基于半球型麥克風陣列的點聲源定位系統智能檢測前端設計與實現

劉祥樓，王曉東，劉昭廷，劉瑞男

（1.東北石油大學 黑龍江 大慶163318；2.黑龍江省高校校企共建測試計量技術及儀器儀表工程研發中心黑龍江 大慶163318）

基于半球型麥克風陣列的點聲源定位系統智能檢測前端設計與實現

劉祥樓1，2，王曉東1，劉昭廷1，劉瑞男1

（1.東北石油大學 黑龍江 大慶163318；2.黑龍江省高校校企共建測試計量技術及儀器儀表工程研發中心黑龍江 大慶163318）

本文系統闡述了自行研發的半球型麥克風陣列的點聲源定位系統智能檢測前端的設計與實現。本系統以STM32單片機為核心、以半球形麥克風陣列為聲源檢測單元、與信號調理模塊及數據傳輸模塊共同構建一個智能檢測前端，針對點聲源以不同的角度和方位同步實時多點采集噪聲信息，并對多點信號同步歸一化處理。經過測試本智能檢測前端噪聲分辨率0.1 dB。

半球型麥克風陣列；點聲源定位；智能檢測；噪聲；多點信號同步歸一化

點聲源檢測與定位是領域內研究熱點，基于麥克風陣列的檢測與定位是行之有效方法[1-2]。目前麥克風陣列模型主要有平面式和立體式兩種[3-4]。平面式陣列算法相對簡單，但在檢測高度方面受到了相應的限制[5]。立體式陣列定位更加精確，但算法也更加復雜[6-7]。文中提出了一種基于半球型麥克風陣列非均勻布點實現點聲源定位方法。陣列由19個電容式麥克風分四層布設在直徑為10公分的半球面上，第一層布點在中心點o，其余三層分別以間隔60°排布6個麥克風，分別對應標號 a1，a2，…，a6、b1，b2，…，b6、c1，c2，…，c6，第二層a1與第三層對應點b1相對平面投影夾角30°。球面上麥克風的方向沿著球心到該點的法線方向排布。

1 點聲源定位系統組成與智能檢測前端硬件系統設計

本著以需求為導向實現整體任務分解，按相對獨立功能化分模塊的主體設計思想，將自行研發的基于半球型麥克風陣列的點聲源智能定位系統整體任務分解為3個主體部分，一是點聲源噪聲信息多路同步實時采集，二是多路信息的同步歸一化處理，三是實現點聲源空間定位。為此，將前兩項任務劃歸成兩個獨立功能模塊，由智能檢測前端完成；第三項點聲源定位任務主要是根據大量的同步歸一化數據，經軟件定位算法計算獲得。麥克風陣列布點正視圖如圖1所示。系統設計19路麥克風構成半球陣列構成多路信息實時同步采集，整體由智能化測量前端和系統數據分析與處理上位機兩部分組成。智能檢測前端硬件系統采用STM32單片機為核心，其主體構成除了STM32處理器之外，還包括麥克風陣列、信號調理電路、與上位機的無線通信電路，智能檢測前端結構參見圖2。

圖1 麥克陣列數學模型俯視圖

圖2 聲源定位系統組成框圖

前端傳感器陣列作為系統最為關鍵的組成部分，其選型復雜多變，本設計采用心型指向式麥克對聲源信號進行實時采集，其聲壓靈敏度為50 mV/dB[8]。麥克風陣列輸出信號調理電路主要包括聲壓信號阻抗變換和交流放大[9]兩部分，由于采用單電源供電，所以交流放大的參考需要取中間電壓作為參考電壓，對于放大后的信號需要的是交流量而不是絕對值，因此采用電阻對5 V進行分壓，然后通過運放跟隨輸出得到用于提供放大的基準VREF。放大后的交流信號通過檢波電路，變換為直流電壓送給A/D進行采集。運放采用了精密放大器OPA340[11]，該運放具有低噪聲、低失調電壓、高壓擺率等優勢[12]，對于聲音信號放大優勢明顯[13]。檢波電路采用了兩只肖特基快速二極管SS34，以滿足信號頻率較高時的整流需求。單通道信號處理電路如圖3所示。

圖3 單通道信號調理電路

2 智能檢測軟件程序設計

智能檢測軟件程序主要負責數據的采集、處理及存儲。通過DMA[14]開始數據采集，數據處理模塊則等待采集完成后的DMA中斷請求[15]，一旦發生中斷請求則說明數據采集已經完成，接下來進行數據處理，然后將處理完的數據打包寫入到串行FLASH進行存儲。若數據發生異常，則上傳異常數據到主機，同時若主機發起查詢命令，則上傳主機需要的數據。系統軟件流程如圖4所示。由于數據通道較多，為方便數據的高效通信采用編碼通信。PC機作為上位機，而智能前端作為下位機，上位機定期發送查詢命令，下位機收到命令并解析協議后按上位機需求上傳數據，當下位機數據異常時提出上傳請求，并將異常數據按要求發送到上位機。數據通信協議如圖5所示，數據的幀頭和幀尾分別作為數據傳輸起始與結束標志。圖5（a）為上位機數據查詢格式，通過B0告知下位機回傳數據的通道。圖5（b）為單通道發送數據格式，幀頭和幀尾作為統一的標識，每一通道采用兩字節回傳，R0低5位為當前數據的通道地址，6、7位為當前數據的量程，最高位為地址標識位；R1低7位為當前數據有效數值，最高位為數據標識位，數據實際值為。該數據編碼方式有效的節省了數據傳輸量和傳輸時間，提高了傳輸效率。

