Алгоритм и устройство с адаптивным управлением характеристикой направленности на основе пространственно-временной обработки сигналов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.04, кандидат технических наук Мокрецов, Антон Викторович

• Мокрецов, Антон Викторович
• кандидат технических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат технических наук Мокрецов, Антон Викторович

ВВЕДЕНИЕ

1. ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ И

АЛГОРИТМЫ НА ОСНОВЕ МИКРОФОННЫХ СИСТЕМ

1.1 Электронное формирование характеристик направленности 17 микрофонной системой на основе линии задержки

1.2 Электронное сканирование характеристикой направленности 25 микрофонной решетки

1.3 Методы и алгоритмы определения местоположения 29 источника звука на основе временной задержки распространения сигналов

1.4 Выводы

2. ИССЛЕДОВАНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК

ЗВУКОВЫХ СИГНАЛОВ И ОСНОВНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК

ЭЛЕМЕНТОВ РЕШЕТКИ МИКРОФОНОВ

2.1 Пространственная модель канала SIMO

2.2 Исследование частотных характеристик чувствительности и 54 характеристик направленности элементов решетки микрофонов

2.3 Критерии согласия. Метод Пирсона

2.4 Исследование статистических характеристик акустических 67 сигналов звуковых частот

2.5 Выводы

3. РАЗРАБОТКА ШИРОКОПОЛОСНОЙ РЕШЕТКИ

МИКРОФОНОВ С АДАПТИВНЫМ АЛГОРИТМОМ

УПРАВЛЕНИЯ ХАРАКТЕРИСТИКОЙ НАПРАВЛЕННОСТИ

3.1 Алгоритм формирования характеристик направленности 88 микрофонной системы без использования линии задержки

3.2 Адаптивный алгоритм управления ХН микрофонной системы 99 на основе направленных капсюлей

3.3 Адаптивный алгоритм управления ХН решетки микрофонов 104 на основе направленных капсюлей

3.4 Мультидиаграммная решетка микрофонов с адаптивным 110 алгоритмом управления ХН

3.5 Разработка электрической принципиальной схемы макета 116 решетки микрофонов

3.6 Разработка конструкции макета решетки микрофонов

3.7 Выводы 124 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ РЕШЕТКИ

МИКРОФОНОВ С АДАПТИВНЫМ АЛГОРИТМОМ

УПРАВЛЕНИЯ ХАРАКТЕРИСТИКОЙ НАПРАВЛЕННОСТИ

4.1 Экспериментальное исследование блока формирования 126 характеристик направленности

4.2 Экспериментальное исследование характеристик макета 132 решетки микрофонов в условиях свободного поля

4.3 Определение угла местоположения источника звука в 142 условиях свободного поля

4.4 Выводы 146 ЗАКЛЮЧЕНИЕ 149 СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 152 ПРИЛОЖЕНИЯ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

AMDF - average magnitude difference function - среднее значение разностной функции;

ASDF - average square difference function - средний квадрат разностной функции;

СС - cross-correlation - взаимная корреляция;

FSLP - forward spatial linear prediction - прямое пространственное линейное предсказание;

GCC - generalized cross-correlation - обобщенная взаимная корреляция;

МССС - multichannel cross-correlation coefficient - многоканальные коэффициенты взаимной корреляции;

ME - minimum entropy - наименьшая энтропия;

MEMS - micro electro mechanical systems - микро электромеханические системы;

MIMO - multiple-input multiple-output - многоканальный вход многоканальный выход;

MISO - multiple-input single-output - многоканальный вход одноканальный выход;

РНАТ - phase transform - преобразование фазы;

SCOT - smoothed coherence transform - сглаженное когерентное преобразование;

SIMO - single-input multiple-output - одноканальный вход многоканальный выход;

SISO - single-input single-output - одноканальный вход одноканальный выход;

TDOA - time-difference-of-arrival - разность времени прихода;

WCC - weighted cross-correlation - взвешенная взаимная корреляция;

АС - акустическая система;

АЦП - аналогово-цифровой преобразователь;

АЧХ - амплитудно-частотная характеристика;

БЗ - блок задержки; БК - блок коммутации; БФ - блок формирования; В - вольтметр;

ВП арифметический процессор; ЗК - звуковая карта; Инв - инвертор;

МП - микрофонный предусилитель;

ПК - персональный компьютер;

ПУ - предварительный усилитель;

СКО - среднеквадратическое отклонение;

УВ - устройство вывода;

УМ - усилитель мощности;

ФНЧ - фильтр нижних частот;

ХН - характеристика направленности;

ЧК - частотный корректор;

ЧХЧ - частотная характеристика чувствительности.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Алгоритм и устройство с адаптивным управлением характеристикой направленности на основе пространственно-временной обработки сигналов»

