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傳聲器陣列的結(jié)構(gòu)形式?jīng)Q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(jié)構(gòu)形式。平面?zhèn)髀暺麝嚵械乃袀髀暺鞴财矫妫瑤缀涡螤钣芯匦尉W(wǎng)格形、圓環(huán)形、螺旋形、Fibonacci形、扇形輪形等；球面?zhèn)髀暺麝嚵械乃袀髀暺鞴睬蛎妫瑤缀涡螤钣虚_口球和剛性球。平面?zhèn)髀暺麝嚵羞m宜識別陣列前方局部區(qū)域內(nèi)聲源，典型應用場景包括發(fā)動機噪聲源識別、道路及軌道車輛通過噪聲源識別等。

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(gòu)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(jié)果進行等效聲源的推導。基于振動測試結(jié)果反推結(jié)構(gòu)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(jié)果反推結(jié)構(gòu)載荷。其他識別方法將在后續(xù)的文章中加以介紹。

上期文章我們介紹了基于振動測試結(jié)果反推結(jié)構(gòu)載荷，點擊可查看《Actran聲源識別方法連載（一）：結(jié)構(gòu)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(tài)表面振動識別方法。通過實際工作狀態(tài)下的聲音測量數(shù)據(jù)結(jié)合聲源結(jié)構(gòu)表面的空氣薄膜模態(tài)，反推出各階薄膜模態(tài)的參與因子，從而了解聲源表面的真實振動情況。

點擊這里，即可報名 研討會內(nèi)容1、聲強及選擇性聲強2、平面?zhèn)髀暺麝嚵?em>聲源識別技術（含聲全息、寬帶聲全息、Beamforming、反卷積Beamforming）3、球面?zhèn)髀暺麝嚵?em>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

提供兩種算法：一種基于球諧函數(shù)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(jié)合CLEAN-SC的FAS能夠極大提高中高頻聲源的空間分辨率。

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(tài)范圍大，能夠很好地識別微弱聲源。

您可以看到關鍵詞識別、語音識別的深度學習僅僅是一小部分。 我們首先來聊聊這個麥克風陣列的波束成形。 因為，我們知道實際使用場景中，往往會有多個聲源。 比如客廳里的電視、空調(diào)、聊天的家人、吵鬧的小朋友，還有聲音在墻壁和玻璃發(fā)生反射的回波。

用戶發(fā)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(xiàn)各種識別功能和調(diào)音，將回復或者音樂通過揚聲器傳送到人耳。

視頻和全景聲內(nèi)容制作 家用音響、電腦、手機、TWS 耳機的空間音頻功能 雙耳聲重放：耳機、VR 頭顯等個人音頻設備的核心技術工業(yè)與科研領域 助聽器、人工耳蝸等助聽設備的聲學研發(fā)與性能評估 訓練模擬器、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(nèi)降噪評估與聲品質(zhì)評價 建筑聲學設計與室內(nèi)聲場可聽化 空間聽覺科學研究 聲源定位與噪聲源識別

若能準確地將實際載荷直接添加于仿真模型進行分析，則可以直接從響應頻譜中識別優(yōu)化的頻率及貢獻路徑，從而定量地驗證優(yōu)化算法。此過程的難點主要在于對載荷的定義。基于噪聲測試的表面振動識別（空氣薄膜模態(tài)方法） 基于Actran的解決方案可利用工作狀態(tài)下的響應測試結(jié)果反推出實際載荷，為仿真驗證提供更直接的激勵輸入。

車外噪聲源識別的核心挑戰(zhàn) 移動聲源的動態(tài)特性干擾：動車高速移動會產(chǎn)生多普勒效應，傳統(tǒng)固定聲源波束形成方法無法實時跟蹤聲源位置，導致頻率與聲壓級測量偏差。 背景噪聲與空氣湍流影響：戶外測量中，風噪會干擾傳聲器信號。動車通行和局部日照加熱引起空氣湍流，會降低陣列信號相干性，且高頻段相干長度縮短，進一步影響測量精度。

2）語音算法開發(fā)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(yōu)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。

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(huán)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。

基于以上因素，漢航（北京）科技有限公司開發(fā)了兩種類型的聲學相機，一種采用漢航自主設計的數(shù)字式MEMS傳聲器作為數(shù)據(jù)采集設備，以FPGA作為數(shù)據(jù)計算處理平臺的便攜式聲源定位系統(tǒng)，該系統(tǒng)具有精度高、體積小、成本低、實時性好等優(yōu)點，具有較高的工程應用價值和應用范圍。另一種采用精密式麥克風陣列（包括面陣列和球陣列）及漢航高精度Hunter系列數(shù)據(jù)采集硬件。

另一方面， 噪聲測試代碼 特定于特定類型的噪聲源，并指定安裝和操作條件的詳細要求，以及識別應使用的基本標準。一般而言，如果裝置存在噪聲測試代碼，則應使用該代碼。 在沒有噪聲測試代碼的情況下，可以使用基本標準ISO 3740：2019聲學—噪聲源聲功率級的測定—基本標準的使用準則概述了聲功率測定的基本標準。

太多時候，雖然電機的噪聲并未超出標準要求，但是有經(jīng)驗的專業(yè)人員能識別出“異常”聲音。這需要積累，更需要如頻譜分析儀等專業(yè)測量設備的使用。 結(jié)束語 分析電機的噪聲，乃至提出優(yōu)化措施，已超出本文的范圍。

如果直接利用式（1）進行聲場重構(gòu)，需要包含整個聽音區(qū)域的表面S上連續(xù)分布單極子和偶極子點聲源，實際中，可以使用封閉揚聲器模擬點聲源，但偶極子聲源難以實現(xiàn)，因此需要移除式（1）中的偶極子項。

</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(chǎn)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。