声音成分提取方法及系统技术方案

一种声音成分提取方法及系统，通过传感装置获取声场信号，通过信号处理单元对所述声场信号的自功率谱进行奇异值分解，由此获得声场信号的不同声音成分。本发明专利技术，可通过对采样信号的分析，提取出需要的声场成分，对后续信号处理步骤中处理的信号数量进行限缩。通过本发明专利技术方法，可方便地获得用户敏感的声音成分，在后续信号处理过程中仅对该成分进行处理。由此，可大大减少系统计算量，减少滤波器等硬件数量，节约信号处理成本，并提高运算效率。

Sound Component Extraction Method and System

A method and system for extracting sound components is presented. Acoustic field signals are acquired by a sensing device. The self-power spectrum of the sound field signals is decomposed by singular value decomposition (SVD) through a signal processing unit, and different sound components of the sound field signals are obtained. The invention can extract the required sound field components by analyzing the sampled signal, and limit the number of signals processed in the subsequent signal processing steps. By the method of the invention, user-sensitive sound components can be conveniently obtained and only processed in the subsequent signal processing process. Thus, it can greatly reduce the amount of system calculation, reduce the number of hardware such as filters, save the cost of signal processing, and improve the operational efficiency.

【技术实现步骤摘要】
声音成分提取方法及系统
本专利技术涉及声学领域，尤其涉及对声场成分的处理。
技术介绍
在声学领域，为了提高声学测试分析、噪声控制等工作的效率，或有针对性的对某一成分声音来源进行分析或利用，通常需要单独提取声场中的某一种或几种声音成分。在一些声学文献里，这种独立的声场成分分量也被称为部分场。现有的声场成分提取技术，通常需要对采集的声场信号进行过滤，而后通过特殊的算法处理，才能够获得需要的声音成分。由于声音成分数据量大，现有的提取算法需要通过大量的矩阵运算，结合大量是声场数据才能有效提取特定的声场成分。其运算效率低下且硬件成本高昂。
技术实现思路
为了解决现有技术存在的不足，本专利技术的目的在于提供一种声音成分提取方法及系统。本申请所实现的对独立声场成分进行提取的工作更接近于对部分声场的分解，因而其具有运算量小、硬件要求低、运算延时少的特点。首先，为实现上述目的，提出一种声音成分提取方法，步骤包括：获取至少一组声场信号的自功率谱Cxx。对所述自功率谱Cxx进行奇异值分解，获得对角矩阵Σ(f)＝UH(f)CxxU(f)；其中，U(f)为所述声场信号到声音成分提取位置的传递矩阵；其中，所述对角矩阵Σ(f)中对角线上的每一个元素分别为所述声场的一种声源成分。可选的，上述方法还包括以下步骤：利用所述传递矩阵U(f)计算所述声场信号中所包含的声音成分，以获得需要的声音成分。可选的，上述方法还包括以下步骤：计算所述声场信号中所包含的声音成分，其计算步骤具体包括：利用特征传递向量计算所述声场信号所对应的声音成分或者，利用特征传递向量计算声音成分在位置M处的声音信号其中，所述声音成分在一种方式下可表示为所述声音信号在一种方式下可表示为其中，特征传递向量为所述传递矩阵U(f)的第i列，对应所述对角矩阵Σ(f)中对角线上第i种声源成分的特征向量，表示对角矩阵Σ(f)中对角线上第i种声源成分从声源至采集点的传递特征。所述声场信号即声源信号，是在距离该声源信号的某一采集点位置M处由声源信号而产生的声音信号，M处是距离声源处的某一采集点的位置。可选的，上述方法中，声音成分其中，所述特征传递向量为所述传递矩阵U(f)的第i列，是对应所述对角矩阵Σ(f)中需要提取的第i种声源成分的特征向量。可选的，上述方法中，所述特征传递向量为所述传递矩阵U(f)的第i列，是对应所述对角矩阵Σ(f)中需要提取的第i种声音成分的特征向量，表示所述对角矩阵Σ(f)中对角线上第i种声源到获取所述声场信号的每一个采样点的传递关系。可选的，上述的声音成分提取方法中，所述声场信号为所述声场的频域信号。所述各组声场信号分别由不同的传感装置在不同的采样位置采样后，进行频域信号转换计算而获得。可选的，上述的声音成分提取方法中，所述声场信号的自功率谱Cxx由测量获得，或，通过计算获得。这里的自功率谱Cxx描述声场信号在采样点x处所包含的传播出去与未传播到其他采集点的声音成分。其次，为实现上述目的，还提出一种声音成分提取系统，包括信号处理单元以及至少一个传感装置，所述传感装置设置于至少一个采样位置，用于获取所述声场信号并将所述声场信号输入至所述信号处理单元；所述信号处理单元被设置为执行如上所述的声音成分提取方法。