CN111239691B - 一种抑制主声源的多声源跟踪方法 - Google Patents

一种抑制主声源的多声源跟踪方法 Download PDF

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CN111239691B CN202010184264.2A CN202010184264A CN111239691B CN 111239691 B CN111239691 B CN 111239691B CN 202010184264 A CN202010184264 A CN 202010184264A CN 111239691 B CN111239691 B CN 111239691B
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Abstract

一种抑制主声源的多声源跟踪方法，将麦克风阵列接收的语音声源信号分帧、加窗；根据声源的初始状态产生初始粒子组；根据状态方程预测新的粒子状态，并计算粒子状态观测值；根据上一时刻声源位置估计处的定位函数值判定主源；计算较弱声源粒子与主源的距离，并根据该距离构造一个衰减系数；将靠近主源的较弱声源粒子状态观测值乘以衰减系数以减小其值；根据定位函数和衰减系数构造各声源的伪似然函数，并根据该伪似然函数计算当前时刻各声源的粒子权重；将各声源的粒子权重归一化，并根据粒子权重和粒子状态估计当前时刻各声源的位置。本发明可以在两个声源靠近或声源轨迹交叉时保持对两个声源的跟踪，可广泛用于机器人听觉、音频监控等领域。

Description

一种抑制主声源的多声源跟踪方法
技术领域
本发明涉及基于麦克风阵列的多声源跟踪技术领域，特别涉及一种抑制主声源的多声源跟踪方法。
背景技术
基于麦克风阵列的语音声源定位与跟踪技术在数字助听器、机器人听觉、智能监控等领域有着非常广泛的应用。早期的语音声源定位与跟踪技术主要针对单个声源，如视频会议，车载免提语音通信等应用。经过多年的研究，单声源的定位与跟踪算法已经能达到较高的精度。近年来，随着声源跟踪技术应用领域的拓展，很多情况下，需要考虑多声源定位与跟踪的问题。
基于麦克风阵列的声源跟踪算法目前主要有两类，一类以采用卡尔曼滤波及其改进算法为代表；另一类就是以采用粒子滤波为代表的算法。前者必须在满足诸多假设的情况下才能使用，而后者的适用范围更广，精度更高，在跟踪算法中占据主流位置。目前，室内环境中的单声源跟踪算法研究比较多，而多声源跟踪算法的研究相对较少。相比于单声源情况，在混响环境中实现多声源跟踪要困难得多。除了混响和噪声会影响跟踪精度外，声源之间的干扰将严重降低跟踪算法的精度，尤其当声源轨迹靠近或交叉时，传统跟踪算法很难辨识声源轨迹，这将导致目标丢失。
粒子滤波的过程中，粒子群随目标轨迹移动。当两个目标距离较近，较弱声源有部分粒子落入较强声源的空间谱峰所在区域，导致这部分粒子被赋予过大的权重，相应的较弱声源的位置估计误差较大，即过于靠近较强声源的位置。随着迭代的进行，较弱声源的粒子分布将会与较强声源的粒子分布越来越相似，前者的估计轨迹就会与后者接近重合。即使声源距离重新增大，传统跟踪算法也很难跟踪到较弱的声源，从而丢失该目标。
发明内容
为了克服上述现有技术的不足，本发明提供一种基于粒子滤波的多个语音声源跟踪算法。该算法在两个语音声源轨迹交叉或靠近的情况下，保持对两个声源的跟踪。
为了实现上述目的，本发明提供一种抑制主声源的多声源跟踪方法。该方法把较强的声源称为主源。在跟踪过程中，对于接近主源的较弱声源的粒子，其权重乘以适当的衰减系数，使其不至于过大，减小位置估计的误差，从而避免估计的轨迹重叠。本发明提供的方法包括以下步骤：
S1、建立二维直角坐标系，确定麦克风阵列中各阵元的坐标，将麦克风阵列接收到的声源信号分帧、加窗，存入缓冲区；
S2、根据各声源的初始状态产生各声源的初始粒子组：
直角坐标系下，第i个声源在第t帧时的状态矢量为
Figure BSA0000204070960000021
该状态矢量中的前两个元素
Figure BSA0000204070960000022
表示声源坐标，后两个元素
Figure BSA0000204070960000023
表示声源速度。对于状态矢量
Figure BSA0000204070960000024
其相应的声源坐标矢量用
Figure BSA0000204070960000025
