delay and sum beamforming python code with mic distance and angle as input

时间: 2024-05-04 19:18:32 浏览: 22
Here's an example of delay-and-sum beamforming code in Python, which takes microphone distance and angle as input: ```python import numpy as np from scipy.signal import stft def delay_and_sum_beamforming(mic_array, audio_signal, source_angle): """ Perform delay-and-sum beamforming on an audio signal with a microphone array. Parameters: mic_array (list of tuples): A list of tuples representing the microphone positions in meters, e.g. [(0, 0, 0), (0.05, 0, 0), (0.1, 0, 0)] for a 3-microphone array with 5 cm spacing. audio_signal (ndarray): The audio signal to be processed. source_angle (float): The angle of the sound source in degrees. Returns: ndarray: The beamformed audio signal. """ # Speed of sound in air c = 343.2 # Convert angle to radians source_angle_rad = np.radians(source_angle) # Calculate delay times for each microphone delays = [] for mic_pos in mic_array: mic_dist = np.sqrt((mic_pos[0] ** 2) + (mic_pos[1] ** 2) + (mic_pos[2] ** 2)) delay = mic_dist * np.sin(source_angle_rad) / c delays.append(delay) # Pad the audio signal with zeros to account for delay times max_delay = np.max(delays) pad_len = int(np.ceil(max_delay * c)) audio_signal_padded = np.pad(audio_signal, (0, pad_len), mode='constant') # Split the audio signal into frames and perform STFT frame_size = int(np.ceil(0.02 * c)) # 20 ms frame size hop_size = int(np.ceil(0.01 * c)) # 10 ms hop size _, _, audio_frames = stft(audio_signal_padded, nperseg=frame_size, noverlap=frame_size-hop_size) # Apply delay-and-sum beamforming to each frame beamformed_frames = [] for frame in audio_frames: beamformed_frame = np.zeros_like(frame) for i, mic_pos in enumerate(mic_array): delay_samples = int(delays[i] * c) beamformed_frame += np.roll(frame, shift=-delay_samples, axis=0) beamformed_frames.append(beamformed_frame) # Inverse STFT and concatenate frames _, beamformed_signal = np.fft.irfft(beamformed_frames, axis=0), axis=-1 beamformed_signal = np.concatenate(beamformed_signal) return beamformed_signal ``` To use this code, you can call the `delay_and_sum_beamforming` function with the microphone array positions, audio signal, and source angle as inputs. For example: ```python mic_array = [(0, 0, 0), (0.05, 0, 0), (0.1, 0, 0)] # 3-microphone array with 5 cm spacing audio_signal = np.random.randn(44100) # 1-second audio signal source_angle = 30 # source angle in degrees beamformed_signal = delay_and_sum_beamforming(mic_array, audio_signal, source_angle) ``` Note that this code assumes a uniform linear array with microphones spaced evenly along the x-axis. If your microphone array has a different geometry, you'll need to adjust the delay calculations accordingly.

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