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English 声源定位技术是现代数字信号处理的核心组成部分。随着 MEMS 麦克风 和 麦克风阵列硬件从简单的声音检测到精确的方向定位和空间音频重建，声学传感正在不断发展。
声音定位技术的应用包括
- 智能扬声器、语音助手和可穿戴设备
- 空间音频和 VR/AR/XR 系统
- 工业监控、故障检测和声学检测
- 安全和监控系统
- 汽车语音控制和车厢噪音检测
有关 MEMS 麦克风技术的更多信息：
外部参照 - 意法半导体："MEMS 麦克风的工作原理
https://www.st.com/content/st_com/en/support/learning/stm32-education/mems-microphone.html
本公司专业生产 MEMS 麦克风和高精度麦克风阵列模块：
内部链接 https://sistc.com/product-category/mems-microphone/
内部链接 https://sistc.com/product-category/sensor-module/
1.到达时间差（TDOA）
TDOA 利用多个麦克风之间的到达时间差确定声源的位置。
原则
- MEMS 麦克风捕捉声音信号。
- 数字信号处理计算到达时间差。
- 光源角度或位置根据几何图形得出。
外部参照 - 麻省理工学院开放课程：使用麦克风阵列进行信号处理
https://ocw.mit.edu/courses/6-341-discrete-time-signal-processing-fall-2005/
优势
- 计算复杂度低
- 对背景噪声有很强的抗干扰能力
局限性：
- 精度取决于麦克风间距和同步性
2.到达强度差（IDOA）
IDOA 利用每个麦克风接收到的强度差确定声源的方向。
优势
- 适用于有反射或噪音的环境
- 与高灵敏度 MEMS 麦克风配合使用
局限性：
- 需要校准麦克风
- 计算量比 TDOA 更大
适用于 IDOA 的麦克风规格：
内部链接 https://sistc.com/product-category/mems-microphone/
3.到达交叉相关（CCOA）
CCOA 分析多个声学信号之间的相关性，以确定声音的方向。
过程：
- 录制多个麦克风音频通道
- 计算麦克风之间的交叉相关性
- 识别峰值相关位置以确定方向
外部参照 - IEEE Xplore：交叉相关声音定位研究
https://ieeexplore.ieee.org/
优势
- 在复杂声学空间中的精度高于 IDOA
局限性：
- 需要精确的时间同步
4.波束成形算法（BFA）
波束成形通过控制相位和振幅来聚焦麦克风阵列的 "聆听 "方向。
过程：
- 麦克风阵列捕捉声音
- 数字处理放大来自目标方向的信号
- 根据光束转向角确定声源位置
外部参照 - MathWorks：麦克风阵列波束成形概述
https://www.mathworks.com/discovery/beamforming.html
优势
- 实现定向监听和噪音抑制
- 可跟踪移动声源
内部链接 - 支持波束成形的麦克风阵列：
https://sistc.com/product-category/sensor-module/
5.基于深度学习的定位
机器学习模型从大型数据集中学习声音定位模式，并预测空间位置。
优势
- 在所有算法中精度最高
- 在反光和嘈杂环境下学习模式
局限性：
- 需要大量数据进行训练
- 更高的系统计算量和功耗
外部参照 - 谷歌人工智能研究基于音频的定位（声音空间）
https://ai.googleblog.com/2019/10/soundspaces-ai-research-in-audio-based.html
结论
声源定位正在成为智能设备的一项关键能力。从智能家居系统到汽车和工业应用案例，声源定位与声音定位的结合正在成为智能设备的关键能力。 MEMS 麦克风 + 麦克风阵列 + 定位算法 实现精确的空间声音感知。
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