来表示。用N表示粒子个数，Ns表示声源个数，则初始粒子组为：
Figure BSA0000204070960000026
其中
Figure BSA0000204070960000027
即为声源的初始状态，
Figure BSA0000204070960000028
为粒子的初始权重，i＝1：Ns；
S3、根据状态方程预测各声源新的粒子状态：
状态方程可以表示为
Figure BSA0000204070960000031
具体地可以采用Langevin方程来作为声源的状态方程，其表达式如下：
Figure BSA0000204070960000032
其中ut是二维高斯随机向量，其均值向量为[0，0]T，协方差矩阵为二阶单位矩阵，T为一帧信号的时长，也就是状态更新的时间间隔，参数a＝exp(-βT)，
Figure BSA0000204070960000033
其中β和
Figure BSA0000204070960000034
为根据声源运动状态设置的常数。
S4、根据接收信号帧，利用定位函数计算当前时刻各声源粒子状态的观测值：
麦克风阵列的接收信号帧用Xt＝[x1(n)，x2(n)，...，xM(n)]T表示，其中M是麦克风阵列的阵元个数。采用相位变换加权的导引响应功率函数(steered response power-phase transform，SRP-PHAT)作为定位函数，其表达式为：
Figure BSA0000204070960000035
其中
Figure BSA0000204070960000036
为假想声源坐标，l和m是阵元编号，
Figure BSA0000204070960000037
为一对阵元接收信号的广义互相关函数，定义为
Figure BSA0000204070960000038
Xm(k)是第m个阵元接收信号xm(n)的离散傅里叶变换，K为其点数，*表示取共轭；ω是模拟角频率。
Figure BSA0000204070960000039
是假想声源到阵元对的到达时间差(timedifference ofarrival，TDOA)，其中
Figure BSA0000204070960000041
表示第m个阵元的坐标，c为声速(342m/s)，||·||表示求矢量的2-范数。根据定位函数计算得到的粒子状态观测值为：
Figure BSA0000204070960000042
S5、根据较弱声源的粒子与主源之间的距离，构造一个衰减系数，将其乘以粒子状态观测值，得到衰减后的粒子状态观测值
Figure BSA00002040709600000410
S6、根据定位函数和衰减系数构造各声源的伪似然函数：
伪似然函数用
Figure BSA0000204070960000043
表示，其表达式为：
Figure BSA0000204070960000044
其中函数max(·)的作用是确保似然函数非负，r为正实数，其目的是调整似然函数的形状，提高跟踪算法的性能；
S7、根据伪似然函数计算当前时刻各声源粒子权重：
Figure BSA0000204070960000045
S8、将各声源的粒子权重归一化：
Figure BSA0000204070960000046
S9、根据粒子权重和粒子的状态估计当前时刻各声源的位置；
Figure BSA0000204070960000047
S10、按照权重，从现有粒子组
Figure BSA0000204070960000048
中重采样，得到重采样粒子组
Figure BSA0000204070960000049
S11、存储重采样后的粒子和它们的权重，进入步骤S3。
更进一步的，所述步骤S5的衰减较弱声源粒子的状态观测值包括以下步骤：
S5.1、根据上一时刻的接收信号帧计算上一时刻各声源位置估计处的定位函数值，其表达式为：
Figure BSA0000204070960000051
其中，
Figure BSA0000204070960000052
表示t-1时刻第i个声源的位置估计；
S5.2、将定位函数值大的源确定为主源，即t时刻的主源编号为：
Figure BSA0000204070960000053
得到主源编号后，可以很容易将主源与粒子联系起来，如第i个源的粒子组为
Figure BSA0000204070960000054
若i＝ht，则第i个源就是主源，否则就不是；
S5.3、计算较弱声源的粒子与上一时刻主源位置估计处的距离：
Figure BSA0000204070960000055