可选的，上述的声音成分提取系统中，所述传感装置包括传声器、转速传感器、振动传感器、加速度传感器、压力传感器中的任一种或其组合。可选的，上述的声音成分提取系统中，所述传感装置至少包括K个，K为预先由测试获得的工作场景下所获得的所述对角矩阵Σ(f)中对角线上元素的数量。K可由实验获得：实验中，首先利用尽量多的传感装置进行声场信号的采集，而后按照上述步骤提取所采集的声场信号中的全部声音成分，获得所述对角矩阵Σ(f)，所述对角矩阵Σ(f)中对角线元素的个数即为声场信号所包含的声源数量。后期实施本专利技术时，则按照前期声源数量分析结果进行输入设备布放。可选的，上述的声音成分提取系统中，还包括第一信号转换单元，所述第一信号转换单元连接所述传感装置，用于将所述传感装置采集的信号转化为数字信号。可选的，上述的声音成分提取系统中，还包括第二信号转换单元，所述第二信号转换单元用于：对所述传感装置采集的模拟信号转化的数字信号进行频域信号转换计算，得到所述声场的频域信号，并输出至信号处理单元。其中，所述频域信号转换计算包括但不限于傅里叶变换，快速傅里叶变换。有益效果本专利技术所述的声场成分提取方法，无需对采集获得的声音信号进行过滤，本申请可直接由采集的频域上的声场信号进行声音成分提取，可按照信号处理的需要方便地提取一种或多种声音成分供后端处理单元进行分析计算。本申请可基于两路声音信号，方便快捷地进行成分提取，降低了含有多个输入采集装置的声音成分提取系统的计算量。该方法在声学领域应用较为广泛。本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。附图说明附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，并与本专利技术的实施例一起，用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。在附图中：图1为根据本专利技术的声音成分提取方法的流程图；图2为根据本专利技术的声音成分提取系统的框图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。图1为根据本专利技术的声音成分提取方法的流程图。首先，信号采集与处理过程中不妨假设声场是相对固定不变的，也就是说，测量到的信号与提取到的分量之间的关系是时不变的。这样的运算场景下，可通过不同空间位置处测量的声压信号之间的交叉互谱矩阵，来计算统计相关函数。进而，通过该统计相关函数，可对声场进行统计特性分析，并以此提取到需要的声音成分。首先通过采集到的声音信号，对声场进行统计特性分析。这一步具体可选择通过计算各个声信号采集点中，任意两个信号组合的统计相关函数，分解出声场中包含多少统计上不相关的成分(即相互独立的声源的个数)。所述统计相关函数的作用是清楚知道从声源处到声源采集处，某一成分的变化关系。在一种实现方式下，可首先通过麦克风等传感装置采集到两组声场信号，则两个信号之间的互谱矩阵或互功率谱为方便DSP等信号处理单元进行运算，可选择适当的运算放大器、数模转换器、频域信号转换单元对传感装置采样得到的模拟信号进行转换：首先将所述传感装置采集的模拟信号转化为数字信号，而后对所述数字信号通过傅里叶变换或快速傅里叶变换进行频域信号转换计算，进而得到所述声场的频域信号，例如，上述的运算公式中，向量是一列傅里叶变换信号，向量是一行傅里叶变换信号，E{}代表期望值，H代表转置运算。以此可求出Cxy，Cxy代表两个信号采集点之间的互功率谱密度。本领域技术人员不难通过测量或计算获得T(f)，即到的传递矩阵。这样就可以通过公式Cxy＝T(f)Cxx方便地求解出所述声场信号的自功率谱Cxx。对其进行SVD分解，即奇异值分解，得到：该互谱矩阵Cxy是通过测量采集点处的输入信号计算出来的，其物理含义描述了两个信号采集点之间的变化关系或者说是相关性。或者说，该互谱矩阵Cxy描述N个采样点上信号和N个采样点上信号之间的关系，其包含有两个采样点之间的信号的延时以及两个采样点之间共有信号。通过本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种声音成分提取方法，其特征在于，步骤包括：获取至少一组声场信号

【技术特征摘要】
1.一种声音成分提取方法，其特征在于，步骤包括：获取至少一组声场信号的自功率谱Cxx；对所述自功率谱Cxx进行奇异值分解，获得对角矩阵Σ(f)＝UH(f)CxxU(f)；其中，所述对角矩阵Σ(f)中的各对角线元素分别为所述声场信号的不同声源成分；U(f)为所述声场信号到声音成分提取位置的传递矩阵。2.如权利要求1所述的声音成分提取方法，其特征在于，还包括如下步骤：利用所述传递矩阵U(f)计算所述声场信号中所包含的声音成分，获得需要的声音成分。3.如权利要求1所述的声音成分提取方法，其特征在于，计算所述声场信号中所包含的声音成分的步骤包括：利用特征传递向量计算所述声场信号所对应的声音成分利用特征传递向量计算位置M处声音信号其中，特征传递向量为所述传递矩阵U(f)的第i列。4.如权利要求3所述的声音成分提取方法，其特征在于，所述声音信号为：其中，特征传递向量为所述传递矩阵U(f)的第i列，是对应所述对角矩阵Σ(f)中需要提取的第i种声源成分的特征向量。5.如权利要求3...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐银海，刘益帆，
申请(专利权)人：北京安声浩朗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11