲吶具備單個聲感測器不具備的兩大功能：

1、聲音增強——由於空間范圍雜訊相關性較差，陣列可以對接收的信號進行信號增強，同時濾除大部分雜訊信號。
2、聲音定向——利用陣列空間信息，空氣聲吶可以實時採集多通道信息並實時計算聲源方位，根據陣型維度的不同，空氣聲吶可以實現在多個維度范圍內的靈活定向。

7. 聲音識別和語音識別算是人工智慧嗎

做這個行業還是蠻多的，做演算法做完了之後他的環境聲沒有考慮進去，比如說他的原廠識音還是不好。必須要貼的很近材料就識別出來，或者周圍噪音一大他也就不好了。他不是一個綜合的升學產品。

8. 迴音的計算公式

2S(距離，單位M）/340（聲速，單位M/S）=t(時間,單位S)

即2S/340=t(t為你聽到回聲的時間）

聲音在不同的介質中的傳播速度：

真空 0m/s（也就是不能傳播）

空氣（15℃） 340m/s

空氣（25℃） 346m/s

軟木 500m/s

煤油（25℃） 1324m/s

蒸餾水（25℃） 1497m/s

海水（25℃） 1531m/s

銅（棒） 3750m/s

大理石 3810m/s

鋁（棒） 5000m/s

鐵（棒) 5200m/s

9. 物理回聲定位計算題

從發射到返回,雙程用時4秒,則單程為2秒,所以深度為3000米.

10. 聲音定位中怎麼測的時間然後根據時間差來計算距離

這個靠人力很困難，得用專門的設備或者自己做的電路才行。
在大學生電子設計競賽中，一般是用單片機做。首先在系統中必須有一張地圖，且系統必須隨時知道自己的方位（有固定的角度參考基點）。
一般至少要有3個以上的點才能保持精度。它有個接收器（可360度旋轉，並可以測當前的角度），先在A點停下（A點坐標要可以知道），然後旋轉接收器，肯定存在一個角度的聲音強度特別大。此時，記下旋轉的角度（可以推算出斜率），那麼就說明，聲源和A點是在一條直線上，而且還知道它的斜率，這樣就可以通過A畫出一條直線（這個是在系統軟體中完成，人看不到）。
然後，再通過另外一個B點（同樣知道坐標），重復上面的過程，此時，B和聲源也一定在一條直線上，也知道了角度和斜率。因為聲源是同一個且只有一個，那麼這前後兩條線的交點必定就是聲源。
第三個點用來校驗和提高精度的，如果採集的點更多，精度會不斷提升。
PS：你的分析出現了方向性錯誤，聲源定位，並不是靠時間差的。
這種題目在以前大學生電子設計競賽中曾多次出現過。

你說的時間差定位，主要用在超聲波定位中，它屬於一種主動定位，也就是發生超聲波，同時開始計數，當接收到回波的時候，停止計數，根據時間差與聲波的速度，推算出障礙物的距離。
這種定位是一種主動定位，也是用單片機做的。前一種是被動定位，也就是直接確定發聲物體的位置。難度上來看，前者比後者難得多。後者，淘寶上直接可以買到商品，從40塊左右到300多都有。
而前者沒有直接的產品，需要自己做，技術難度比較高。