实现简单的声音定位创新设计.doc

实现简单的声音定位创新设计机械0903班 刘新昊 40940073 1、提出问题。 我从老师那里听到机器人的听觉与它的视觉相比仍然是处在初期阶段研究的课题。近些年来机器人听觉的研究已经成为机器人研究领域的重要课题。听觉是智能机器人的重要标志之一是实现人机交互、与环境交互的重要手段。由于声音具有绕过障碍物的特性在机器人多信息采集系统中听觉可以与机器人视觉相配合弥补其视觉有限性及不能穿过非透光障碍物的局限性。 所以如何让机器人识别声音并通过声音来判断一个人的位置是我此次要研究的话题。 2、分析问题。 查阅一些资料后发现超声波定位与这个应用很相似。不过超声波是自己发射的调制过的信号接收的时候只接收反射回来的调制过的信号这样就不会出现误触发但是用话筒接收的声音这个世界并不很安静到处都是音源根本无法准确定位。 但由于技术能力有限只能使用麦克风虽然效果不好但足以满足简单定位需要。 同时也带来了一个问题就是语音的识别。查阅资料后发现08年公布的丰田机器人“阿西莫”也只能识别3个人的声音“阿西莫”的这一新本领应用到评判石头-剪子-布的比赛中。在此比赛中3人同时喊出他们的选择由“阿西莫”来裁决胜负准确率达到70-80。专家已经认为软件处理这种声音数量和句子的复杂性将有待进一步的提高。东京大学的欧库若和本田研究院的仲代达共同开发了这种新软件他们给它取名为“HARK”。 HARK软件采用了一批8个麦克风来共同工作识别来自每一个麦克风的每一个声音并将它与其它声音隔离开来。之后此软件评判它提取的单个声音的可靠性评判之后再将此声音送到语音识别软件进行解码。 这种技术属于前沿科技我的软件编程能力不能及再看看其他资料 最简单的方法利用2个麦克风实现声源定位。如图所示M1 和M2 是2 个麦克风2 个麦克风之间相差一定距离致使2 个麦克风距离声源的距离是不同的因此声波传播的时间也不同。 通过波程差K和2 个麦克风之间的距离可以得到声波角B 的公式 B arccos K/M1M2 arcos tv/M1M2 其中t为声源到2 个麦克风的时间差为声波在空气中传播的速度。 这样经过软件的算法计算机便可大致算出声源的位置而且比较精确。 但是在编程时这种算法还是过于复杂易出错。还有就是前面所提到的世界并不安静。所以这个方法我也打算放弃。 还有没有更简单易行的方法还是说以我现在的能力设计出完美的声源定位系统太过复杂我决定降低要求只要让机器判定声音是来自前方、左侧或者右侧。这对于我来说应该比较好实现。 我觉得若要实现判定声音是来自前方、左侧或者右侧可以利用上面的模版利用2个麦克风固定在相距较远的2点上。当2个麦克风接收到声源发出的声音后通过程序对2边接到的声音进行响度比对声音波形取样比对。当两侧声音取样近似一样大时可认为声源在2个麦克风中间或靠近中间的前后方当左侧取样的值更高时则判断声源在左侧当右侧取样的值更高时则判断声源在右侧。 通过这种方法实现声源的位置判定十分简单且编程容易。但有一些情况无法处理比如若当声源在2个麦克风之间而且靠近左侧麦克风通过上面的程序运算可能会得出声源在左侧也就是得出了错误判定。 3、确定方案后进行改良。 进行改进为了减少上面所述的错误判定几率决定将麦克风套上像喇叭一样的扩音器并且左侧麦克风的喇叭口冲左前方右侧麦克风的喇叭口冲右前方。这样可能会减少错误判定的概率但效果肯定不好。 4、如何再进行改进 受到“阿西莫”8个麦克风的启发为什么声源定位只能用2个麦克风模仿人耳如果我用3个麦克风会不会更准确 如图示在2个麦克风之间再加入一个麦克风M。 也就是把麦克风M1与M2接收到的音频信号与M受到的音频信号进行比对来判断位置。 这时我们来讨论下可能发生的几种情况 1M1的信号大于M声源在M1左侧。 2M1与M信号相近且大于M2声源在M1M间即前或后。 3M2与M信号相近且大于M1声源在M2M间即前或后。 4M2的信号大于M声源在M2右侧。 经过分析觉得此方法可行性比较高编程也较容易作为最佳