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研究生:童冠穎
研究生(外文):Kuan-Yin Tong
論文名稱:雙耳量測聽音辨位技術研究
論文名稱(外文):The binaural measurements for identification of source position
指導教授:洪振發洪振發引用關係
口試委員:劉德源徐茂濱王偉輝謝傳璋
口試日期:2015-07-24
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣大學
系所名稱:工程科學及海洋工程學研究所
學門:工程學門
學類:綜合工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2015
畢業學年度:103
語文別:中文
論文頁數:61
中文關鍵詞:聲源定向麥克風陣列頭部關係轉移函數
外文關鍵詞:sound localizationmicrophone arrrayHRTFs
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本文研究空間聽覺定位,其中包含雙耳線索(Binaural cues)及頻譜線索(Spectral Cues)。雙耳線索分為雙耳時間差(Interaural Time Difference, ITD)與雙耳聲強差(Interaural Level Difference, ILD),頻譜線索則為人類身體構造對聲壓頻譜的增益特性,類似於濾波器,可用頭部關係轉移函數(Head Related Transfer Function, HRTF)表示。雙耳線索有其頻寬的侷限性及部分方位模糊等問題。頻譜線索反應頭部及軀幹等對聲音訊號的遮蔽作用,對於不同方位的聲源其頻譜也有不同變化,其中包含的方位訊息可能是人耳能分辨方位的重要因素。
本文研究麥克風陣列聲源定向的方法,包含多重訊號分類演算法(Multiple Signal Classification, MUSIC)、麥克風陣列語者定位演算法(Speaker Localization by a Arrayed Microphone, SLAM)兩種演算方法。透過電腦模擬聲源訊號並實際架設麥克風陣列,使用NI-DAQ將聲音訊號擷取置電腦,並使用NI LabVIEW及MATLAB等軟體進行MUSIC及SLAM演算法,估算出聲音訊號方向。實驗結果顯示在安靜的室內能對方位角做有效的識別。
不過麥克風陣列仍無法解釋人只須兩耳即可辨識聲源方向。因此接著研究頻譜線索的聲源定向方法,使用頭部關係轉移函數做為主要識別依據,建立類神經網路映射模型,並使用MIT HRTF資料庫,透過不同的方位編碼方式進行聲源方位的辨識,實驗結果顯示對於方位角及俯仰角皆有不錯的識別結果。


In this thesis,we study spatial hearing which including binaural cues and spectral
cues for sound localization. Binaural cues have some drawbacks: ITD and IID only work on their suitable frequenccy range and have problems on the ‘cone of confusion’.The spectal cues, HRTF ( Head Related Transfer Function) points out the acoustic filtering effects on receving sound from the sound source to the head and torso. Sound source from different spatial angles have different spectrals too.
Two sound localization methods by microphone arrray are investigated,
MUSIC ( Multiple Signal Classification) algorithm and SLAM ( Speaker Localization by a Arrayed Microphone). We use computer to simulate sound signals and then construct particle microphone arrays, which use a DAQ ( Data acquisition) to transmit sound signal to a computer, and use NI LabVIEW and MATLAB to operate MUSIC and SLAM. The experiment indicate the sound localization results are reliable in the quiet room.
In addition, we study spectral cues for sound localization because of microphone array cannot expalin why human can determine the direction of sound source by only two ears. Using HRTF as the main recognization cue, then building neural network model with MIT HRTF database, different coded directional informations are headed to do sound localizations. The results indicate good accuracy on azimuth and elevation angle recognization.


摘要 i
ABSTRACT ii
圖目錄 vi
表目錄 x
Chapter 1 緒論 1
1.1 研究動機 1
1.2 文獻回顧 1
1.3 研究目的與過程 3
Chapter 2 第二章 空間聽覺與雙耳定位線索 4
2.1 聲波繞射與散射 4
2.2 雙耳定位線索 4
2.2.1 雙耳時間差(ITD) 5
2.2.2 雙耳聲強差(ILD) 7
Chapter 3 多重訊號分類演算法 9
3.1 MUSIC理論 9
3.1.1 資料模型Data Model 9
3.1.2 多重訊號演算法推導 10
3.1.3 麥克風陣列的訊號模型 12
3.2 MUSIC模擬 14
Chapter 4 語者定位演算法(SLAM) 16
4.1 語者定位演算法理論 16
4.1.1 延遲相加波束形成(delay-and-sum beamformer) 16
4.1.2 定位演算法 17
4.2 SLAM模擬 18
Chapter 5 MUSIC與SLAM辨識實驗 19
5.1 實驗目的 19
5.1.1 實驗佈置 19
5.1.2 實驗器材 20
5.1.3 訊號擷取 21
5.1.4 多重訊號分類演算法(MUSIC)辨識結果 21
5.1.5 語者定位演算法(SLAM)辨識結果 25
Chapter 6 頻譜特徵方法聲源定位 29
6.1 利用頻譜特徵進行聲源定位 30
6.1.1 頭部關係轉移函數 30
6.1.2 頻譜特徵聲源定位: 30
6.2 利用機器進行聲源定位 31
6.3 類神經網路模型 32
6.3.1 聲源方位 32
6.3.2 MIT HRTF資料庫 32
6.3.3 神經網路建立 34
6.3.4 類神經網路工作方式 36
6.3.5 類神經網路 37
6.3.6 定位效能指標 38
6.3.7 水平識別 38
6.3.8 俯仰角識別 39
Chapter 7 結論 57
參考文獻 59
附錄 61


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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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