其中，
Figure BSA0000204070960000056
表示t时刻第i个声源的粒子的位置，
Figure BSA0000204070960000057
表示t-1时刻主源位置估计；
S5.4、根据步骤S5.3所述的距离构造衰减系数，并将较弱声源粒子的状态观测值乘以该系数，得到衰减后的粒子状态观测值：
Figure BSA0000204070960000058
其中μ为小于1的常数，该值越大衰减幅度越大，z是决定衰减速率的常数，同等距离下，该值越大衰减幅度越大。
本发明的有益效果：
(1)与现有技术相比，本发明在声源跟踪过程中，采用了抑制主声源的方法，较好地解决了两个声源接近时较弱声源的估计轨迹与主声源轨迹重合的问题。具体的，本发明在步骤S5中将靠近主源的较弱声源的粒子状态观测值乘以一个适当的衰减系数，因此减小了这些粒子的权重。当两个声源靠近或者轨迹交叉时，由于减小了靠近主源的较弱声源粒子的权重，因而较弱声源的粒子就不会被主源吸引，保持了各声源粒子的独立性，从而能保持对两个声源的跟踪。
(2)本发明方法没有限制麦克风阵列的形状，因此可以适用于任意阵型；对声源运动轨迹也没有加以限制，因此适用于声源作曲线运动的情形。
附图说明
图1为本发明的方法主流程图。
图2为本发明的方法步骤S5的流程图。
图3为本发明麦克风的位置与声源轨迹示意图。
图4为本发明的方法对不交叉目标的跟踪轨迹与真实轨迹的比较示意图。
图5为本发明的方法对交叉目标的跟踪轨迹与真实轨迹的比较示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细说明。
实施例：
模拟的房间大小为4m×4m×2.7m，如图1、图2和图3所示，8个麦克风设置在房间四周的墙面，其高度均为1.464m。图中的半圆为声源轨迹，声源沿箭头所指方向运动，其高度与麦克风相同。声源信号为取自TIMIT数据库的两段时长约为3.6s的男声语音，采样频率fs＝8kHz。麦克风的接收信号用image法产生，加入高斯白噪声信号。信噪比SNR＝20dB，混响时间T60＝0.132s。帧长L＝512点，帧之间不重叠，加Hanning窗，具体的步骤如下：
S1、建立二维直角坐标系，确定麦克风阵列中各阵元的坐标，将麦克风阵列接收到的声源信号分帧、加窗，存入缓冲区；
S2、根据各声源的初始状态产生各声源的初始粒子组；
直角坐标系下，第i个声源在第t帧时的状态矢量为
Figure BSA0000204070960000071
该状态矢量中的前两个元素
Figure BSA0000204070960000072
表示声源坐标，后两个元素
Figure BSA0000204070960000073
表示声源速度。对于状态矢量
Figure BSA0000204070960000074
其相应的声源坐标矢量用
Figure BSA0000204070960000075
来表示。用N表示粒子个数，Ns＝2表示声源个数，本例中取N＝50，则初始粒子组为：
Figure BSA0000204070960000076
其中
Figure BSA0000204070960000077
即为声源的初始状态，假设声源的初始位置已知，初始速度为0，
Figure BSA0000204070960000078
为粒子的初始权重，i＝1：Ns；
S3、根据状态方程预测各声源新的粒子状态；
状态方程可以表示为
Figure BSA0000204070960000079
具体地可以采用Langevin方程来作为声源的状态方程，其表达式如下：
Figure BSA00002040709600000710
其中ut是二维高斯随机向量，其均值向量为[0，0]T，协方差矩阵为二阶单位矩阵，T为一帧信号的时长，也就是状态更新的时间间隔，本例中T＝L/fs＝64ms；参数a＝exp(-βT)，
Figure BSA00002040709600000711
本例中考虑人正常行走的速度，取β＝10Hz，
Figure BSA00002040709600000712
S4、根据接收信号帧，利用定位函数计算当前时刻各声源粒子状态的观测值；
麦克风阵列的接收信号帧用Xt＝[x1(n)，x2(n)，...，xM(n)]T表示，其中M是麦克风阵列的阵元个数，本例中M＝8。采用相位变换加权的导引响应功率函数(steered responsepower-phase transform，SRP-PHAT)作为定位函数，其表达式为：
