目前基于麦克风阵列的声源定位方法大致可以分为三类:基于最大输出功率的可控波束形成技术.基于高分辨率谱图估计技术和基于声音时间差(time-delay estimation,TDE)的声源定位技术. 基于TDE的算法核心在于对传播时延的准确估计,一般通过对麦克风间信号做互相关处理得到.进一步获得声源位置信息,可以通过简单的延时求和.几何计算或是直接利用互相关结果进行可控功率响应搜索等方法.这类算法实现相对简单,运算量小,便于实时处理,因此在实际中运用最广. GCC-PHAT 基于广义互相关函数的时…

调试的过程太麻烦了,因此打算详细解释一下每步的含义,很多地方懂了之后发现其实很简单,但是学起来却发现很多地方无从下手,因为资料太少了,真的都是不断踩坑一点一点摸索出来的,写以此文以便后人乘凉 此处将展示一个完全独立的节点的编写过程,如果读者打算移植算法到ROS平台可以稍作阅读,首先是在仿真环境下要产生可以订阅的激光雷达数据和地图数据,最开始尝试了fake系列包的定位,但是尝试了几天之后发现,fake定位是真的fake,使用的是fake_localization,没有输出任何可用的传感器数据,完全…

webrtc的回声抵消(aec.aecm)算法主要包括以下几个重要模块: 回声时延估计 NLMS(归一化最小均方自适应算法) NLP(非线性滤波) CNG(舒适噪声产生) 回声时延估计 这张图很多东西可以无视,我们重点看T0,T1,T2三项. T0代表着声音从扬声器传到麦克风的时间,这个时间可以忽略,因为一般来说话筒和扬声器之间距离不会太远,考虑到声音340米每秒的速度,这个时间都不会超过1毫秒. T1代表远处传到你这来的声音,这个声音被传递到回声消除远端接口(WebRtcAec_BufferF…

说明 快速排序(QuickSort),又称分区交换排序(partition-exchange sort),简称快排.快排是一种通过基准划分区块,再不断交换左右项的排序方式,其采用了分治法,减少了交换的次数.它的基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归或迭代进行,以此让整个数列变成有序序列. 实现过程 在待排序区间找到一个基准点(pivot),便于理解一般是位于数…

工具环境ida7.0iphone 6ios 10.2 0x00:基本情况 1. 该app可以修改模拟手机地理位置(gps.基站.WIFI),拥有全局定位.指定应用定位.模拟扫街等功能,只能在已越狱的IOS系统上使用,安装须要用到Cydia,安装后主要分为插件与主程序两个部分,主程序负责与用户交互,插件主要实现了修改地理位置的功能.在Cydia插件安装目录可以找到它释放的xxtweak.dylib文件,拷贝出来后面做详细分析. 2. 程序运行后如果不是vip用户是不能使用修改定位的功能,如下: 0…

语音识别有近场和远场之分,且很多场景下都会用到麦克风阵列(micphone array).所谓麦克风阵列是一组位于空间不同位置的麦克风按一定的形状规则布置形成的阵列,是对空间传播声音信号进行空间采样的一种装置,采集到的信号包含了其空间位置信息.近场语音识别将声波看成球面波,它考虑各麦克风接收信号间的幅度差:远场语音识别将声波看成平面波,它忽略各麦克风接收信号间的幅度差,近似认为各接收信号之间是简单的时延关系.麦克风阵列可分为一维.二维和三维麦克风阵列.一维麦克风阵列,即线性麦克风阵列,各个麦克风…

2.1.1 题目与摘要 1.为什么要增强IPD? The phase differences between the discrete Fourier transform (DFT) coefficients for two microphone signals are one of popular spatial cues in the frequency domain. 非理想情况下,IPD会失真,会偏离纯净语音提取的IPD. 2.IPD在复杂场景(混响.噪声)下受到了什么影响? 我们可以从…

转载自:https://blog.csdn.net/baidu_38197452/article/details/77115935 基于LED的室内定位算法大致可以分为四类: 1. 几何测量法 这种方法需要估计接收端到己知LED灯的几何关系(距离或角度信息等),再通过计算获取待定位点的位置坐标.根据几何关系获取的信息,-般有RSS三边定位.AOA角度定位和TDOA双曲线定位等. 2. 场景分析法 送类定位算法又称为指纹定位法它通过分析场景中的特征来估计终端的坐标.一般分为两个阶段,离线数据库建立…

作者:桂. 时间:2017-06-03  21:46:59 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6937259.html 原文下载:http://pan.baidu.com/s/1hs5kgh2 前言 1982年的文章了,主要是基于GSC框架的麦克风阵列增强,梳理一下文章的思路.这篇文章主要有两点特色: 1)在Frost’s algorithm基础上,进行了理论扩展; 2)论述了基于麦克风阵列的GSC框架. 一.理论回顾 假设噪声为加性: 其中s是des…

一. 引言 如何从一副图片中找到车牌? 这是机器视觉的一个应用. 理所当然地, 思考的角度是从车牌本身的信息入手, 为了讨论方便, 下面均以长窄型蓝白车牌为例. 下图就是这样一张车牌的基本信息. 一眼看过去, 可以得到的信息有: 长宽比 - 3.14, 字符数 - 7, 第一个字符是汉字, 第二个字符是字母, 之后为5个字母/数字混合等距排列. 同时还可以大致了解到, 一个清晰的车牌应该拥有足够多的边缘信息, 换句话说, 边缘信息足够密集地聚集在一个3.14:1的矩形中. 所以今天介绍的算法,…