В настоящее время в области радиотехники бурно развиваются системы звукозаписи и звуковоспроизведения. Основным инструментом преобразования акустических колебаний в электрические таких систем являются микрофоны. Как правило, термин микрофон подразумевает готовое законченное устройство, которое на основе определенных физических эффектов может преобразовывать акустические колебания воздушной среды. Такие устройства в большинстве случаев имеют заданную характеристику направленности (ХН), максимум которой направляют на источник звука, а минимум на источник нежелательных помех. Изменение положения ХН в пространстве становится возможным за счет изменения положения микрофона, что в ряде случаев может быть неудобным или невыполнимым. Решая задачи формирования и управления ХН в пространстве, микрофоны строят на основе акустических антенных решеток, состоящих, как правило, из приемников звукового давления (ненаправленных микрофонных капсюлей). Однако задачи микрофонных систем не ограничиваются формированием и управлением ХН. Имеют место такие факторы как отражения звуковых колебаний от стен помещения (реверберация) и воздействие внешнего аддитивного шума на микрофон. В большинстве случаев эти вопросы и решаются в настоящее время. Основные задачи, по которым ведутся исследования можно разделить по направлениям [1]:

- шумоподавление;

- подавление эхо;

- подавление реверберации;

- локализация одного источника звука;

- оценка числа источников звукового сигнала;

- локализация нескольких источников звука.

Шумоподавление основано на выделении полезного сигнала из смеси нежелательного аддитивного шума [2 - 7]. Особенностью большинства алгоритмов является применение одного капсюля микрофона, при этом происходит потеря качества преобразованного сигнала и ухудшение разборчивости речи, что является основной проблемой в разработке подобных алгоритмов.

Подавление эхо необходимо в акустических системах, где преобразованные микрофоном акустические колебания усиливаются и, в реальном времени воспроизводятся акустическими системами. В результате, за счет обратной связи может возникать эхо, уменьшая тем самым разборчивость речи и устойчивость системы [8 - 14]. Основными решениями таких задач является направления максимума ХН микрофонной системы на источник звука и минимума на акустическую систему. Несмотря на актуальность такой проблемы, в настоящее время не разработано алгоритмов хорошо зарекомендовавших себя на практике.

Подавление реверберации необходимо при работе в не заглушённых помещениях, где имеют место быть отражения основного сигнала звукового источника от стен, пола, потолка и предметов, находящихся в комнате [15-18]. Такие отражения могут не только снижать разборчивость речи, но и вносить дополнительные ошибки в системы локализации источника звука. Это направление достаточно исследовано и имеет хорошо зарекомендовавшие себя на практике алгоритмы.

Локализация источника звука и оценка числа источников звукового сигнала позволяет определить местоположение источника звуковых колебаний в пространстве, что дает важную информацию таким приложениям, как автоматическая камера наблюдения, устройство управления ХН или устройствам робототехники [19]. Обычно такие системы состоят из двух и более микрофонных капсюлей и ориентированы на узкополосные сигналы. В настоящее время ведутся разработки алгоритмов для широкополосных сигналов.

Методы и алгоритмы перечисленных направлений большей частью заимствованы с других областей науки, основными из которых являются радиолокация и гидроакустика. Это позволяет упростить поиск решений той или иной задачи, хотя и накладывает ограничения на характеристики микрофонных решеток. Как правило, ограничения вызваны тем, что сигналы звукового диапазона являются широкополосными, в то время как в системах радиолокации, в большинстве случаев, применяют сигналы с узкой полосой частот. Отсюда возникает необходимость в адаптации алгоритмов под определенные источники звуковых сигналов.

Практическое применение описанных направлений исследования направлено преимущественно на бытовые приборы массового пользования. К ним можно отнести сотовые телефоны, системы конференций, карманные компьютеры и др. Очевидно, основная задача таких устройств заключается в передачи необходимой звуковой информации и частичном подавлении нежелательных помех, поэтому амплитудно-частотные характеристики таких устройств могут быть сильно искажены. Такие искажения крайне нежелательны в области высококачественной студийной звукозаписи, где основная задача микрофонных систем не только подавить нежелательные помехи, но и максимально близко передать тембр источника сигнала с минимальными частотными и фазовыми искажениями.

Микрофонные системы, используемые в высококачественной звукозаписи (студиях звукозаписи), на протяжении нескольких десятилетий претерпели незначительные изменения не только в конструкции, но и в методах и алгоритмах формирования характеристик направленности. Большая часть микрофонных систем известных фирм [20, 21] состоит из раздельных, подобранных по характеристикам микрофонов с заданной характеристикой направленности и установленных на специализированные стойки для необходимого геометрического расположения. В большинстве случаев они оснащены отдельным блоком, предназначенным для управления ХН посредствам команд оператора или вычисления, например, статистических параметров сигнала. Такая структура микрофонных систем затрудняет установку, настройку, управление и эксплуатацию системы. К тому же, за счет больших размеров микрофонной системы, управление ХН осуществляется в неполном диапазоне частот, что в некоторых случаях может быть недостаточным.

Несмотря на бурное развитие звукозаписывающих систем, остаются малоизученными методы формирования и управления ХН микрофонных систем в широком диапазоне частот при небольших линейных искажениях. Фирмы производители подобных устройств, в виду коммерческой тайны, не предоставляют описание алгоритмов работы, также эти методы и алгоритмы редко встречаются в литературе. Поэтому, возникает необходимость в исследовании и разработки таких систем с расширенной полосой рабочих частот и небольшой вычислительной мощностью устройства обработки. Для этого необходимо выполнить анализ следующих проблем.