Figure BSA0000204070960000081
其中
Figure BSA0000204070960000082
为假想声源坐标，l和m是阵元编号，
Figure BSA0000204070960000083
为一对阵元接收信号的广义互相关函数，定义为
Figure BSA0000204070960000084
Xm(k)是第m个阵元接收信号xm(n)的离散傅里叶变换，K为其点数，本例中K＝512，*表示取共轭，ω＝2πkfs/K，为模拟角频率。
Figure BSA0000204070960000085
是假想声源到阵元对的到达时间差(time difference of arrival，TDOA)，其中
Figure BSA0000204070960000086
表示第m个阵元的坐标，c为声速(342m/s)，||·||表示求矢量的2-范数。根据定位函数计算得到的粒子状态观测值为：
Figure BSA0000204070960000087
S5、根据较弱声源的粒子与主源之间的距离，构造一个衰减系数，将其乘以粒子状态观测值，得到衰减后的粒子状态观测值
Figure BSA0000204070960000088
具体过程为：
S5.1、根据上一时刻的接收信号帧计算上一时刻各声源位置估计处的定位函数值，其表达式为：
Figure BSA0000204070960000089
其中，
Figure BSA00002040709600000810
表示t-1时刻第i个声源的位置估计；
S5.2、将定位函数值大的源确定为主源，即t时刻的主源编号为：
Figure BSA0000204070960000091
得到主源编号后，可以很容易将主源与粒子联系起来，如第i个源的粒子组为
Figure BSA0000204070960000092
若i＝ht，则第i个源就是主源，否则就不是；
S5.3、计算较弱声源的粒子与上一时刻主源位置估计处的距离：
Figure BSA0000204070960000093
其中，
Figure BSA0000204070960000094
表示t时刻第i个声源的粒子的位置，
Figure BSA0000204070960000095
表示t-1时刻主源位置估计。
S5.4、根据步骤S5.3所述的距离构造衰减系数，并将较弱声源粒子的状态观测值乘以该系数，得到衰减后的粒子状态观测值：
Figure BSA0000204070960000096
其中μ为小于1的常数，该值越大衰减幅度越大，z是决定衰减速率的参数，同等距离下，该值越大衰减幅度越大。在声源之间的距离很近的情况下，较弱声源有很多粒子的
Figure BSA00002040709600000910
很小，不应该让这些粒子的观测值衰减为接近零，而是要保留适当的比例，使得这些粒子仍然可以为状态估计作贡献，因此，μ不能取过于接近1的值。μ的取值也不能太小，否则不足以减弱主源的影响。考虑到说话人之间的距离通常大于0.5m，当
Figure BSA0000204070960000097
时，衰减系数应接近1。本实施例中取μ＝0.8，z＝0.15m；
S6、根据定位函数和衰减系数构造各声源的伪似然函数；
伪似然函数用
Figure BSA0000204070960000098
表示，其表达式为：
Figure BSA0000204070960000099
其中函数max(·)的作用是确保似然函数非负，r为正实数，其目的是调整似然函数的形状，提高跟踪算法的性能，本实施例中取r＝3。
S7、根据伪似然函数计算当前时刻各声源粒子权重；
Figure BSA0000204070960000101
S8、将各声源的粒子权重归一化；
Figure BSA0000204070960000102
S9、根据粒子权重和粒子的状态估计当前时刻各声源的位置；
Figure BSA0000204070960000103
S10、按照权重，从现有粒子组
Figure BSA0000204070960000104
中重采样，得到重采样粒子组
Figure BSA0000204070960000105
S11、存储重采样后的粒子和它们的权重，进入步骤S3。
为了说明本发明方法的跟踪效果，定义两种跟踪性能的评价指标，即均方根误差(root mean square error，RMSE)和跟踪丢失率。这两个指标都是对各声源分别计算的。均方根误差定义为
