面向远场拾音的微分声场测量理论与关键技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61901318
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    29.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0111.信号理论与信号处理
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Measuring differential sound pressure field (DSPF) aims to make small-aperture microphone arrays have high directivity and frequency-invariant spatial response such that they can capture the signal of desired source from the far-field with high signal-to-noise ratio and high fidelity. Recently, the DSPF measurement has attracted a lot of researchers’ attention due to a wide range of audio applications, such as hands-free speech communication, smart home, and audio recording. Currently, it is the key developmental stage of DSPF measurement. The fundamental theory is clear, but, lack of a systematic analysis; the bottleneck problem is improved, but, not solved. Our research in this project includes three folds. Firstly, we investigate the relationship between the array geometry and the parameters of the DSPF that the array is allowed to measure; This work is aimed to complete the theory of DSPF measurement. Secondly, we systematically study the array self noise, propose an efficient model to characterize it, and propose an approach to reducing its amplification; This work is aimed to solve the bottleneck problem of higher order DSPF measurement. Thirdly, we propose the theory of optimal DSPF based on the noise environment and the array geometry; This work is aimed to help designing the optimal differential microphone arrays. There is no doubt that the results of the project will contribute to theoretical development and engineering implementation of DSPF measurement.
测量微分声场旨在使小孔径麦克风阵列获得高指向和大带宽的空间响应,无需靠近声源,利用空间选择性便能获取高质量的声源信号。这项技术现已成为远场拾音领域的研究热点之一,正在改变未来拾音技术的发展方向,并且拥有广阔的应用前景,诸如通讯设备中实现高质量免提通话,智能家居中实现无感操作体验,以及录音设备中实现分离式录音。微分声场测量技术当前正处在发展的关键时期,测量原理基本清晰,但是缺乏系统的理论;工程瓶颈问题基本定位,并得到改善,但尚未真正解决。针对这一现状,本项目以波域声场理论、噪声精准建模方法和最优化滤波器设计理论为基础,拟开展以下三个方面的研究:①明确可测微分声场与麦克风阵列几何结构之间的约束关系,完善微分声场测量理论;②建立自噪声精准模型,提出抑制方法,更好地解决噪声放大问题;③提出最优微分声场理论及测量方法,为工程应用提供支撑。研究成果必将积极推动微分声场测量技术的发展和工程应用。

结项摘要

测量微分声场旨在使小孔径麦克风阵列获得高指向和大宽带的空间响应,无需靠近声源,利用空间的选择性便能获取高质量的声源信号。这项技术现已成为远场拾音领域的研究热点之一,正在改变未来拾音技术的发展方向,并且拥有广阔的应用前景,诸如通讯设备中实现高质量免提通话,智能家居中实现无感操作体验,以及录音设备中实现分离式录音。针对微分声场测量技术在实际应用中的诸多问题,项目提出了微分声场最优构成方法,提出了最优阵列结构优化方法,提出了基于差分波束的阵列观测模型,提出了非线性、半自适应的空间分布估计方法,提出了利用阵列结构先验的信号参数估算方法。系列成果推动了微分声场测量技术的发展和工程应用。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(0)
面向语音通信与交互的麦克风阵列波束形成方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    信号处理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    潘超;黄公平;陈景东
  • 通讯作者:
    陈景东
Microphone Array Beamforming with High Flexible Interference Attenuation and Noise Reduction
具有高度灵活的干扰衰减和降噪功能的麦克风阵列波束形成
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    EEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Chao Pan;Jingdong Chen;Jacob Benesty
  • 通讯作者:
    Jacob Benesty
Convex Combination of Diffusion Strategies Over Networks
网络扩散策略的凸组合
  • DOI:
    10.1109/tsipn.2020.3038017
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks
  • 影响因子:
    3.2
  • 作者:
    Danqi Jin;Jie Chen;Cedric Richard;Jingdong Chen;Ali H. Sayed
  • 通讯作者:
    Ali H. Sayed
On microphone array beamforming and insights into the underlying signal models in the short-time-Fourier-transform domain
关于麦克风阵列波束形成以及对短时傅里叶变换域中的底层信号模型的见解
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    The Journal of the Acoustical Society of America
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Chao Pan;Jingdong Chen;Guangming Shi;Jacob Benesty
  • 通讯作者:
    Jacob Benesty

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其他文献

胶体光子晶体修饰光纤及相对湿度检测应用
  • DOI:
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  • 发表时间:
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    倪海彬
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  • DOI:
    --
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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    --
  • 作者:
    唐洲平;潘超;朱遂强
  • 通讯作者:
    朱遂强
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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    杨雨慧
酒类酒球菌β-葡萄糖苷酶研究进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    潘超;高庆超;梁颖;张志勇;李亚辉
  • 通讯作者:
    李亚辉

其他文献

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潘超的其他基金

高保真多输出麦克风阵列处理方法
  • 批准号:
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    2021
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  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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