АКТУАЛЬНОСТЬ ТЕМЫ. В настоящее время широкое распространение получила пространственно-временная обработка сигналов во многих областях науки и техники. Ее использование позволило достичь существенного повышения эффективности телекоммуникационных и локационных систем. Одним из направлений применения такой обработки являются системы обработки и преобразования акустических сигналов на основе набора (решетки) микрофонов, разнесенных в пространстве и обеспечивающих формирование характеристик направленности на основе совместной обработки сигналов на их выходах.

Особенностью существующих микрофонных систем с управляемой ХН, является раздельное использование микрофонов с различной формой ХН. Как правило, такие системы имеют самостоятельные, отделенные от микрофонов блоки, позволяющие формировать и управлять в пространстве ХН. В этом случае их установка, эксплуатация и интеграция в другие приложения становится затруднительной.

Развитие в радиотехнике звукозаписывающих и звуковоспроизводящих систем определяет задачи формирования и управления положением ХН в широком диапазоне звуковых частот, а также интеграции таких систем в устройства, размеры которых гораздо меньше размеров современной микрофонной системы. Существующие алгоритмы формирования и управления ХН большей частью заимствованы из теории адаптивных антенных решеток в области радиолокации. Принцип адаптивного управления основан на формировании луча в направлении источника, что предполагает предварительную оценку направления прихода источника сигнала [22]. В процессе управления ХН основную сложность представляет сохранение формы ХН для широкого диапазона частот в процессе сканирования. Для этого используют дополнительную адаптивную фильтрацию каждого электрического канала микрофонной решетки [23].

В электроакустических системах одной из задач является выделение сигнала источника из аддитивной смеси полезного сигнала и шумов, что иногда сопровождается перемещением источника сигнала в пространстве. Примером может служить артист, перемещающийся на сцене во время концерта. Тогда основная задача микрофонной системы является локализация источника звука (артиста) и направление на него максимума ХН. Такая задача может быть реализована на основе хорошо изученных алгоритмов пространственно-временной обработки сигналов из теории радиолокации, что может быть применимо как к фазированным антенным решеткам, так и к амплитудным решеткам.

Особенностью распределенных фазовых решеток являются разнесенные в пространстве элементы решетки, которые могут представлять собой ненаправленные микрофонные капсюли. В таких решетках сложность управления ХН методами обработки пространственно-временных сигналов, может быть связана с техническими трудностями, которые обусловлены большой вычислительной мощностью процессора и следствием большого числа переменных параметров. Также имеют место быть и линейные искажения, определяемые изменением частотных или фазовых характеристик решетки, что неблагоприятно сказывается на качестве преобразованного решеткой сигнала.

В случае с амплитудными антенными решетками, её элементы располагаются в одной точке пространства или на незначительном расстоянии друг от друга. Пространственно-временные алгоритмы для такой системы могут основываться на расчете весовых коэффициентов с последующей весовой обработкой сигналов на выходе элементов решетки,

•Л что обеспечивает направление максимума, либо нуля ХН на источник. В таких решетках линейные искажения практически отсутствуют и могут определяться лишь электрическим каналом прохождения сигнала в решетке.

Таким образом, актуальным является развитие теории адаптивной обработки сигналов в области радиотехники для систем звуковоспроизведения и звукозаписи различного назначения, а также исследование возможности применения таких методов в малогабаритных системах локализации источника звука.

ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ РАБОТЫ. Целью диссертации является уменьшение влияния процесса сканирования ХН на основные параметры и характеристики решетки микрофонов и снижение абсолютной погрешности определения угла местоположения источника звука.

Для достижения сформулированной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Исследовать статистические характеристики речевых сигналов и сигналов музыкальных инструментов, определить применимость таких сигналов к методам корреляционного анализа.

2. Исследовать частотные характеристики чувствительности (ЧХЧ) и ХН ненаправленных капсюлей (элементов решетки микрофонов), определить рабочий диапазон частот и неравномерность ЧХЧ капсюлей.

3. Модифицировать алгоритм формирования ХН мультидиаграммного микрофона путем исключения линии задержки.

4. Разработать адаптивный алгоритм управления ХН в одной плоскости.

5. Разработать структуру решетки микрофонов на основе ненаправленных капсюлей, электрическую принципиальную схему и макет решетки.

6. Выполнить экспериментальное исследование решетки микрофонов в условиях свободного поля.

МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ основаны на использовании теории линейной алгебры и векторно-матричного анализа, теории вероятности, методов статистического анализа случайных процессов, а также теории электроакустических систем.

НАУЧНАЯ НОВИЗНА. В диссертационной работе получен ряд новых результатов, основные из которых сводятся к следующему:

1. Модифицирован алгоритм формирования ХН мультидиаграммного микрофона.

2. Разработан адаптивный пространственно-временной алгоритм управления ХН в азимутальной плоскости на основе пары двунаправленных ХН, позволяющий автоматически ориентировать максимум ХН на один источник звука.

3. На основе оценки абсолютной погрешности локализации источника звука проведен сравнительный анализ эффективности разработанного алгоритма.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЦЕННОСТЬ. Разработанная микрофонная система имеет на порядок меньшие габариты, по сравнению с аналогичными системами локализации источника звука, что позволяет интегрировать ее в различные портативные устройства, имеющие небольшие размеры. По сравнению с известными системами ТБОА, максимальная абсолютная погрешность определения угла местоположения источника звука, снижена в 1,8 раза и не превышает ±6°, что подтверждается практическими измерениями в условиях свободного поля. Разрешающая способность системы, полученная в ходе эксперимента, в диапазоне углов от 0° до 15° не превышает 1°.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ:

1. Модифицированный алгоритм формирования характеристик направленности мультидиаграммного микрофона, исключающий линию задержки.

