本發(fā)明涉及聲源定位分析，尤其涉及一種基于球形麥克風(fēng)陣列的聲源定位分析裝置。

背景技術(shù)：

當(dāng)前，室內(nèi)噪聲成為一個(gè)越來(lái)越重要的關(guān)注點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)內(nèi)部噪聲源識(shí)別，以提高舒適度和安全性。舒適度主要關(guān)系到乘客的乘坐體驗(yàn)度，乘客希望在交通工具中和他人交談，打電話(huà)等，所以希望盡量低的噪聲，不希望聽(tīng)到刺耳的噪聲。安全性體現(xiàn)在指令的交互，比如飛行員之間的交流，工程車(chē)操作員需要清楚聽(tīng)到同事的指令等。因此，生產(chǎn)廠(chǎng)商需要找到噪聲產(chǎn)生根源的解決方案，從而改善設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)降噪。

傳統(tǒng)的方法是利用聲強(qiáng)探頭，通過(guò)移動(dòng)探頭實(shí)時(shí)測(cè)量聲強(qiáng)變化或者在被測(cè)設(shè)備表面放置一個(gè)假象網(wǎng)格進(jìn)行聲強(qiáng)成像繪圖來(lái)進(jìn)行定位。這種方法簡(jiǎn)單，但費(fèi)時(shí)費(fèi)力，且一般來(lái)說(shuō)僅適用于穩(wěn)態(tài)聲源。但由于在復(fù)雜的內(nèi)部聲場(chǎng)環(huán)境中，噪聲源可能來(lái)自于各個(gè)方向并且存在聲波反射，聲源并不穩(wěn)定，而且平面陣列麥克風(fēng)陣列和線(xiàn)陣列麥克風(fēng)陣列無(wú)法應(yīng)對(duì)復(fù)雜的內(nèi)部聲場(chǎng)環(huán)境。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對(duì)上述現(xiàn)狀，本發(fā)明提出一種基于球形麥克風(fēng)陣列的聲源定位分析裝置。

本發(fā)明解決技術(shù)問(wèn)題采用如下技術(shù)方案：一種基于球形麥克風(fēng)陣列的聲源定位分析裝置，所述聲音定位分析裝置包括信號(hào)傳感器模塊、數(shù)據(jù)采集分析模塊和數(shù)據(jù)處理模塊，其中：所述信號(hào)傳感器模塊，與所述數(shù)據(jù)采集分析模塊耦接，用于通過(guò)所述信號(hào)傳感器模塊獲得聲音信號(hào)和圖像信號(hào)；所述數(shù)據(jù)采集分析模塊，與所述信號(hào)傳感器模塊和所述數(shù)據(jù)處理模塊耦接，用于收集所述信號(hào)傳感模塊獲得的聲音信號(hào)并進(jìn)行信號(hào)放大，ADC采集和信號(hào)存儲(chǔ)，以及將分析后的數(shù)據(jù)傳送至所述數(shù)據(jù)處理模塊；所述數(shù)據(jù)處理模塊，與所述數(shù)據(jù)采集分析模塊耦接，進(jìn)行聲學(xué)成像處理，圖像縫合等處理，用于對(duì)收到的采集數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

可選的，所述信號(hào)傳感器模塊包括64個(gè)mems麥克風(fēng)和11個(gè)攝像頭，分別用于獲取聲音信號(hào)和圖像信號(hào)。

可選的，所述數(shù)據(jù)采集分析模塊包括2臺(tái)OROS 3X系列信號(hào)采集分析設(shè)備。

可選的，所述數(shù)據(jù)處理包括：通過(guò)實(shí)時(shí)算法和后處理算法對(duì)聲學(xué)成像算法參數(shù)進(jìn)行設(shè)定，完成對(duì)聲音信號(hào)的處理，并對(duì)圖像信號(hào)進(jìn)行處理，生成二維靜態(tài)背景圖像，輸出聲像匹配的噪聲源云圖或動(dòng)畫(huà)。

可選的，所述11個(gè)攝像頭中1個(gè)攝像頭在北極，另外10個(gè)攝像頭設(shè)在兩個(gè)緯圈。

可選的，球麥克風(fēng)陣列直徑為30cm。

可選的，所述實(shí)時(shí)算法采用Functional beamforming，所述后處理算法采用deconvolution method中的NNLS。

本發(fā)明具有如下有益效果：

本發(fā)明基于球形麥克風(fēng)陣列的聲源定位分析裝置適用于瞬態(tài)和穩(wěn)態(tài)應(yīng)用，可實(shí)現(xiàn)三維內(nèi)部噪聲源識(shí)別，掌握主要噪聲源屬性，理解噪聲源產(chǎn)生的根源(噪聲源位置、頻譜成分、相對(duì)的聲功率貢獻(xiàn))，方便的生成聲學(xué)動(dòng)畫(huà)和各種頻譜顯示，能夠快速、可靠的生成便于使用的結(jié)果，以及全頻帶不低于30dB的動(dòng)態(tài)范圍。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明的所述基于球形麥克風(fēng)陣列的聲源定位分析裝置示意圖；

圖2為本發(fā)明的所述基于球形麥克風(fēng)陣列的聲源定位分析裝置的主視圖示意圖；

圖3為本發(fā)明的所述基于球形麥克風(fēng)陣列的聲源定位分析裝置的俯視圖示意圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合實(shí)施例及附圖對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案作進(jìn)一步闡述。