圖4 智能檢測軟件流程

圖5 通信協議數據格式

3 智能檢測前端系統實現與試驗測試

為保證模擬信號放大不受干擾，智能檢測前端信號采集和控制處理相對獨立，具體系統實現麥克信號采集陣列如圖6（a）所示，控制處理板如圖6（b）所示。由于實際電路系統中每路麥克風傳感器的靈敏度略有差異，信號放大電路也難以保證其完全一致，所以在數據測試之前需要對每一路信號進行校準，從而保證各個通道對信息反映的一致性。具體測試環境，選定50平米的聲學實驗室，室內溫度23℃，相對濕度42%，聲源為Type4205和HP1001，將智能檢測前端固定在離地面三米的室內頂端，分別將聲源放置不同的方位。譬如位置1聲源放置于a1，b6，c1三角輻射區域內，對外輸出聲級80 dB。PC上位機發送采集命令0XFF 0X13 0X00，獲取所有通道數據，從機傳回數據如表1所示。由表2中數據可以看出，各個通道采集到得數據反應了聲源所處的位置，與實驗測試聲源的擺放位置是一致的。通過對智能檢測前端系統測試其噪聲分辨率0.1 dB。

圖6 智能測試前端電路實物圖

表1 系統測試數據

4 結 論

文中提出的基于半球型麥克陣列的聲源定位系統，其智能檢測前端系統的試驗測試結果表明：19路噪聲信息采集聲壓傳感器靈敏度均采用同型號同批次的麥克風其聲壓靈敏度50 mV/dB，經過系統調試各路對噪聲的分辨率和測試精度協調一致，智能檢測前端系統噪聲分辨率0.1 dB。實現了19路噪聲信息的實時同步采集、處理與無線傳送。

[1]林志斌，徐柏齡.基于球麥克風陣列的三維空間多聲源定位（英文）[J].南京大學學報：自然科學版，2006，4:007.

[2]Tashev，H.Malvar.A New Beamformer Design Algorithm for Microphone Arrays[J].Proceedings of ICASSP，Philadelphia，PA，USA，March 2005.

[3]李文，夏秀渝，何培宇，等.基于麥克風陣列的近場聲源定位[J].四川大學學報:自然科學版，2008，45（2）:307-310.

表2 系統測試數據

[4]Takanobu Nishiura，Takeshi Yamad，Localization ofMultipleSoundSourcesBasedonaCSP Aanalysis with a Microphone Array，Acoustics，Speech，and Signal Processing，2000.ICASSP'00.Proceedings.2000 IEEE International Conference on Volume 2，5-9June 2000 Page（s）:II53-II 1056.

[5]Roman N.，Wang D.L.，and Brown G J..Speech segregation based on sound Localization[Z].Proceedings of IJCNN-01，2001，5（4）:2861-2866.

[6]B.Mungamuru，p.Aarabi，Enhanced Sound Localization Systems[J]，IEEE Trans.Man and Cybernetics，Part B，2004（6）:1526-1540.

[7]劉云武，楊衛.基于傳聲器陣列的聲源定位系統設計[J].壓電與聲光，2014，36（2）:314-316.

[8]Truls Gjestland， Herold Olssen， RolfTORE randeberg.Noise in Norwegian cities and rural areas[J].Acta Acustica United with Acustic，2003，Suppl.1:66.

[9]任誼平，李慧中.噪聲監測中的布點問題與對策[J].環境監測管理與技術，2003，15（4）:41-43.

[10]Yamada，S.Nakamura，and K.Shikano.Distanttalking speech recognition based on a 3-D Viterbi search using a microphone array [J].IEEE Trans.Speech Audio Processing，2002（5）：48-56.

[11]邵懷宗SHZ.基于麥克風陣列的聲源定位研究[J].云南民族大學學報：自然科學版，2004，13（4）:256-258，267.

[12]李致金，喬杰.基于TMS320DM642麥克風陣列聲源定位系統[J].測控技術，2011，30（1）:35-38.

[13]Tailiang Ju，Yiliang Xu and Qicong Peng.Speech source localization in near field[C].pp.769772，vo1.2，ICCCAS'04， UESTC， Chengdu， China，2004，IDS Number:BBC53，EI:05038790125.

[14]陸灝銘，陳瑋，劉壽寶.基于麥克風陣列的聲源定位系統設計[J].傳感器與微系統，2012，4:026.

[15]杜軍，桑勝舉.基于麥克風陣列的語音增強技術及應用[J].計算機應用與軟件，2009，26（10）:75-77.

Front end design and implementation of the intelligent point sound source localization system based on hemispherical microphone array

LIU Xiang-lou1，2，WANG Xiao-dong1，LIU Zhao-ting1，LIU Rui-nan1
（1.Northeast Petroleum University，Daqing 163318，China；2.The University-enterprise R&D Center of Measuring and Testing Technology&Instrument and Meter Engineering in Heilongjiang Province，Daqing 163318，China）

The front end design and implementation of the intelligent point sound source localization system based on the hemispherical microphone array which is developed independently is showed in this paper.The system consists of the STM32 MCU as the core，a hemispherical microphone array as the sound source detection unit，and the signal conditioning module and data transmission module.The noise information coming from a point sound source is collected by the system in different angle and azimuth synchronously in real-time，and the signals from different detection units are normalized in the system.After testing，the intelligent detection front end system shows a noise detection resolution as low as 0.1dB.

hemispherical microphone array；point sound source localization；intelligent detection；noise；multi point signals synchronization normalization

TN98

：A

：1674－6236（2017）05-0183-04

2016-04-15稿件編號：201604165

黑龍江自然科學基金項目資助（F201227）；東北石油大學培育基金項目

劉祥樓（1963—），男，黑龍江大慶人，博士，教授。研究方向：智能儀器、虛擬儀器。