2. Разработанный адаптивный алгоритм, позволяющий управлять ХН в азимутальной плоскости в условиях свободного поля и отсутствии внешних шумов.

3. Структура и конструкция решетки микрофонов.

4. Проведены экспериментальные исследования решетки микрофонов в условиях свободного поля, подтверждающие теоретические исследования.

ВНЕДРЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ. Полученные в работе результаты приняты к внедрению в учебный процесс на кафедре Теоретических основ радиотехники «Южного федерального университета» для дисциплин: «Акустика», «Современные методы обработки звука», «Основы теории сигналов» (Доп. разделы) и «Обработка пространственно-временных сигналов» (образовательной послевузовской программы). Также результаты диссертационной работы внедрены в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Южного федерального университета» при выполнении научных работ по г/б НИР 11056/1, а также используются в разработках ООО «Измеритель». Внедрение результатов работы подтверждено соответствующими актами, которые приведены в приложении (см. Приложение 2).

АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ. Материалы диссертации докладывались и обсуждались на следующих конференциях:

Международной научной конференции «Методы и алгоритмы принятия эффективных решений» Таганрог, 2009 г.

Международной научной конференции «Информационное общество: идеи, технологии, системы» Таганрог, 2010 г.

Всероссийской научной конференции «Современные исследовательские и образовательные технологии» Таганрог, 2010 г.

Всероссийской научной конференции «Актуальные вопросы исследования общественных и технических систем» Таганрог, 2011 г.

Всероссийской научной конференции «Перспективы развития гуманитарных и технических систем» Таганрог, 2011 г.

Всероссийской научной конференции «Актуальные проблемы современности: человек, общество, техника» Таганрог, 2012 г.

ПУБЛИКАЦИИ. По теме диссертации опубликовано 10 статей, в том числе 2 из них в журнале из списка ВАК.

СТРУКТУРА ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ. Диссертационная работа изложена на 151 странице машинописного текста и состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Список литературы включает в себя 83 наименования.

Заключение диссертации по теме «Радиотехника, в том числе системы и устройства телевидения», Мокрецов, Антон Викторович

4.4 Выводы

В четвертой главе выполнено моделирование макета микрофонной системы в среде МюгоСар. Для проверки правильности расчета частотного корректора произведено моделирование электрической принципиальной схемы с ранее рассчитанными параметрами элементов ЧК. Для отстройки макета, при помощи программного комплекса, построены АЧХ двух каналов макета. В результате расчетная, смоделированная и измеренная АЧХ совпадают во всем рабочем диапазоне частот ЧК. Экспериментальный подбор резисторов, задающих режим работы микрофонной системы, выполнен в среде моделирования МюгоСар. Полученный номинал при этом составил 29,3 кОм, что хорошо согласуется с теоретическими расчетами.

Измерения ЧХЧ макета для режимов «восьмерка» и «кардиоида» выполнены методом замещения капсюлей решетки микрофонов, при котором на вход макета подавалась сформированная последовательность тональных импульсов с различными фазами. В результате получены ЧХЧ двух каналов в режимах «восьмерка» и «кардиоида». Отклонение разности двух каналов ЧХЧ не превышает ±0,2 дБ, что показывает хорошую идентичность каналов макета. Для режима «восьмерка», измеренное методом замещения, значение глубины нуля ХН составило 35 дБ, в режиме «кардиоида» отношение «фронт-тыл» составило около 17 дБ.

В условиях свободного поля измерены основные характеристики макета решетки микрофонов. Для двух режимов характерна хорошая идентичность ЧХЧ двух каналов. В режиме «восьмерка» наблюдается большая неравномерность ЧХЧ на частотах ниже 600 Гц, что может являться следствием неточной отстройки чувствительностей пар ненаправленных капсюлей решетки. Для режима «кардиоида» неравномерность ЧХЧ значительно меньше и, на частотах от 200 Гц не превышает ± 2,5 дБ. Также наблюдается расширение рабочей полосы в сторону верхних частот за счет подъема ЧХЧ ненаправленных капсюлей решетки в этой области.

Измерения ХН макета решетки также проводилось в условиях свободного поля. Для этого на поворотный стенд устанавливался макет, на который подавалось воздействие акустических колебаний полигармонического сигнала с определенным набором частот. В режиме «восьмерка», начиная с частот выше 500 Гц, ХН двух каналов решетки являются двунаправленными. Значение глубины нуля на частоте 2 кГц при этом составило около 20 дБ. Для режима «кардиоида», на частоте 4 кГц отношение «фронт-тыл» составило около 18 дБ, на нижних частотах ХН решетки микрофонов также имеет направленность с отношением «фронт-тыл» около 5 дБ.

