喬佳樂 劉昭廷 劉祥樓 孟祥斌 劉 聲
(1.綏化學(xué)院電氣工程學(xué)院 黑龍江綏化 152061;2.東北石油大學(xué) 黑龍江大慶 163318)
近年來,國內(nèi)外對于噪聲聲源特性研究取得了一系列的成果,尤其是聲源定位技術(shù)有了明顯提升。基于時(shí)延技術(shù)TDOA[4]和基于波束形成技術(shù)SRP-PHAT的各類應(yīng)用更加廣泛[1-3]。其中,SRP-PHAT方法比TDOA方法更適合于遠(yuǎn)場環(huán)境。而GCC-PHAT方法誤差更小且計(jì)算時(shí)間更快,在近場環(huán)境中比SRP-PHAT更具優(yōu)勢[4-6]。Al-Sheikh B[7]等人設(shè)計(jì)一種用于水平面360度掃描聲信號的四元十字MIC陣列聲源方向估計(jì)系統(tǒng),將頻譜分析和小波變換應(yīng)用于參考傳聲器上,采用廣義互相關(guān)算法對麥克風(fēng)間的時(shí)延進(jìn)行估計(jì)。對于小型便攜式系統(tǒng),特別是多任務(wù)微嵌入式系統(tǒng),在采樣率小于10kHz情況下進(jìn)行準(zhǔn)確聲源定位仍具挑戰(zhàn)性。Mohammad Shukri Salman、Thomas Padois、Maximo以及Kober V I[8-10]等人提出了一種將確定采樣率輸入信號轉(zhuǎn)換成頻率較高的另一信號的廣義互相關(guān)GCC方法??梢愿鶕?jù)GCC方法定位計(jì)算時(shí)間和目標(biāo)位置估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)差,得到算法最優(yōu)插值因子,進(jìn)而設(shè)計(jì)由五元交叉麥克風(fēng)陣列構(gòu)成的低采樣率三維近場被動聲源定位陣列。但是SRP-PHAT存在一個缺陷,即需要在大量候選位置上進(jìn)行搜索,對于大型麥克風(fēng)陣列系統(tǒng)而言,其實(shí)時(shí)運(yùn)行速度太慢。針對此類不足,Yook D[11,12]等人提出了一種兩層搜索空間聚類方法來加速基于SRP-PHAT的聲源定位。該方法的特點(diǎn)是將聲源的候選位置劃分多組,找到可能包含最大功率位置的小部分組,再通過少量組內(nèi)搜索確定聲源位置。運(yùn)用該方案計(jì)算既可以大幅度降低成本,又可以保障定位精度沒有損失。而在遠(yuǎn)場模型中,從小型麥克風(fēng)陣列中提取方向信息的相關(guān)技術(shù)正穩(wěn)步發(fā)展。BaoQ[13]等人將感興趣區(qū)域分成大小相同的局部網(wǎng)格,用自相關(guān)方法來評估每個網(wǎng)格的可能性,用MATLAB來展示聲源方向?qū)嶋H可能分布的位置。在波束形成估計(jì)中使用插值法和自相關(guān)矩陣克服數(shù)據(jù)限引起的方向誤差。上述一系列研究成果為本系統(tǒng)研發(fā)提供了理論支撐。
環(huán)境噪聲信源類型多變,從時(shí)域分析角度分為瞬時(shí)沖擊波、短時(shí)脈動波與長時(shí)連續(xù)波等不同類型,通過時(shí)域分析確定噪聲波動態(tài)時(shí)間特征。從頻域分析角度頻譜分為單頻有調(diào)聲、多頻有調(diào)聲和沖擊聲,通過幅度譜或功率譜確定頻域特征。從聲源強(qiáng)度分析角度,由弱噪聲到強(qiáng)噪聲按聽覺感受可進(jìn)行分段。使用聲級計(jì)測量噪聲時(shí),聲壓傳感器采集聲壓信號。如果將其直接輸出,只能得到與頻率無關(guān)的線性聲級。根據(jù)人耳的生理特點(diǎn),人的聽覺取決于聲強(qiáng)與頻率,即人所聽到的聲信號如果是相同的聲壓不同的頻率,其感覺也會有一定差異??紤]到人耳對不同頻率的聲信號聽辨與濾波特性的實(shí)際感受,同時(shí)參照等響曲線進(jìn)行濾波處理,對人耳敏感的頻率成分予以加強(qiáng),而對人耳不敏感的頻率成分進(jìn)行適當(dāng)?shù)乃p,以求與人耳聽覺的主觀感受盡可能一致。此種修正方法稱為頻率計(jì)權(quán),經(jīng)過計(jì)權(quán)網(wǎng)絡(luò)測得的聲級稱為計(jì)權(quán)聲級?,F(xiàn)已有A、B、C、D等多種計(jì)權(quán)網(wǎng)絡(luò),其等響曲線如圖1所示。本系統(tǒng)采用A計(jì)權(quán)網(wǎng)絡(luò)。
圖1 計(jì)權(quán)網(wǎng)絡(luò)的頻率響應(yīng)曲線
