Giải pháp cải thiện chất lượng định vị nguồn âm dùng mảng Micro và lưới Fibonacci

Bài viết "Giải pháp cải thiện chất lượng định vị nguồn âm dùng mảng Micro và lưới Fibonacci" đề xuất một nghiên cứu sử dụng mảng micro dạng lưới Fibonaci, kết hợp với các thuật toán để định vị và tách các nguồn âm. Giải pháp tập trung vào nghiên cứu thuật toán GCC-PHAT và SRP-PHAT kết hợp với các thuật toán bám để định hướng và tách nguồn âm. Bên cạnh đó, nghiên cứu thực hiện một số mô phỏng, thực nghiệm đánh giá các yếu tố tác động đến độ chính xác của ước lượng vị trí nguồn âm và hiệu quả sử dụng lưới so với những nghiên cứu khác cùng lĩnh vực. Mời các bạn cùng tham khảo!
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Giải pháp cải thiện chất lượng định vị nguồn âm dùng mảng Micro và lưới Fibonacci Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) Giải Pháp Cải Thiện Chất Lượng Định Vị Nguồn Âm Dùng Mảng Micro Và Lưới Fibonacci Phạm Thành Công1, Trần Văn Chí2, Lê Thanh Bằng3, Lương Thị Ngọc Tú3, Trịnh Quang Kiên3 Viện Điện tử, Viện Khoa học và Công nghệ Quân sự 1 2 Viện Kỹ thuật Hải Quân, Quân chủng Hải Quân 3 Khoa Vô tuyến điện tử, Học Viện Kỹ thuật Quân sự Email: thanhcongvdt@gmail.com, chitran.hq@gmail.com, bang.le@lqdtu.edu.vn, tuluong@lqdtu.edu.vn, kien.trinh@lqdtu.edu.vn. Abstract— Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một nghiên đến độ chính xác khi thực hiện các thuật toán; thực hiện các mô cứu sử dụng mảng micro dạng lưới Fibonaci, kết hợp với các thuật phỏng và thực nghiệm đánh giá hiệu quả của các thuật toán đối toán để định vị và tách các nguồn âm. Giải pháp tập trung vào với dữ liệu mô phỏng và dữ liệu thực tế LOCATA [3]. Trên cơ nghiên cứu thuật toán GCC-PHAT và SRP-PHAT kết hợp với các sở đó, bài báo đề xuất sử dụng lưới Fibonacci trong thuật toán thuật toán bám để định hướng và tách nguồn âm. Bên cạnh đó, SRP-PHAT nhằm cải thiện độ chính xác trong quá trình định nghiên cứu thực hiện một số mô phỏng, thực nghiệm đánh giá các vị. Các mô phỏng, thực nghiệm của giải pháp đề xuất cho hiệu yếu tố tác động đến độ chính xác của ước lượng vị trí nguồn âm và quả xác định vị trí nguồn âm tốt hơn khi so sánh với trường hợp hiệu quả sử dụng lưới so với những nghiên cứu khác cùng lĩnh vực. sử dụng lưới thường (đều) và khi sử dụng giải pháp định vị Keywords— GCC-PHAT, SRP-PHAT, DoA, Định vị nguồn âm, nguồn âm dựa trên nền tảng ODAS [4]. Mảng micro, xử lý âm thanh Phần còn lại của bài báo này được tổ chức như sau: Mục II giới thiệu về phương pháp định vị nguồn âm sử dụng mảng micro. I. GIỚI THIỆU Mục III trình bày các thuật toán định vị nguồn âm. Mục IV đánh Các kỹ thuật định vị và tách nguồn âm được ứng dụng rộng giá các kết quả thực hiện các thuật toán theo lưới Fibonaci đã đề rãi trong dân sự cũng như trong quân sự, đó là các ứng dụng xuất so với phương pháp ODAS và trên cơ sở dữ liệu LOCATA. trong ra đa thủy âm, kỹ thuật rô-bốt, các ứng dụng giám sát an Mục V thảo luận các hướng phát triển. Mục VI kết luận bài báo. ninh, các ứng dụng cải thiện chất lượng âm thanh cho các hệ II. ĐỊNH VỊ NGUỒN ÂM SỬ DỤNG MẢNG MICRO thống nhận dạng, hội nghị truyền hình… Một trong các kỹ thuật định vị và tách nguồn âm được ứng dụng nhiều là sử dụng mảng Mảng micro là một tập hợp các micro được bố trí trong micro. Mục tiêu chính của xử lý tín hiệu âm thanh trên mảng không gian theo cách mà thông tin về mặt không gian của tín micro là ước lượng một số tham số của âm thanh hoặc trích xuất hiệu sẽ được thu nhận. Sự khác nhau về mặt không gian của các tín hiệu mong muốn, tùy vào từng ứng dụng, bằng việc sử dụng tín hiệu từ nguồn phát đến các micro sẽ được xử lý và sử dụng các thông tin về mặt không gian – thời gian (và có thể là tần số) vào nhiều mục đích khác nhau. của tín hiệu đầu ra mảng micro. Dạng hình học của mảng micro đóng vai trò quan trọng Cơ sở lý thuyết chung về mô hình truyền âm, mảng micro trong việc xây dựng các thuật toán xử lý. Đối với bài toán định và các vấn đề liên quan là tiền đề để xây dựng các thuật toán vị nguồn âm, dạng hình học của mảng micro phải được biết định vị nguồn âm dựa trên mảng micro, các thuật toán định vị trước mới có thể định vị chính xác nguồn âm, ngoài ra đối với nguồn âm dựa trên nguyên lý hướng sóng tới, trong đó có tương các dạng của mảng mà các micro cách đều có thể đơn giản hóa quan chéo, tương quan chéo tổng quát, và một số phương pháp bài toán ước lượng, do đó mảng micro cách đều tuyến tính hoặc áp dụng các hàm trọng số đối với hàm tương quan chéo tổng mảng micro hình tròn thường được sử dụng cho mục đích này quát để cho kết quả ước lượng tốt nhất. Trên cơ sở đó, bài báo [1]. Đối với một số bài toán quan trọng khác như là khử nhiễu trình bày một giải pháp điển hình xác định vị trí của nguồn âm hoặc tách các nguồn âm, dạng hình học của mảng micro có thể thông qua ước lượng độ trễ thời gian theo cặp tín hiệu thu được, sẽ ít hoặc không quan trọng, phụ thuộc vào thuật toán được sử đó là GCC-PHAT [1]. Thuật toán SRP-PHAT cũng được giới dụng, do đó trường hợp này khái niệm “mảng micro” và “đa thiệu nhằm khai thác số lượng lớn các micro được sử dụng và micro” có thể được thay thế cho nhau. giảm nhiễu tiếng vọng [2]. SRP-PHAT dựa trên nguyên lý tạo Khi tín hiệu sóng âm lan truyền trong một không gian hạn chùm tín hiệu (beamformer), theo đó, tín hiệu thu được tại các chế (trong phòng) có các bề mặt phản xạ, sóng âm từ một nguồn micro sẽ bị làm trễ một khoảng thời gian và sau đó kết hợp lại lan truyền theo nhiều đường khác nhau đến micro. Sự lan truyền với nhau để củng cố tín hiệu trên nền nhiễu theo các hướng khác đa đường này ...