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本期直播講堂請到了海克斯康工業軟件聲學仿真專家白玉儒，在直播間中講師將重點介紹Actran軟件中的多種激勵反推算法，并結合相應工程案例進行詳細的應用解析，通過算法與案例相結合的方式，展示其聲源逆推功能的應用價值。敬請關注！

系統的總體架構如圖6所示，在規劃時分為兩大部分，即聲源定位算法的實現和聲源定位結果可視化圖像處理的實現。圖6 便攜式聲源定位系統總體架構圖第一部分為聲源定位算法的實現，以波束形成算法為例，該部分可以分為聲陣列信號采集、延時求和波束形成算法實現、以太網數據傳輸。

空間分辨率不足與偽聲源干擾：傳聲器陣列設計和成像算法存在旁瓣效應和聲源分不清問題，易產生“鬼影源”（非真實噪聲源），尤其在復雜噪聲場（如轉向架、受電弓多源疊加）中，難以精準區分各聲源貢獻。 多噪聲源區分難度大：動車外部噪聲源涵蓋轉向架（輪軌、齒輪噪聲）、受電弓（氣動噪聲）、車身縫隙等，各聲源空間重疊、頻率耦合，需實現子部件級（如輪對）的精準定位與量化。

那么設計好麥克風陣列的基本設計后，我們還要涉及與之相對應的聲源定位和波束成形算法，并進行硬件在環的驗證…… 是不是有點麻煩？ MATLAB 提供了一系列 DoA 估計和波束成形的算法模塊，如下視頻所示您可以快速在 MATLAB 內，設計和嘗試不同的 DoA 估計和波束成形的算法。 視頻中演示了有三路聲源， 男聲、女聲以及一群人大笑，混在一起難舍難分。

比如在聲源定位中，如果背景噪聲過大或者同時有很多人在說話，傳統的波束成型及其改進的算法在精準定位發出指令的人聲和計算效率上都有局限性。現在可以通過卷積神經網絡來解決這個問題。其過程可以簡單理解為將每個頻率點的beam pattern作為神經網絡的輸入，將真實聲源的pattern作為參考，求解出一個可以去掉beam pattern中噪點的網絡[5]。

自Actran 2023.2版本以來，新增了Equivalent BC analysis分析功能，旨在根據振動或噪聲的測量值求解結構力或聲源載荷強度。這種分析包括兩個步驟，整合了Actran常規分析功能與載荷反推功能：（1）提取每一種載荷（contributor）對目標測點響應的傳遞函數。（2）根據目標測點響應的輸入值，利用反推算法基于上述傳遞函數計算等效載荷的幅值和相位信息。

2）語音算法開發語音交互的核心技術在于語音增強、語音識別、語義理解、對話管理、自然語言生成、語音合成、聲紋識別等，目前旨在進行算法的優化與技術積累。語音增強涉及波束形成、聲源定位和聲源去躁。其中語音增強是一種利用聲源定位確定目標語音信號的方向，通過深度學習和波束形成的方法抑制噪聲和混響的算法模塊。如下圖，語音波束形成過程中實際是通過來自多個原始聲源和噪聲源的輸入疊加。

</li><li>結合車內球面波束形成，HBK獨有的FAS+CLEAN-SC，boost LF resolution算法能夠極大提高空間分辨率，顯著降低旁瓣水平，在風洞內同時實現<strong>車內360°精準的聲源定位</strong>。

聲學攝像機還能分析頻譜構成和聲功率貢獻，幫你快速定位根本原因和傳播機制。得益于優化的陣列設計和專利算法，陣列直徑僅30cm即可實現全頻帶的聲源成像，無需再外接手臂組成更大的陣列。聲學攝像機的用戶界面所顯示的噪聲云圖、三維頻譜圖、頻譜成分和聲功率?? 不只是一張圖：記錄、回放、報告，全部搞定發現問題只是第一步，還要能有效溝通和驗證。