Проверка возможности изменения положения ХН в одной плоскости для режимов «восьмерка» и «кардиоида» производилась в среде Adobe Audition. Для ранее полученного звукового файла, при измерениях ХН, по теоретически рассчитанным весовым коэффициентам произведена весовая обработка. После обработки оба канала звукового файла складывались, и строилась результирующая характеристика направленности. В случае весовой обработки в режиме «восьмерка», соответствующей различным углам прихода сигнала источника 0 = 60° и 0 = 150°, происходит поворот ХН. Максимум характеристик направлен в сторону заданных углов в. Это подтверждает возможность применения на практике адаптивного алгоритма для управления ХН в одной плоскости. Также при изменении положения ХН, значение глубины нуля на частоте 2 кГц не изменилось. Для режима «кардиоида», в результате весовой обработки, также происходит поворот ХН на заданный угол в, при этом для 0 = 45° отношение «фронт-тыл» ухудшается до 15,2 дБ. С изменением угла на 0 = 60° происходит незначительное улучшения отношения «фронт-тыл» до 15,7 дБ.

Проверка адаптивного алгоритма для расчета положения одного источника звука выполнена для звуковых сигналов третьоктавного шума с центральной частотой 1 кГц, гармонического колебания частотой 2 кГц и струнного музыкального инструмента балалайки. Аналогично измерению ХН, сигнал с двух каналов микрофонной системы записывался в звуковой файл, после чего, при помощи программы, построенной в среде Lab VIEW, произведены вычисления значений корреляционной матрицы. Вычисления углов прихода звукового сигнала источника выполнено в среде MathCAD, согласно разработанному адаптивному алгоритму. С учетом предположения о компенсации смещения ХН, относительно истинного нулевого направления на источник сигнала, максимальная абсолютная ошибка определения местоположения источника сигнала для третьоктавного шума не превышает ±6°, для гармонического колебания частотой 2 кГц она не превышает ±5°. Исходя из этого, можно сделать вывод о том, что разработанный адаптивный алгоритм может быть применен к сигналам, плотности вероятности которых имеют распределение, отличающееся как от нормального, так и от распределения Лапласа. В сравнении с теоретической погрешностью, абсолютная погрешность, полученная путем экспериментального исследования макета (практическая погрешность) при воздействии гармонического колебания сходится с расчетной погрешностью. Погрешность близкая к нулевой характерна для углов 0 = 180° и 0 = 270°. Для остальных углов, где теоретическая погрешность близка к нулю, значение практической погрешности отличается от нуля и не превышает

4,5°. Практическая погрешность для шумового сигнала близка к нулю только для одного угла (9 = 90°. В ходе эксперимента также выполнена оценка разрешающей способности для диапазона углов прихода сигнала источника от 0° до 15°, в результате полученное значение не превышает 1°.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе рассмотрены вопросы, связанные с построением микрофонной системы с адаптивным алгоритмом управления характеристикой направленности в одной плоскости. В результате исследования, сформулированные в работе задачи, выполнены в полном объеме:

1. Исследованы основные методы и алгоритмы формирования и управления ХН в одной плоскости, а также алгоритмы локализации источника звука. Произведена оценка максимальной абсолютной погрешности локализации источника.

2. Исследованы статистические характеристики речевых сигналов и сигналов музыкальных инструментов. Для большинства сигналов распределение плотности вероятности близко к распределениям Лапласа и Гаусса. Выдвинуто предположение о применимость таких сигналов к методам корреляционного анализа.

3. Исследованы ЧХЧ и ХН ненаправленных капсюлей микрофонной системы. Экспериментальные измерения в условиях свободного поля показали, что ЧХЧ имеет ровную характеристику с небольшим подъемом в районе 12 кГц. Для исследуемых капсюлей также характерна хорошая идентичность ЧХЧ, при этом разброс чувствительностей капсюлей не превышает 1,8 дБ. На частотах до 16 кГц капсюли являются ненаправленными. Отсюда следует, что приемники давления обладают хорошими характеристиками и могут быть использованы для построения микрофонной системы, с целью проведения натурных испытаний.

4. Модифицирован алгоритм формирования ХН мультидиаграммного микрофона. Формирование характеристик осуществлялось путем сложения сигнала тылового микрофона с сигналом «дипольной групповой антенны». В результате микрофонная система формирует основные ХН, применяемые в большинстве микрофонных систем.

Разработан адаптивный алгоритм управления ХН в одной плоскости на основе микрофонной системы, состоящей из четырех ненаправленных капсюлей. Алгоритм позволяет определить положение источника звука в азимутальной плоскости и, путем весовой обработки повернуть ХН в сторону источника. Для разработанного алгоритма произведена теоретическая оценка максимальной абсолютной погрешности локализации звукового источника. При разности коэффициентов усиления двух каналов решетки микрофонов на 2 дБ оценка не превышает ±6,5°. По сравнению с известными системами TDOA, состоящими из двух приемников давления и описанных в 1 главе, удалось уменьшить ошибку локализации в 1,8 раза. Также расстояние между микрофонными капсюлями при этом уменьшено в 10 раз. Разрешающая способность, полученная экспериментально, для диапазона углов прихода сигнала источника от 0° до 15° не превышает 1°.

5. Разработана структура решетки микрофонов на основе ненаправленных капсюлей, электрическая принципиальная схема и макет решетки микрофонов.

