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    基于SRP-PHAT 的實(shí)時聲源定位算法設(shè)計與實(shí)現(xiàn)

    2021-08-02 07:40:26
    軟件導(dǎo)刊 2021年7期
    關(guān)鍵詞:麥克風(fēng)聲源波束

    劉 生

    (南京熊貓電子裝備有限公司,江蘇南京 210046)

    0 引言

    近年來,隨著人工智能及交互技術(shù)的發(fā)展,越來越多智能設(shè)備可以實(shí)現(xiàn)人機(jī)對話。為了提高自動語音識別率,業(yè)內(nèi)通常使用波束形成技術(shù)進(jìn)行定向收音,獲得了較好的收音效果[1]。針對一些如智能音箱、機(jī)器人等智能對話設(shè)備,為了實(shí)現(xiàn)全向的高效收音,通常會在對話開始時利用聲源定位技術(shù)獲得聲音的方向,并將其作為參數(shù)傳給后續(xù)的波束形成部分進(jìn)行處理。

    常用的聲源定位算法主要有基于最大可控響應(yīng)功率的波束形成方法、基于高分辨率譜估計的方法與基于時延估計的定位方法[2-4]?;谙辔蛔儞Q加權(quán)的可控波束響應(yīng)功率(Steered Response Power-Phase Transform,SRP-PHAT)聲源定位算法由于具有較強(qiáng)的魯棒性,可實(shí)現(xiàn)真實(shí)環(huán)境中的聲源定位,因此也得到了廣泛應(yīng)用[5-6]。由于算法運(yùn)算量較大,在嵌入式系統(tǒng)中,為提高算法的實(shí)時性,一般使用FPGA 或?qū)S肅MOS 芯片進(jìn)行算法實(shí)現(xiàn)[7-8]。在智能語義交互產(chǎn)品中,目前的主流技術(shù)是使用Linux 或Android 系統(tǒng)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)通信,連接語音對話服務(wù)器,實(shí)現(xiàn)語義識別、語義處理及語音合成。這部分功能需要使用通用ARM 處理器進(jìn)行實(shí)現(xiàn),如果使用FPGA 或?qū)S肅MOS 芯片實(shí)現(xiàn)語音定位及前端語音處理部分功能,勢必會提高產(chǎn)品復(fù)雜度,成本也會隨之升高。本文基于ARM 平臺處理器,使用Python 及C++語言對算法進(jìn)行設(shè)計與實(shí)現(xiàn)。將原來利用專用芯片實(shí)現(xiàn)的前端語音功能在嵌入式ARM 平臺上重新進(jìn)行設(shè)計與實(shí)現(xiàn),對產(chǎn)品集成度進(jìn)行了提升。

    1 SPR-PHAT 算法原理

    對空間中特定位置或方向信號進(jìn)行定向增強(qiáng)的技術(shù)是陣列信號處理中的一項關(guān)鍵技術(shù)。這些技術(shù)大多基于波束形成理論,主要通過麥克風(fēng)陣列捕捉聲音并進(jìn)行相關(guān)信號處理。傳統(tǒng)意義上的波束形成可通過濾波求和處理,在對麥克風(fēng)信號求和以產(chǎn)生定向信號聚焦之前,會在時域?qū)溈孙L(fēng)信號進(jìn)行濾波。濾波器通常會在波束形成過程中進(jìn)行動態(tài)調(diào)整,以增強(qiáng)所需的信號源,同時衰減其他信號源。一種最簡單的對信號進(jìn)行濾波處理的方法就是對源信號進(jìn)行時間偏移,該偏移值為各個陣列間的信號傳播延遲,這種方法被稱為延遲求和(Delay-and-Sum)波束形成[9-10]。通過延遲麥克風(fēng)信號,將各通道的源信號在時間上對準(zhǔn),之后對所有通道的源信號進(jìn)行求和。應(yīng)用更復(fù)雜濾波求和技術(shù)的濾波器以及其他信號增強(qiáng)處理算法通常都是基于這種時間對準(zhǔn)方法。

    波束形成技術(shù)在麥克風(fēng)陣列中得到了廣泛應(yīng)用[11-13]。對于這種應(yīng)用,濾波求和技術(shù)不僅需要抑制背景噪聲以及不需要的信號,同時還必須保證想要的信號通過濾波器后不能失真。當(dāng)將波束形成技術(shù)應(yīng)用于聲源定位時,這些濾波器只需在完成波束形成運(yùn)算后,對特定方向的信號進(jìn)行功率增強(qiáng)即可。本文使用的PHAT 算法正是利用了該特性,使用可控波束響應(yīng)功率算法對所有可能的相位變換進(jìn)行求和運(yùn)算。SRP-PHAT 可直接對多路麥克風(fēng)信號進(jìn)行變換處理,利用多個麥克風(fēng)提高位置估計的準(zhǔn)確性。

    SRP 可以使用塊處理方案加以實(shí)現(xiàn),該方案使用短時數(shù)字傅里葉變換作為麥克風(fēng)信號頻譜的估計[14-15]。將陣列信號在時域上分割成多個塊,并計算每個塊的轉(zhuǎn)向響應(yīng)。信號塊的數(shù)字傅里葉用Xm,b[k]表示,其中m 是麥克風(fēng)索引,b 是塊索引,Gm,b[k]是麥克風(fēng)m 離散時間濾波器的傅里葉變換,會在每個塊b 中單獨(dú)進(jìn)行計算。塊b 的轉(zhuǎn)向響應(yīng)可定義如下:

