基于听觉仿生和压缩感知的助听器声源定位方法

在声源定位方面,由于麦克风阵列利于评估麦克风对间的声源定位参数,因此其性能比单麦克风优越。但是当麦克风对间距过小时,获得足够的定位参数信息变得非常困难。针对这个问题,在研究奥米亚棕蝇听觉系统定位机制的基础上,提出采用差分微麦克风信号构建包含声源信息的信号模型。同时为了减低计算量,采用多通道联合压缩感知(compressed sensing,CS)进行声源采样。根据构建的CS模型,采用自适应次梯度投影算法重构包含声源信息向量,通过评估重构信号的能量峰值获得声源位置。理论分析和仿真结果表明,该方法同其他声源定位算法相比,具有定位精度高、抗噪声鲁棒性强,计算量小等优点。