Figure BSA0000204070960000106
其中：i为声源编号；
Figure BSA0000204070960000107
为第i个声源在第t帧时刻的真实位置，
Figure BSA0000204070960000108
为其估计值；Ks为信号帧数。
当一次跟踪的
Figure BSA0000204070960000109
则认为目标i在该次跟踪中被丢失。本例中用Ntrack表示跟踪的次数，用Nloss表示目标丢失次数，则跟踪丢失率(track loss percentage，TLP)定义为
Figure BSA00002040709600001010
声源轨迹不交叉的情况：
如图2所示，两个声源的轨迹都是半圆，半径均为0.75m。声源S1的起点坐标为[1.2，3]，圆心坐标为[1.95，3]，声源S2的起点坐标为[1.2，1.8]，圆心坐标为[1.95，1.8]。两个声源在3.6s的时间内作匀速率圆周运动，距离保持为1.2m。分别用传统算法和本发明的算法进行跟踪，图4为具有代表性的一次跟踪结果，图中虚线表示真实的轨迹，实线表示估计的轨迹。
由图3可见，在声源轨迹不交叉且距离较远时，本发明的方法可以较好地实现对两个声源的跟踪。为了进一步检验本发明方法的跟踪性能，用本发明方法和传统的跟踪方法做了不同声源距离下的跟踪实验，每种情况作30次运算，结果如表1所示。表1中的Ds表示声源之间的距离，
Figure BSA0000204070960000111
表示平均均方根误差，该值是成功跟踪的RMSE的平均值，体现了算法的跟踪精度。
Figure BSA0000204070960000112
表1
由表1可见，当声源距离较远时，两种方法的跟踪精度接近，本发明的方法跟踪丢失率略低于传统的方法；当声源距离较近时，传统方法的跟踪丢失率较高，这是因为距离近时较弱声源的粒子容易被主源“吸引”，从而导致目标丢失。本发明的方法通过及时调整粒子的观测值，可有效降低跟踪丢失率，跟踪精度也比传统方法要高。
声源轨迹交叉的情况：
声源S1的轨迹仍为半圆，半径仍为0.75m，起点坐标为[1.2，2.4]，圆心坐标为[1.95，2.4]；声源S2的轨迹为直线，起点坐标为[1.8，3.1]，终点坐标为[1.9，0.9]。图5为一次典型的跟踪结果。
由图5可见，对于声源轨迹交叉的情况，本发明的方法仍可持续地跟踪两个目标。这表明对于靠近主源的较弱声源粒子，采用衰减其观测值的方法，能有效避免被主源“吸引”。对于声源轨迹交叉的情况也做30次运算，结果如表2所示。
Figure BSA0000204070960000121
表2
由表2可见，传统方法对声源S2的跟踪丢失率急剧升高。这表明，在交叉时刻S1是主源，S2是较弱声源，目标轨迹交叉后，传统方法很难保持对较弱声源的跟踪。仍由表2可见，本发明的方法可显著降低较弱声源的跟踪丢失率。

Claims (1)

1.一种抑制主声源的多声源跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、建立二维直角坐标系，确定麦克风阵列中各阵元的坐标，将麦克风阵列接收到的声源信号分帧、加窗，存入缓冲区；
S2、根据各声源的初始状态产生各声源的初始粒子组：
直角坐标系下，第i个声源在第t帧时的状态矢量为
Figure FSB0000196655800000011
该状态矢量中的前两个元素
Figure FSB0000196655800000012
表示声源坐标，后两个元素
Figure FSB0000196655800000013
表示声源速度；对于状态矢量
Figure FSB0000196655800000014
其相应的声源坐标矢量用
Figure FSB0000196655800000015
来表示；用N表示粒子个数，Ns表示声源个数，则初始粒子组为：
Figure FSB0000196655800000016
其中
Figure FSB0000196655800000017
即为声源的初始状态，
Figure FSB0000196655800000018
为粒子的初始权重，i＝1∶Ns；
S3、根据状态方程预测各声源新的粒子状态：
状态方程可以表示为
Figure FSB0000196655800000019
具体地可以采用Langevin方程来作为声源的状态方程，其表达式如下：
Figure FSB00001966558000000110