6. Для режимов «восьмерка» и «кардиоида» выполнено экспериментальное исследование. Настройка и исследование макета осуществлялись путем моделирования в среде MicroCap, а также измерением характеристик собранного макета методом замещения микрофонных капсюлей. Полученные характеристики двух каналов решетки имеют хорошую идентичность, максимальное отклонение разности двух АЧХ каналов не превышает ±0,2 дБ. Также выполнено экспериментальное исследование макета в условиях свободного поля. Измеренные ЧХЧ двух каналов в режиме «восьмерка» имеют хорошую идентичность, диапазон рабочих частот решетки при этом составляет от 400 Гц до 18 кГц. Для режима «кардиоида» верхняя граница рабочего диапазона частот составляет около 14 кГц.

Измеренные ХН в режиме «восьмерка» имеют двунаправленные характеристики, расположенные перпендикулярно друг другу. Формирование ХН начинается с 500 Гц, при этом значение глубины нуля характеристики на этой частоте составляет около 8 дБ. С увеличением частоты это значение увеличивается, и достигаете 24 дБ. В режиме «кардиоида», ХН решетки микрофонов имеет направленность на частоте 125 Гц с отношением «фронт-тыл» около 5 дБ. С повышением частоты отношение «фронт-тыл» улучшается и имеет максимальное полученное значение 18,9 дБ.

Для проверки возможности управления ХН в одной плоскости записан звуковой сигнал двух каналов микрофонной системы. Для изменения положения ХН выполнена весовая обработка звукового файла. В результате в режиме «восьмерка» происходит поворот ХН в сторону заданного угла прихода сигнала звукового источника. С изменением положения ХН, значение глубины нуля характеристики остается неизменной. В режиме «кардиоида» с поворотом ХН на 45° отношение «фронт-тыл» ухудшается до 15 дБ.

7. Таким образом, цель диссертационных исследований достигнута, сформулированные задачи решены в полном объеме.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Мокрецов, Антон Викторович, 2012 год

1. Benesty J., Chen J., Huang Y. Microphone Array Signal Processing. Berlin, Germany: Springer-Verlag, 2008. 245 p.

2. P. Scalart and J. Filho Speech enhancement based on a priori signal to noise estimation // Proc. IEEE Int. Conf. Acoust., Speech, Signal Processing, 1996. pp. 629-632.

3. S. Rangachari and P. C. Loizou A noise estimation algorithm for highly non-stationary environments // Speech Communication, vol. 28, Feb. 2006. pp. 220-231.

4. Y. Hu and P. C. Loizou A generalized subspace approach for enhancing speech corrupted by colored noise // IEEE Trans. Speech Audio Proc., July 2003. pp. 334-341.

5. Y. Ephraim and H. L. Van Trees A signal subspace approach for speech enhancement // IEEE Trans. Speech Audio Processing, vol. 3, 1995. pp. 51-66.

6. I. Cohen Optimal speech enhancement under signal presence uncertainty using log-spectral amplitude estimator // IEEE Signal Processing Letters, vol. 9, Apr. 2002. pp. 113-116.

7. J. Chen, J. Benesty, and Y. Huang On the optimal linear filtering techniques for noise reduction // Speech Communication, vol. 49, Apr. 2007. pp. 305-316.

8. Gustafsson S. and Martin R. Combined Acoustic Echo Control and Noise Reduction for Mobile Communications // Proc. EuroSpeech, 1997. pp. 1403-1406.

9. Dahl, M., Claesson, I. Acoustic noise and echo canceling with microphone array // IEEE Trans. Vehicular Technol. 48 (5), 1999. pp. 1518-1526.

10. Herbordt, W., Kellermann, W. GSAEC acoustic echo cancellation embedded into the generalized sidelobe canceller // In: Proc. European Signal Processing Conference, Vol. 3, Tampere, Finland, September 2000. pp. 18431846.

11. Herbordt, W., Kellermann, W., Nakamura, S. Joint optimization of LCMV beamforming and acoustic echo cancellation // In: Proc. European Signal Processing Conference, Vienna, Austria, 2004. pp. 2003-2006.

12. R. Martin and S. Gustafsson An Improved Echo Shaping Algorithm for Acoustic Echo Control // Proc. EU-SIPCO, 1996. Triest.

13. A. Sugiyama, A. Hirano and K. Nakayama Acoustic echo cancellation for conference systems // Proc. Eur. Signal Processing Conf., 2004. pp. 17-20.

14. Y. Huang, J. Benesty J. Chen Acoustic MIMO Signal Processing // Berlin, Germany: Springer-Verlag, 2006. 378 p.

15. B. Yegnanarayana and P. Satyanarayana Murthy Enhancement of reverberant speech using LP residual signal // IEEE Transactions on Speech and Audio Processing, vol. 8, No. 3, 2000. pp. 267-281.

16. M. S. Brandstein and D. B. Ward, Eds., Microphone Arrays: Signal Processing Techniques and Applications, Springer, Berlin, Germany, 2001. 398 p.

17. S. M. Griebel and M. S. Brandstein Microphone array speech dereverberation using coarse channel modeling // in Proc. IEEE Int. Conf. Acoustics, Speech, Signal Processing (ICASSP '01), vol. 1, Salt Lake City, Utah, USA, May 2001. pp. 201-204.

