万新旺 吴镇扬

(东南大学信息科学与工程学院，南京 210096)

在机器人导航、助听器、人机接口、语音增强和盲源分离等领域，声源定位具有重要的作用.大部分定位算法采用麦克风阵，为了处理多路麦克风信号，该类算法需要较大的计算量.另一类是受生物启发的定位算法，该类算法使用2个麦克风模拟双耳的定位功能，具有计算量小的优点.

受生物启发的定位算法使用单耳谱线索和2种双耳线索:耳间时间差(interaural time difference，ITD)和耳间电平差(interaural level difference，ILD).ITD可以从双耳信号的互相关函数中提取，Calmes等［1］利用ITD信息来确定声源的方位;Kneip等［2］提出了一种利用ITD线索和耳间轴运动信息的定位算法;Raspaud等［3］利用 ITD和ILD定位;Li和Levinson［4］提出了一种基于 Bayes准则的定位算法，该算法使用了ITD，ILD和单耳谱信息.近年来，MacDonald［5］提出了一种互通道(cross-channel)定位算法，该算法等价于同时利用双耳线索以及单耳谱线索.互通道定位算法直接利用与头相关脉冲响应(head-related impulse response，HRIR)确定声源的方位.

本文提出一种利用双耳互相关函数(binaural cross-correlation functions，BCCF)的定位算法.通过将信号的BCCF与所有方位的双耳HRIR的BCCF相比较来确定声源的方位.实验结果表明，与互通道定位算法相比较，本文算法具有更好的定位性能.

1 信号模型

在人工头的左耳和右耳中各放置1个麦克风，左耳中麦克风接收到的信号xl(n)与右耳中麦克风接收到的信号xr(n)可表示为

式中，“* ”表示卷积;s(n)为声源信号;θs和 φs分别为声源的方位角和仰角;hl(θs，φs，n)和 hr(θs，φs，n)分别为左耳和右耳的HRIR，HRIR是在声源信号已知的情况下通过测量得到的.

对式(1)作傅……