其中ut是二维高斯随机向量，其均值向量为[0，0]T，协方差矩阵为二阶单位矩阵，T为一帧信号的时长，也就是状态更新的时间间隔，参数a＝exp(-βT)，
Figure FSB0000196655800000021
其中β和
Figure FSB0000196655800000022
为根据声源运动状态设置的常数；
S4、根据接收信号帧，利用定位函数计算当前时刻各声源粒子状态的观测值：
麦克风阵列的接收信号帧用Xt＝[x1(n)，x2(n)，...，xM(n)]T表示，其中M是麦克风阵列的阵元个数；采用相位变换加权的导引响应功率函数(steered response power-phasetransform，SRP-PHAT)作为定位函数，其表达式为：
Figure FSB0000196655800000023
其中
Figure FSB0000196655800000024
为假想声源坐标，l和m是阵元编号，
Figure FSB0000196655800000025
为一对阵元接收信号的广义互相关函数，定义为
Figure FSB0000196655800000026
Xm(k)是第m个阵元接收信号xm(n)的离散傅里叶变换，K为其点数，*表示取共轭；ω是模拟角频率；
Figure FSB0000196655800000027
是假想声源到阵元对的到达时间差(timedifference of arrival，TDOA)，其中
Figure FSB0000196655800000028
表示第m个阵元的坐标，c为声速(342m/s)，||·||表示求矢量的2-范数；根据定位函数计算得到的粒子状态观测值为：
Figure FSB0000196655800000029
S5、根据较弱声源的粒子与主源之间的距离，构造一个衰减系数，将其乘以粒子状态观测值，得到衰减后的粒子状态观测值
Figure FSB00001966558000000210
S6、根据定位函数和衰减系数构造各声源的伪似然函数：
伪似然函数用
Figure FSB0000196655800000031
表示，其表达式为：
Figure FSB0000196655800000032
其中函数max(·)的作用是确保似然函数非负，r为正实数，其目的是调整似然函数的形状，提高跟踪算法的性能；
S7、根据伪似然函数计算当前时刻各声源粒子权重：
Figure FSB0000196655800000033
S8、将各声源的粒子权重归一化：
Figure FSB0000196655800000034
S9、根据粒子权重和粒子的状态估计当前时刻各声源的位置：
Figure FSB0000196655800000035
S10、按照权重，从现有粒子组
Figure FSB0000196655800000036
中重采样，得到重采样粒子组
Figure FSB0000196655800000037
S11、存储重采样后的粒子和它们的权重，进入步骤S3；
所述步骤S5中的衰减较弱声源粒子的状态观测值包括以下步骤：
S5.1、根据上一时刻的接收信号帧计算上一时刻各声源位置估计处的定位函数值，其表达式为：
Figure FSB0000196655800000038
其中，
Figure FSB0000196655800000039
表示t-1时刻第i个声源的位置估计
S5.2、将定位函数值大的源确定为主源，即t时刻的主源编号为：
Figure FSB00001966558000000310
得到主源编号后，可以很容易将主源与粒子联系起来，如第i个源的粒子组为
Figure FSB0000196655800000041
若i＝ht，则第i个源就是主源，否则就不是；
S5.3、计算较弱声源的粒子与上一时刻主源位置估计处的距离：
Figure FSB0000196655800000042
其中，
Figure FSB0000196655800000043
表示t时刻第i个声源的粒子的位置，
Figure FSB0000196655800000044
表示t-1时刻主源位置估计；
S5.4、根据步骤S5.3所述的距离构造衰减系数，并将较弱声源粒子的状态观测值乘以该系数，得到衰减后的粒子状态观测值：
Figure FSB0000196655800000045
其中μ为小于1的常数，该值越大衰减幅度越大，z是决定衰减速率的常数，同等距离下，该值越大衰减幅度越大。
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