18. G.Ballou Electroacoustic Devices: Microphones and Loudspeakers, USA: Focal Press, 2009.- 328 p.

19. Мокрецов A.B. «Совмещённая» микрофонная система для записи surround sound // Матер. Всерос. научн. конф. «Современныеисследовательские и образовательные технологии», ч.З Таганрог: ТТИ ЮФУ, 2010.-С. 20-23.

20. Ратынский Р.В. Адаптация и сверхразрешение в антенных решетках М.: Радио и связь, 2003. - 200 с.

21. Masgrau Е., Aguilar L, Lleida Е. Performance comparison of several adaptive schemes for microphone array beamforming // Proceedings of 6th European conference on speech communication and technology. Eurospeech (ESCA). Vol.6, 1999. pp. 2615-2618.

22. Римский-Корсаков A.B. Электроакустика. M.: Связь, 1973. 272c.

23. J. Chen, J. Benesty, and Y. Huang Performance of GCCand AMDF-based time-delay estimation in practical reverberant environments // EURASIP Journal on Applied Signal Processing, No. 1, 2005. pp. 25-36.

24. Филатов K.B. Об электронном формировании характеристик направленности микрофона // Телекоммуникации. 2005. №5. С. 9-13.

25. Мирошников И.Г. Электронное формирование характеристик направленности микрофона в различных направлениях // Альманах современной науки и образования. Тамбов: «Грамота», 2008. №1(8). -С. 130-133.

26. Мирошников И.Г. О влиянии неидентичности капсюлей при электронном формировании характеристик направленности // Матер. Междунар. научн. конф. Проектирование новой реальности. Ч. 2. Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2007. С. 35-40.

27. Бытовая электроакустическая аппаратура: Справочник / И.А. Алдошина, В.Б. Бревдо, Г.Н. Веселов и др. М.: Радио и связь. 1992. 320 с.

28. Филатов К.В., Мирошников И.Г. Сканирование характеристик направленности микрофона // Телекоммуникации. 2009. №7. С. 15-17.

29. Мирошников И.Г. Моделирование работы сканируюего мультидиаграмного микрофона // Материалы междун. научн. конф. «Инновации в обществе, технике и культуре», Часть 2. Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2008. С. 63-68.

30. J. DiBiase A high-accuracy, low-latency technique for talker localization in reverberant environments // PhD thesis, Brown University, May 2000. 112 p.

31. С. H. Knapp and G. C. Carter The generalized correlation method for estimation of time delay // IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Process., vol. 24, Aug. 1976. pp. 320-327.

32. J. Benesty, and G. W. Elko Adaptive eigenvalue decomposition algorithm for real-time acoustic source localization system // Proc. IEEE ICASSP, vol. 2, Mar. 1999. pp. 937-940.

33. H. Do and H.Silverman A fast microphone array srp-phat source location implementation using coarse-to-fine region contraction (cfrc) // IEEE Workshop on Applications of Signal Processing to Audio and Acoustics, 2007. pp. 295-298.

34. G. C. Carter, A. H. Nutall and P. G. Cable The smoothed coherence transform // Proceedings of the IEEE, vol. 61, No. 10, 1973. pp. 1497-1498.

35. H. Do, H. F. Silverman, and Y. Yu A real-time srp-phat source locationimplementation using stochastic region contraction (src) on a large-aperture microphone array // Proc. of ICASSP 2007, Honolulu, Hawaii, vol. 1, Apr. 2007. pp. 121-124.

36. J. Chen, J. Benesty, and Y. Huang Performance of GCCand AMDF-based time-delay estimation in practical reverberant environments // EURASIP Journal on Applied Signal Processing, vol. No. 1, 2005. pp. 25-36.

37. Астафьева H.B. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения // Успехи физических наук, 1996, т.166, №11, С. 1145-1170.

38. L. Zhang, L.J. Zhang A GCC Time Delay Estimation Algorithm Based on Wavelet Transform // IJCSNS International Journal of Computer Science and Network 268 Security, Vol.10, No.6, 2010. pp. 268-271.

39. Уидроу Б., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов: Пер. с англ. -М.: Радио и связь, 1989. 440 с.

40. J. Benesty, J. Chen, and Y. Huang Time-delay estimation via linear interpolation and cross-correlation // IEEE Trans. Speech Audio Process., vol. 12, Sept. 2004. pp. 509-519.

41. Мартин H., Ингленд Дж. Математическая теория энтропии: Пер. с англ.-М.: Мир, 1988. 350 с.

42. J. Benesty, Y. Huang, and J. Chen Time delay estimation via minimum entropy // IEEE Signal Process. Lett., vol. 14, Mar. 2007. pp. 157-160.

43. Пустыльник E. И. Статистические методы анализа и обработки результатов наблюдений. М.: Наука, 1968. 288 с.

44. Huang Y., Benesty J., Chen J. Acoustic MIMO Signal Processing. New York :Springer-Verlag, 2006. -378 p.

45. Фурдуев В. В. Электроакустика. М.: Гостехиздат, 1948.319 с.

46. Ultralow Noise Microphone with Bottom Port and Analog Output Электронный ресурс. URL: http://www.analog.com/static/imported-files/datasheets/ADMP504.pdf (дата обращения: 16.02.12).

47. ГОСТ 16123-88. Микрофоны. Методы измерений электроакустических параметров.