聲源發(fā)出的噪聲在空氣中以振動波的形式向聲源周邊傳遞,空氣對其傳播形成阻力造成衰減。當(dāng)聲波類型屬于無指向性點(diǎn)聲源時(shí),其幾何發(fā)散衰減表達(dá)式參見(1.1)。其中,第二項(xiàng)表示了點(diǎn)聲源的幾何發(fā)散衰減量。若點(diǎn)聲源倍頻帶聲壓級LW,且聲源處于自由聲場,則距離點(diǎn)聲源r處的倍頻帶聲壓級Lp(r)表達(dá)為公式(1.2),如果聲源處于半自由聲場,則Lp(r)表達(dá)為公式(1.3)。當(dāng)點(diǎn)聲源具有指向性時(shí),其強(qiáng)度分布指向性特性較強(qiáng)。而針對自由空間的點(diǎn)聲源,在某一角度θ方向上距離該點(diǎn)聲源r處的倍頻帶聲壓級Lp(r)θ表達(dá)參見公式(1.4)。其中,DIθ為θ方向的指向性指數(shù),DIθ=10lgRθ;Rθ指向性因數(shù),Rθ=Iθ/I;I為所有方向上的平均聲強(qiáng),單位W/m2;Iθ為角度θ方向上的聲強(qiáng),單位W/m2。
噪聲信源特征分析與辨識系統(tǒng)的基本組成,按功能可分為噪聲信息采集、信源空間定位、信源特性分析和信源特征辨識四個部分,具體參見圖2?;谔摂M儀器技術(shù)完成系統(tǒng)構(gòu)建,需要完成四個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。第一是噪聲信息采集環(huán)節(jié),采用半球型麥克風(fēng)陣列通過空間布點(diǎn)實(shí)現(xiàn)多路噪聲信息連續(xù)采集,需要預(yù)先對半球型麥克風(fēng)陣列進(jìn)行空間檢測點(diǎn)定位,以此作為聲源點(diǎn)空間定位的參考點(diǎn)。第二是噪聲信源空間定位環(huán)節(jié),根據(jù)采集的噪聲信息樣本分析,通過聲源點(diǎn)定位算法準(zhǔn)確定位聲源,確定聲源點(diǎn)強(qiáng)度。第三是噪聲信源特性分析環(huán)節(jié),利用虛擬儀器技術(shù)中的單頻信息提取技術(shù)對噪聲信源進(jìn)行時(shí)域分析和頻域分析,確定聲源的時(shí)頻特性。第四是噪聲信源特征辨識環(huán)節(jié),利用噪聲特征識別技術(shù),通過主特征比對確定信源類型。
圖2 噪聲信源特征分析與辨識系統(tǒng)
基于虛擬儀器技術(shù)實(shí)現(xiàn)噪聲信源特征分析與辨識系統(tǒng)構(gòu)建。依托LabVIEW虛擬儀器軟件開發(fā)平臺,通過半球型麥克風(fēng)陣列實(shí)現(xiàn)對環(huán)境噪聲的實(shí)時(shí)自動監(jiān)測,半球型麥克風(fēng)陣列實(shí)物參見圖3。采集的實(shí)時(shí)信息傳到上位機(jī),進(jìn)入LabVIEW軟件處理系統(tǒng)。信源空間定位、信源特性分析和信源特征辨識三個部分由上位機(jī)通過虛擬儀器技術(shù)實(shí)現(xiàn)。智能測試前端硬件系統(tǒng)采用STM32單片機(jī)為核心,運(yùn)放采用了精密放大器OPA340,精密放大器由麥克風(fēng)陣列、信號調(diào)理電路、與上位機(jī)的無線通信電路組成,智能測試前端電路實(shí)物參見圖4。
圖3 半球形麥克風(fēng)陣列實(shí)物圖
圖4 智能測試前端電路實(shí)物圖
測試環(huán)境,選定50m2的聲學(xué)實(shí)驗(yàn)室,室內(nèi)溫度23℃,相對濕度42%,聲源為Type4205和HP1001,將智能檢測前端固定在離地面2.5m的室內(nèi)頂端,分別將聲源放置不同的方位。聲源發(fā)出1000Hz單頻波,聲壓強(qiáng)度為100dB。放置于不同方位,聲源高度0.23m。具體系統(tǒng)測試數(shù)據(jù)參見表1。
表1 系統(tǒng)測試數(shù)據(jù)
測試系統(tǒng)人機(jī)交互界面參見圖5。界面有聲源點(diǎn)定位相關(guān)數(shù)據(jù)和平面坐標(biāo)指示。有兩個視窗清晰地顯示聲源的時(shí)域波形和頻譜。根據(jù)測試結(jié)果分析發(fā)現(xiàn),聲源點(diǎn)定位存在誤差,具體參見表2。
圖5 聲源特性分析和信源特征辨識界面
表2 誤差數(shù)據(jù)分析表
基于針對環(huán)境噪聲進(jìn)行連續(xù)實(shí)時(shí)監(jiān)測與同步時(shí)頻分析一體化的設(shè)計(jì)理念,設(shè)計(jì)開發(fā)以虛擬儀器技術(shù)為核心的環(huán)境噪聲信源特征分析與辨識系統(tǒng)。由19個電容聲壓傳感器按半球型均勻布設(shè)形成檢測前端陣列,以LabVIEW軟件開發(fā)平臺為支撐,實(shí)現(xiàn)對環(huán)境噪聲信號從采集、參量計(jì)算、時(shí)頻分析到聲源類型判定多功能一體化監(jiān)測。測試結(jié)果表明:該虛擬儀器系統(tǒng)定位最大相對誤差4.13%,測量聲級分辨率0.01dB。