1. 概述

利用麥克風陣列進行聲源定位在智能降噪、語音增強、語音識別等領域有廣泛應用和研究前景。本文介紹基于AliOS Things + STM32F413H Discovery開發板實現聲源定位算法集成和功能演示。

• 聲源定位算法
  本案例集成了STMicroelectronics的Acoustic_SL聲源定位算法。Acoustic_SL是STMicroelectronics開發的聲源定位算法，支持XCORR、GCC-PHAT、BMPH三種不同算法類型。本案例使用GCC-PHAT算法類型，算法基于到達時間差（TDOA）原理實現，通過測量聲音信號達到不同麥克風的時間差計算聲源方向。GCC-PHAT算法作為應用最為廣泛的聲位算法，數據計算量和資源消耗較小，并且具有一定的抗噪和抗混響能力。

2. 環境搭建

開發板：STM32F413H Discovery（附帶麥克風陣列板）
手勢傳感器：Seeed Grove PAJ7620
溫濕度傳感器：HTS221
LED數碼管：Seeed Grove LED Bar

硬件說明：
使用STM32F413H作為主控芯片，提供音頻輸入接口、I2C接口、GPIO控制接口、顯示控制接口等。
STM32F413H內置的DFSDM模塊可以支持最多同時5路PDM數字麥克數據錄入，并經過硬件濾波將PDM數據轉換成PCM數據，降低了音頻軟件的復雜度和資源消耗。

硬件連接：

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3. 軟件編譯

軟件：AliOS Things
下載AliOS Things后，切換到developer分支。

執行如下命令編譯Application：
aos make sensordemo@stm32f413h-discovery

編譯成功后，使用下面命令燒錄鏡像：
aos upload sensordemo@stm32f413h-discovery

4. 軟件介紹

• AliOS Things

AliOS Things是面向IOT領域的輕量級物聯網嵌入式操作系統。AliOS Things啟動過程中，依次完成內核初始化、硬件資源初始化、功能組件初始化、外設驅動初始化。系統就緒后，通過用戶定義的application_start()函數進入應用程序。

• 創建聲位和音量顯示界面

在application_start()函數中調用display_init()創建LCD刷新任務、顯存刷新任務、定義顯示界面。

聲位顯示界面：

切換到該界面時，聲位識別算法開始運行，屏幕上指示當前聲音方位。測試時建議距離mic陣列水平距離30cm，高度和mic陣列盡量接近，可以獲得最佳效果。

音量顯示界面：

切換到該界面時，計算mic信號的大小并轉換成音量在屏上顯示音量指示條，即提供聲音強度檢測功能。

• 運行聲位算法

<1> 在application_start()函數中創建聲源定位task，在該task中繼續調用acoustic_sl_start()執行聲源定位功能。

<2> 在acoustic_sl_start()函數中調用DFSDM_Init()和HAL_DFSDM_FilterRegularStart_DMA()初始化并啟動DFSDM錄音程序。打開4路DFSDM濾波通道，獲取4個麥克風的PDM數據，經過內部處理轉換成PCM后通過DMA傳輸到緩存中。

<3> 調用acoustic_sl_init()庫函數初始化Acoustic_SL算法。這一步需要設置算法參數，例如配置算法類型、channel number、麥克風陣列間距以及識別角度最小單位、聲音檢測門限。

<4> DFSDM錄音程序每次分別從4個mic錄入512個采樣點的PDM數據數據，經過內部處理轉換成PCM后通過DMA傳輸到緩存中。

<5> 緩存數據到達后，對PCM數據進行簡單的High Pass濾波算法處理，然后調用AcousticSL_Data_Input()以每次16samples的大小送入算法后，觸發外部中斷，在中斷函數中再調用AcousticSL_Process()進行算法處理和聲位計算，得到代表聲音方位的角度信息。

<6> 根據角度的范圍可以確定麥克的位置，然后在顯示任務fb_refresh_task中根據麥克位置更新顯示界面。

麥克陣列采用2x2矩陣形式，通過這種布局方式可以實現360度聲音方位的識別。

另外，AcousticSL算法提供聲音檢測門限和識別角度最小單位兩個調試參數。可以根據需要修改參數，適應不同的環境條件和應用需求。

• 音量計算

通過手勢切換到該界面后，首先對DFSDM輸出的512個采樣點的pcm數據先計算均值，再進行對數計算，得到對應pcm數據的音量信息，同時根據音量信息在顯示任務fb_refresh_task刷新界面音量進度條。

5. 應用演示

視頻觀看：AliOS-Things聲源定位應用演示

6. 更多

參考AliOS Things手勢識別應用演示

原文鏈接
本文為云棲社區原創內容，未經允許不得轉載。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的AliOS Things声源定位应用演示的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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