48. ГОСТ 17168-82. Фильтры электронные октавные и третьоктавные. Общие технические требования и методы испытаний.

49. ГОСТ 12090-80. Частоты для акустических измерений. Предпочтительные ряды.

50. Петелин Р., Петелин Ю. Adobe Audition. Обработка звука для цифрового видео: Учеб. пособие. М.: СПб.: БХВ, - 400 с.

51. Room EQ Wizard Электронный ресурс. URL: http://www.hometheatershack.com/roomeq/ (дата обращения: 11.03.12).

52. Федосов В.П. Прикладные математические методы в статистической радиотехнике. Учебное пособие.-Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1998. 74 с.

53. Кремер Н.Ш. Теория вероятности и математическая статистика: Учебник для вузов. 2-е изд., перераб. и доп.-М.:ЮНИТИ-ДАНА, 2004. 573 с.

54. Федосов В.П. Цифровая обработка звуковых и вибросигналов сигналов в Lab VIEW. Справочник функций системы N1 Sound and Vibration LabVIEW//-M.: ДМК Пресс, 2009. 1296 с.

55. В.А. Охорзин. Прикладная математика в системе MATHCAD Учебное пособие. 3-е изд. СПб.: Лань, 2009. 352с.

56. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для вузов/В.Е. Гурмант. 9-е изд., стер.-М.: Высш. шк., 2003. 479 с.

57. Чулаки М.И. «Инструменты симфонического оркестра». — М.: Музыка, 1972. 177 с.

58. Фурдуев В.В. Стероефония и многоканальные звуковые системы. М., "Энергия", 1973. 516 с.

59. Мокрецов А.В. Исследование распределений плотности вероятности речевых сигналов // Матер. Всерос. научн. конф. «Актуальные проблемы современности: человек, общество, техника», ч.2 Таганрог: ТТИ ЮФУ, 2012.-С. 42-46.

60. Лемешко Б.Ю., Помадин С.С. Корреляционный анализ наблюдений многомерных случайных величин при нарушении предположений о нормальности // Сибирский журнал индустриальной математики. 2002. том 5. июль-сентябрь №3. С. 115-130.

61. Рабинер Л.Р., Шафер Р.В. Цифровая обработка речевых сигналов: Пер. с англ./Под ред. М.В. Назарова и Ю.Н. Прохорова. М.:Радио и связь, 1981. 496 с.

62. Гоноровский И.С. Радиотехнические цепи и сигналы: Учебник для вузов. 4-е изд., перераб. и доп. М.: Радио и связь, 1986. 512 с.

63. Мокрецов A.B. Электронное формирование характеристик направленности микрофона без использования линии задержки // Матер. Междун. научн. конф. «Проектирование новой реальности», ч.2 Таганрог: ТТИ ЮФУ, 2007. - С. 40-44.

64. Экспериментальное исследование мультидиаграммного микрофона с характеристикой направленности «гиперкардиоида» // Матер, междун. научн. конф. «Информационное общество: идеи, технологии, системы», ч. 4 -Таганрог: ТТИ ЮФУ, 2010. С. 34-37.

65. А.П. Ефимов, A.B. Никонов, М.А. Сапожников, В.И. Шоров Акустика: Справочник. Под ред. М.А.Сапожкова. 2-е изд., перераб. и доп. -М.: Радио и связь, 1989. - 336 с.

66. Мокрецов A.B. Микрофон с электронным сканированием характеристик направленности // Матер. Всерос. научн. конф. «Актуальные вопросы исследования общественных и технических систем», ч.З Таганрог: ТТИ ЮФУ, 2011. - С. 27-31.

67. Мокрецов A.B. Исследование чувствительности микрофона в процессе сканирования // Матер. Всеросс. научн. конф. «Перспективы развития гуманитарных и технических систем», ч.З Таганрог: ТТИ ЮФУ, 2011.-С. 65-68.

68. Мокрецов A.B. Двунаправленный микрофон с адаптивной характеристикой направленности // Телекоммуникации. 2012. №10. С. 7-11.

69. Ланкастер П. Теория матриц.-М.:Наука 1973, 280 с.

70. Федосов В.П., Кравченко Г.В. Адаптивная антенная решётка с автоматическим сканированием в приповерхностном отражающем слое. // Антенны, 2001, № 4(50). С. 42-45.

71. Ковалгин Ю.А. Стереофония. М.: Радио и связь, 1989. - 272 с.

72. Шкритек П. Справочное руководство по звуковой схемотехнике: Пер. с нем.-М.: Мир, 1991. 446 с.

73. Мокрецов А. В. Экспериментальное исследование алгоритма управления характеристикой направленности на основе пространственно1.временной обработки сигналов в условиях свободного поля /

74. Технологический институт Южного федерального университета. Таганрог, 2012. - 26 е.: ил. - Библ.: 10 назв. - русский. - Деп. в ВИНИТИ РАН 18.06.2012 №280-В2012.82. audioTester Электронный ресурс. URL: http://www.audiotester.de (дата обращения: 20.03.12).

75. Мокрецов A.B. Экспериментальное исследование мультидиаграммного микрофона с электронным формированием характеристик направленности // Матер. Междун. научн. конф. «Системы и модели в информационном мире», ч.4 Таганрог: ТТИ ЮФУ, 2008-С. 66-70.