K210声源定位结合广义互相关算法用Micropython实现
时间: 2023-06-12 13:02:38 浏览: 135
声源定位是指通过对多个音频输入信号进行处理,确定声源的位置。广义互相关算法是一种常用的声源定位算法,它通过计算多个麦克风信号之间的相关性来确定声源的位置。
在K210上实现声源定位可以使用MicroPython语言。MicroPython是一个Python 3.x版本的嵌入式系统,它可以运行在K210芯片上。以下是实现声源定位的步骤:
1.准备硬件:需要连接多个麦克风到K210芯片上,并设置麦克风输入的采样率和位深。
2.采集音频数据:使用K210芯片的ADC模块采集多个麦克风的音频数据,并存储到内存中。
3.对音频数据进行处理:使用广义互相关算法计算多个麦克风之间的相关性,并确定声源的位置。
4.输出结果:将声源位置输出到串口或LCD屏幕等外设上。
下面是一份简单的MicroPython代码示例:
```python
import array
import math
# 设置采样率和位深
SAMPLE_RATE = 16000
BIT_DEPTH = 16
# 设置麦克风数量
MIC_NUM = 4
# 设置缓冲区大小
BUFFER_SIZE = 1024
# 初始化麦克风输入
mic_in = []
for i in range(MIC_NUM):
mic_in.append(array.array('h', [0] * BUFFER_SIZE))
# 初始化相关性矩阵
corr_matrix = [[0] * MIC_NUM for i in range(MIC_NUM)]
# 初始化输出位置
pos_x = 0
pos_y = 0
# 循环读取音频数据
while True:
# 从麦克风输入获取音频数据
for i in range(MIC_NUM):
mic_in[i] = array.array('h', kpu.forward(i))
# 计算相关性矩阵
for i in range(MIC_NUM):
for j in range(i, MIC_NUM):
corr = 0
for k in range(BUFFER_SIZE):
corr += mic_in[i][k] * mic_in[j][k]
corr_matrix[i][j] = corr
corr_matrix[j][i] = corr
# 计算声源位置
max_corr = -1
for i in range(MIC_NUM):
corr_sum = 0
for j in range(MIC_NUM):
corr_sum += corr_matrix[i][j]
if corr_sum > max_corr:
max_corr = corr_sum
pos_x = i
# 输出结果
print("Sound source at mic ", pos_x)
```
以上代码仅供参考,实际实现需要根据具体硬件和应用场景进行调整。