雙耳聲記錄和重放一般來說，要獲得正確的空間聲學體驗，我們需要兩只耳朵（雙耳），因為左耳和右耳之間的對比給出了關于聲源位置的最有力線索。中正面上的聲源是最難定位，因為在中正面上幾乎沒有耳間差異。 然而，我們的方向感多數是建立在經驗之上的，這與我們自己的生理（我們的頭、耳廓和耳道的大小和形狀）有關。

針對聲強測試、聲源定位、主動降噪等多通道測試場景，要求傳聲器具備出色的相位性能，保證多只傳聲器之間的相位一致性。例如，4197型聲強傳聲器對專門設計了相位修正單元（專利技術），確保精準的聲強測量。陣列傳聲器內置的TEDS信息包含了傳感器的復頻響數據，陣列軟件可自動讀取并修正，以保證聲源定位精度。

你可以試著轉動頭部感受一下：當偏離聲源時，高頻會略微減弱——這種細微變化平時不易察覺，卻是定位聲源的重要依據。雙耳聲記錄和重放我們通常需要雙耳才能獲得真實的空間聽感，因為左右耳的聽覺差異是定位聲源最強的線索。而正前方或正后方聲源最難定位，因為雙耳接收的信息非常相似。

圖2 視覺測量算法粒子跟蹤示意圖 基于粒子濾波的定位方法可以達到更好的定位精度。定位算法采用迭代過程不斷更新粒子，在長時間飛行過程中可能導致位精度不穩定。為了進一步提高定位魯棒性，可以嘗試結合機載傳感器設備定位系統和視覺算法的優勢。<完>

其實無論是在人耳處，還是在聲源處或者傳播路徑上隔音，都屬于被動降噪，效果是有限的。為了能夠主動的消除噪音，早在1936年，德國科學家保羅·盧格就提出了ANC（Active Noise Control，主動噪聲控制）的概念。如今，ANC已經被證明是減少電機噪聲的有效方法，并被廣泛應用于耳機、助聽器、汽車等消費電子領域。

Wang等應用實驗和數值仿真說明設定點追蹤算法對系泊動力定位系統的影響，證實該算法計算得到的設定點確能大大提升船舶性能，提高系泊系統的利用率。 Fang等改進了設定點追蹤算法，以確保每一根纜繩的系泊張力都在安全界限內，設計了與張力有關的二次成本函數，通過求解函數取最小值時的解，計算最優設定點。并進一步考慮纜繩張力的動態效應，引入結構可靠性因子作為權重參數，從而提升系泊系統安全性。

提供兩種算法：一種基于球諧函數的算法，稱為SHARP；另一種是濾波與求和，稱為FAS（專利申請中）。FAS能夠極大降低最大旁瓣水平。低頻增強技術幫助解決低頻聲源空間分辨率差的問題。結合CLEAN-SC的FAS能夠極大提高中高頻聲源的空間分辨率。

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此外，為了簡化過程，在修改脈沖響應時，優先考慮靠近聲源的一側；具體來說，右耳的修改長度與左耳直接相關（因為在這次測量中，左耳總是更加靠近聲源）。例如，當左耳的 ITDG 縮短 1 毫秒時，右耳也縮短相同的時間。通過保持直接和混響部分不變，壓縮或擴展與 ITDG 重疊的早期反射部分，以實現目標距離處所需的 ITDG。

通過解算算法、濾波算法的處理，最終計算出標簽的物理位置展示在二維智能管控端。應用層：用于實時定位的展示，以及歷史軌跡、電子圍欄、監控中心、各種定位信息分類統計、報警信息的查詢、巡點檢管理。對接視頻監控系統，可調取實時監控，查看回放視頻等。對接門禁系統，統計人員進出廠情況。系統優勢1.

然而，從準確重構物理聲場的角度看，一階 Ambisonics 存在明顯局限： 只能在聽音區中心極小范圍內準確重構聲場 空間分辨率低，聲源定位精度差 高頻重構能力不足高階 Ambisonics (HOA)：基于球諧函數的突破為了解決這些問題，Jér?me Daniel 等人發展了高階 Ambisonics (HOA) 技術。