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該陣列主要用于波束形成測量，不過如果足夠接近聲源，也可以用于聲全息測量。

傳聲器陣列的結構形式決定波束形成聲源識別的空間范圍和應用場景。平面和球面是最常用的傳聲器陣列結構形式。平面傳聲器陣列的所有傳聲器共平面，幾何形狀有矩形網格形、圓環形、螺旋形、Fibonacci形、扇形輪形等；球面傳聲器陣列的所有傳聲器共球面，幾何形狀有開口球和剛性球。平面傳聲器陣列適宜識別陣列前方局部區域內聲源，典型應用場景包括發動機噪聲源識別、道路及軌道車輛通過噪聲源識別等。

推薦的測量距離為傳聲器間距的2倍到陣列直徑的0. 6倍之間。 對任意的聲源形式，特別是分布式聲源，比如振動平板，都有很好的識別效果。 動態范圍大，能夠很好地識別微弱聲源。

案例分享西南交通大學依據ISO 3095 標準在高架橋開展通過噪聲測量（傳聲器距軌道中線7.5m/25m、高度 3.5m），并采用HBK 78 通道輪式傳聲器陣列（直徑 4m，距軌中線 7.5m，高度2m）和軌道車輛移動聲源波束成形技術BZ-5939進行聲源識別。

通過使用頻譜圖中的時間光標，可以將注意力集中在單個事件上波束形成測量為了獲得被測設備附近噪聲環境的概況，理想情況下，聲學攝像機應放置在距聲源約35cm（一個陣列直徑）的位置。然后，基于聲音信號從聲源到陣列傳播時間的延遲求和波束形成技術，可用于計算噪聲云圖。這被稱為聲壓貢獻圖。

</p><p><br></p><p>目前廣泛使用的方法是<strong>主對角線移除（Diagonal Removal, DR）</strong>，即避免使用CSM主對角線，這對于一些波束形成算法是有效的，但其缺點是會低估聲源幅值，在聲源云圖上產生負的聲功率。反卷積波束形成如NNLS可以使用DR去噪，CLEAN-SC也包含了DR過程，它對強聲源有很好地識別能力，但對弱聲源就無法收斂。

點擊這里，即可報名 研討會內容1、聲強及選擇性聲強2、平面傳聲器陣列聲源識別技術（含聲全息、寬帶聲全息、Beamforming、反卷積Beamforming）3、球面傳聲器陣列聲源識別技術（球Beamforming、反卷積球Beamforming）4、其他新型聲源識別技術（基于壓縮感知、機器學習的陣列聲源識別技術）研討會時間

上期文章我們介紹了基于振動測試結果反推結構載荷，點擊可查看《Actran聲源識別方法連載（一）：結構載荷識別》。這一期，我們將介紹第二種聲源識別方法：基于噪聲測試的薄膜模態表面振動識別方法。通過實際工作狀態下的聲音測量數據結合聲源結構表面的空氣薄膜模態，反推出各階薄膜模態的參與因子，從而了解聲源表面的真實振動情況。

如果希望在這樣典型的使用環境中，正常使用語音喚醒和指令識別，那么就需要從這一些列采集到的聲音中提取出，我們需要的那路聲音。 這里介紹兩種方法： 波束成形和基于掩模的深度學習音頻分離。◆ ◆ ◆ ◆ 1. 波束成形 從麥克風陣列得到的多通道音頻信號，需要依次完成回聲抵消，將音箱自己揚聲器播放出去的聲音抵消掉。

圖 3 等效點聲源識別以上各種聲源識別方法都能幫助仿真工程師構建從聲源定義到振動噪聲傳播路徑模擬再到響應計算的完整流程。上述流程中，也可以使用仿真得到的振動或者噪聲結果進行等效聲源的推導。基于振動測試結果反推結構載荷這一期，我們將介紹第一種振動識別方法：基于振動測試結果反推結構載荷。其他識別方法將在后續的文章中加以介紹。

聲場重構技術之一：波場合成波場合成（Wave Field Synthesis, WFS）是一種利用揚聲器陣列進行空間聲場重構的技術，它可以在聽音室內一個廣泛的區域準確重構聲場的物理特性，例如，利用一個揚聲器線陣列重構多個聲源產生的聲場（圖1）。

、駕駛模擬器的真實聲場景模擬 飛機、高鐵、汽車等交通工具的艙內降噪評估與聲品質評價 建筑聲學設計與室內聲場可聽化 空間聽覺科學研究 聲源定位與噪聲源識別結語高階 Ambisonics 技術的出現，讓高質量三維聲場重構不再是 "土豪" 的專利。

3.2系統各模塊設計方案（1）傳聲器陣列陣型設計聲源定位效果除了被后處理算法限制，很大程度也受到傳聲器陣列結構的影響。按照陣列的幾何分布形式劃分，常用的傳聲器陣列形式有十字陣列、網格陣列、環形陣列、螺旋形陣列等。為分析不同陣型的傳聲器陣列對聲源定位效果的影響，對上述幾種常用陣列進行延時求和波束形成算法的數值仿真。陣列形式如圖7所示。

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。4988-A、4989-A-001等1/4”傳聲器，具有良好定義的相位性能且最小相位偏差，可為主動降噪算法優化提供可靠的數據支撐。

應用聲吶檢測水下目標是目前最常用的檢測手段，聲吶設備包括：前視聲吶、側掃聲吶和合成孔徑聲吶。水下目標監視系統，通過接收目標的輻射噪聲或散射聲波對目標進行分類、識別和定位，長基線低頻被動聲吶可以監視諸如潛艇之類的大目標，在航行過程中產生較大的輻射噪聲。聲波在水下可以遠距離傳播，目標識別系統通過聲吶被動接收目標的輻射噪聲對目標進行特征分析，聲矢量傳感器可用于水下弱目標識別與檢測。

用戶發出指令，通過聲源定位和噪聲消除，被智能音箱的麥克風陣列清晰地聽到，之后智能音箱的處理器進行一系列的處理，進而實現各種識別功能和調音，將回復或者音樂通過揚聲器傳送到人耳。

<p>像統計最優近場聲全息（SONAH）和等效源（ESM）這樣的近場聲全息（NAH）方法僅限于低頻聲源成像，即平均麥克風間距小于聲波波長的一半，而波束形成（Beamforming）只能在中高頻率下提供有用的空間分辨率。通過適當的陣列設計，這兩種方法可以在同一個陣列中使用。但是，NAH要提供良好的低頻分辨率，需要較小的測量距離，而波束成形則需要較大的距離來限制旁瓣。

聲源識別系統包括聲學攝像機用于實時噪聲源識別，球形陣列用于車內全空間360°成像，以及其他各種陣列形式。提供先進的成像算法，如寬帶聲全息、聲品質參數成像等。適用于穩態和非穩態測量，操作簡便，可精確顯示聲源位置。風洞測量使用高精度陣列傳聲器和優化的陣列設計，進行精細化波束形成和噪聲源識別，結合先進的互譜矩陣去噪方法，特別適合風洞環境下的測量。