基于ME的麦克风阵列声源定位新算法：性能优于GCC-PHAT

本文主要探讨了一种创新的声源定位算法，该算法是基于麦克风阵列的，并着重于在现代电子技术领域中的应用，特别是在视音频会议系统和枪声定位系统等场景中。研究者王勇、刘颖和刘建平针对麦克风阵列声源定位问题提出了新的解决方案。 该方法的核心在于利用最小熵值（ME）理论来估计麦克风阵列的时间延迟。最小熵值是一种信息论概念，通过这种方法，可以有效地处理复杂的声音信号，减少噪声干扰，提高定位精度。与传统的离散网格搜索技术相结合，最小熵值算法能够在三维空间中进行精确的空间搜索，寻找声源的确切位置。 在实验部分，研究者对比了他们的方法与广义互相关-相位变换（GCC-PHAT）方法，结果显示，在相同的混响和噪声环境下，基于最小熵值的麦克风阵列声源定位算法表现更优。这表明，新算法具有更高的鲁棒性和准确性，对于嘈杂环境中的声源定位有着显著的优势。 关键词“麦克风阵列”、“声源定位”、“最小熵值”和“波达时延差”揭示了研究的主要技术焦点，即如何利用麦克风阵列收集的多通道声音信息，通过计算各个麦克风间的时延差和信号强度差异，实现对声源的准确定位。 这篇论文提供了一种实用且高效的方法，对麦克风阵列技术在声源定位领域的进一步发展具有重要意义，为相关领域的工程师和研究人员提供了新的设计思路和技术参考。