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基于对象的实时空间音频渲染丨Dev for Dev 专栏
本文为「Dev for Dev 专栏」系列内容，作者为声网音频算法工程师 李嵩。 随着元宇宙概念的引入，空间音频这项技术慢慢映入大家的眼帘。关于空间音频的基础原理，我们做过一期科普视频 —— 「空间音频背后的原理」，想要了解的朋友可以复制文末的链接查看。 本期文章，我们将主要讨论基语音信号处理的宽带说话人(声源)定位（DOA估计）算法
Abstract 本仓库是面向语音信号的声源定位传统算法 关键词：声源定位(sound source localization)、DOA估计（DOA estimation）、TDOA估计（TDOA estimation）、麦克风阵列信号处理(microphone array signal processing) ssl_tools 包含SRP-PHAT(GCC-PHAT)、MUSIC、beamforming（波束形成）三类基于麦克风阵列的声源定位算法之GCC-PHAT
https://www.cnblogs.com/ytxwzqin/p/9004603.html 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，一般麦克风阵列的优势以及与传统天线阵列的区别
date: 2022/1/9 author: longRookie title: 麦克风阵列的优势以及与传统天线阵列的区别 一、麦克风阵列与天线阵列的不同 语音信号是宽带信号 室内混响（或者多径）效应显著 环境特性和信号均高度非平稳 噪声与目标语音信号可能具有相同的频谱特性 传感器的数据通常有限 人耳听力【声源定位】基于matlab广义互相关声源定位【含Matlab源码 548期】
一、简介 最近在优化频谱监测系统中的TDOA定位精度。TDOA中最重要的问题无外乎是信号时差的提取。看了国内外的文献，一致首推“广义相关（Generalized Cross Correlation--GCC）算法”。 查文献，在matlab中使用模拟正弦波仿真测试了一下广义相关算法，没有达到预期效果，百思不得其解。浏览基于麦克风阵列的声源定位算法之GCC-PHAT
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）。 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，可基于多麦克风阵列的声源定位算法之GCC-PHAT原理分析
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。进一步获得声语音识别工程师所需要掌握的技术
语音识别工程师所需要掌握的技术： 1、信号处理： ①声源追踪； ②声源分析； ③声源定位； ④混响抑制； ⑤波束形成； ⑥回声抵消； ⑦语音增强； ⑧噪声抑制； 2、算法： ①端点检测； ②语言模型； ③解码搜索； ④特征提取； ⑤声学机理； 1）发音机理； 2）听觉机理； 3）语言机理； ⑥神学模型； 1）RNN； 2）CNN； 3）DNN； 4）HNN； 5语音专题第一讲，麦克风阵列的语音信号处理技术
https://blog.csdn.net/ffmpeg4976/article/details/52397000 转载自地平线机器人大讲堂，主讲人徐荣强。 2011年11月毕业于英国爱丁堡大学通信与信号处理专业，曾任诺基亚，联想，微软高级音频工程师。现在Horizon-Robotics负责语音相关硬件系统设计，涉及远场高灵敏度麦克风阵列设计，高精