如在說(shuō)明書(shū)及權(quán)利要求當(dāng)中使用了某些詞匯來(lái)指稱(chēng)特定組件。本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)可理解，硬件制造商可能會(huì)用不同名詞來(lái)稱(chēng)呼同一個(gè)組件。本說(shuō)明書(shū)及權(quán)利要求并不以名稱(chēng)的差異來(lái)作為區(qū)分組件的方式，而是以組件在功能上的差異來(lái)作為區(qū)分的準(zhǔn)則。如在通篇說(shuō)明書(shū)及權(quán)利要求當(dāng)中所提及的“包含”為一開(kāi)放式用語(yǔ)，故應(yīng)解釋成“包含但不限定于”?！按笾隆笔侵冈诳山邮盏恼`差范圍內(nèi)，本領(lǐng)域技術(shù)人員能夠在一定誤差范圍內(nèi)解決所述技術(shù)問(wèn)題，基本達(dá)到所述技術(shù)效果。此外，“耦接”一詞在此包含任何直接及間接的電性耦接手段。因此，若文中描述一第一裝置耦接于一第二裝置，則代表所述第一裝置可直接電性耦接于所述第二裝置，或通過(guò)其他裝置或耦接手段間接地電性耦接至所述第二裝置。說(shuō)明書(shū)后續(xù)描述為實(shí)施本申請(qǐng)的較佳實(shí)施方式，然所述描述乃以說(shuō)明本申請(qǐng)的一般原則為目的，并非用以限定本申請(qǐng)的范圍。本申請(qǐng)的保護(hù)范圍當(dāng)視所附權(quán)利要求所界定者為準(zhǔn)。

實(shí)施例1

本實(shí)施例提供了一種基于球形麥克風(fēng)陣列的聲源定位分析裝置。

參見(jiàn)圖1所示為基于球形麥克風(fēng)陣列的聲源定位分析裝置的示意圖，本實(shí)施例中聲源定位分析裝置包括信號(hào)傳感器模塊101、數(shù)據(jù)采集分析模塊102和數(shù)據(jù)處理模塊103，其中：

信號(hào)傳感器模塊101，與數(shù)據(jù)采集分析模塊102耦接，用于通過(guò)信號(hào)傳感器模塊101獲得聲音信號(hào)和圖像信號(hào)；

數(shù)據(jù)采集分析模塊102，與信號(hào)傳感器模塊101和數(shù)據(jù)處理模塊103耦接，用于收集信號(hào)傳感模塊獲得的聲音信號(hào)進(jìn)行信號(hào)放大，ADC采集和信號(hào)存儲(chǔ)，將分析后的數(shù)據(jù)傳送至數(shù)據(jù)處理模塊103；

數(shù)據(jù)處理模塊103，與數(shù)據(jù)采集分析模塊102耦接，進(jìn)行聲學(xué)成像處理，圖像縫合等處理，用于對(duì)收到的采集數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，生成可供使用文件。

其中，上述的信號(hào)傳感器模塊101包括11個(gè)攝像頭和64個(gè)微機(jī)電系統(tǒng)(Micro-Electro-Mechanical System，簡(jiǎn)稱(chēng)MEMS)麥克風(fēng)，分別用于獲取聲音信號(hào)和圖像信號(hào)。11個(gè)攝像頭中1個(gè)攝像頭在北極，另外10個(gè)攝像頭設(shè)在兩個(gè)緯圈。由于球麥克風(fēng)陣列本身結(jié)構(gòu)的對(duì)稱(chēng)性，目前它廣泛的應(yīng)用于三維空間波束形成、聲源定位、高空間分辨率的聲場(chǎng)錄制、聲場(chǎng)重現(xiàn)以及聲場(chǎng)空間特性分析等各個(gè)領(lǐng)域，本發(fā)明中球麥克風(fēng)陣列直徑可為30cm，此處僅為舉例，但不限于此。

其中，數(shù)據(jù)采集分析模塊102包括2臺(tái)OROS 3X系列信號(hào)采集分析設(shè)備。

其中，數(shù)據(jù)處理包括：通過(guò)實(shí)時(shí)算法和后處理算法對(duì)聲學(xué)成像算法參數(shù)進(jìn)行設(shè)定，完成對(duì)聲音信號(hào)的處理，并對(duì)圖像信號(hào)進(jìn)行處理，生成二維靜態(tài)背景圖像，輸出聲像匹配的噪聲源云圖或動(dòng)畫(huà)。實(shí)時(shí)算法采用Functional beamforming，后處理算法采用deconvolution method中的NNLS。

本發(fā)明基于球形麥克風(fēng)陣列的聲源定位分析裝置適用于瞬態(tài)和穩(wěn)態(tài)應(yīng)用，可實(shí)現(xiàn)三維內(nèi)部噪聲源識(shí)別，掌握主要噪聲源屬性，理解噪聲源產(chǎn)生的根源(噪聲源位置、頻譜成分、相對(duì)的聲功率貢獻(xiàn))，方便的生成聲學(xué)動(dòng)畫(huà)和各種頻譜顯示，能夠快速、可靠的生成便于使用的結(jié)果，以及全頻帶不低于30dB的動(dòng)態(tài)范圍。

為使本發(fā)明描述更為清楚，特提供基于球形麥克風(fēng)陣列的聲源定位分析裝置的主視圖和俯視圖，分別如圖2和圖3所示。

以上實(shí)施例的先后順序僅為便于描述，不代表實(shí)施例的優(yōu)劣。

最后應(yīng)說(shuō)明的是：以上實(shí)施例僅用以說(shuō)明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對(duì)其限制；盡管參照前述實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說(shuō)明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解：其依然可以對(duì)前述各實(shí)施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改，或者對(duì)其中部分技術(shù)特征進(jìn)行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實(shí)施例技術(shù)方案的精神和范圍。