    [k,Δ1...ΔM)是索引為k 的離散頻率函數(shù)和連續(xù)的轉(zhuǎn)向延遲(Δ1...ΔM表示陣列所有連續(xù)的轉(zhuǎn)向延遲)。理論上需要對信號中所有頻率段的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,但在實(shí)際使用過程中,一般會選擇一個或多個頻率段的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。同時,盡管M 個轉(zhuǎn)向延遲是連續(xù)的,但在實(shí)際使用過程中,會在預(yù)定義的一組空間位置或方向進(jìn)行采樣,并通過對K 個離散頻率進(jìn)行求和,從而獲得轉(zhuǎn)向響應(yīng)功率:

    離散濾波器如下:

    將式(3)代入式(1),相位變換加權(quán)的可控響應(yīng)表示為:

    將式(4)代入式(2),可獲得相位變換加權(quán)的可控響應(yīng)功率SRP-PHAT 為:

    2 算法實(shí)現(xiàn)

    為方便計算,首先對多個通道的麥克風(fēng)數(shù)據(jù)進(jìn)行DFT變換,根據(jù)麥克風(fēng)的物理參數(shù)計算在某特定方向上的可控時延;然后基于音頻數(shù)據(jù)的DFT 以及可控時延,結(jié)合公式(5),可求得該方向所有頻率的SRP-PHAT;最后重復(fù)上述運(yùn)算,直到獲得所有方向的SRP-PHAT 值,并選取最大值對應(yīng)的方向作為音源方向。具體流程如圖1 所示。

    Fig.1 Flow of SRP-PHAT algorithm implementation圖1 SRP-PHAT 算法實(shí)現(xiàn)流程

    上述程序可利用Python 的NumPy 庫方便地實(shí)現(xiàn)如矩陣內(nèi)積、點(diǎn)積以及共軛轉(zhuǎn)置等諸多矩陣運(yùn)算,并可使用NumPy 庫中的fft 函數(shù)實(shí)現(xiàn)傅里葉變換[16]。但如果要在嵌入式平臺上運(yùn)行,考慮到部署方便的問題,實(shí)驗一般使用C++實(shí)現(xiàn)。由于在算法中需要使用傅里葉變換、線性代數(shù)等運(yùn)算,必須使用相應(yīng)的數(shù)學(xué)庫。本文使用了Xtensor、Xtl、OpenBLAS 等數(shù)學(xué)運(yùn)算庫[17-19]。Xtensor 是一個C++庫,用于多維數(shù)組表達(dá)式的數(shù)值計算,可提供支持延遲廣播的可擴(kuò)展表達(dá)式系統(tǒng),Xtensor 提供的API 遵循C++標(biāo)準(zhǔn)。

    基于Xtensor 庫有很多擴(kuò)展包,其中Xtensor-fftw 主要實(shí)現(xiàn)了xt::fftw 函數(shù)以進(jìn)行fft 運(yùn)算。fftw 是一個用來計算一維或多維離散傅里葉變換(DFT)的C 語言函數(shù)庫,其支持輸入任意大小的實(shí)數(shù)及復(fù)數(shù)運(yùn)算。Xtensor-blas 是對Xtensor 庫的擴(kuò)展,基于FLENS 項目的CXXBLAS 和cxxla?pack 將BLAS 與LAPPACK 庫進(jìn)行綁定,具有計算逆矩陣、求特征值、解線性方程組及求解行列式等功能。其提供的函數(shù)接口基本可直接與NumPy 庫兼容,因而方便程序移植。上述幾個庫還依賴Xtl(提供了基本的科學(xué)計算函數(shù)庫)和OpenBLAS(Basic Linear Algebra Subprograms 基礎(chǔ)線性代數(shù)子程序庫),這些庫之間的關(guān)系如圖2 所示。

    Fig.2 Algorithm library structure圖2 算法庫結(jié)構(gòu)

    3 實(shí)驗分析

    3.1 實(shí)驗環(huán)境

    在性能對比實(shí)驗中,主要對算法的準(zhǔn)確性及實(shí)時性進(jìn)行分析。通過選取編程語言、運(yùn)行環(huán)境、頻率范圍、采樣時間等幾種不同變量進(jìn)行多組組合實(shí)驗,以獲得這些參數(shù)對算法準(zhǔn)確性及性能的影響。實(shí)驗采用的錄音設(shè)備為Re?Speaker Core v2.0[20],該麥克風(fēng)陣列排列以及實(shí)驗時收音方向如圖3 所示。

    Fig.3 Microphone array arrangement and sound reception diagram圖3 麥克風(fēng)陣列排列及收音示意圖

    3.2 準(zhǔn)確性實(shí)驗

    準(zhǔn)確性實(shí)驗主要對算法定位的準(zhǔn)確性進(jìn)行測試。定義中心到MIC 的方向為0°,中心到MIC4 的方向為180°,錄制在180°方向、距離約50cm 位置處人聲閱讀文章的音頻。經(jīng)6 麥克風(fēng)錄制后的音頻數(shù)據(jù)格式為6 通道,采樣深度為16bit,采樣頻率為16K。具體音頻如圖4 所示,音頻時間長度為1min。

    Fig.4 6-channel audio of microphone array圖4 麥克風(fēng)陣列6 聲道收音音頻

    在實(shí)際應(yīng)用中,頻段范圍的選擇比較重要,由于人聲的頻率范圍集中在300~3 000Hz,選取該頻率范圍可在盡量保證準(zhǔn)確性的前提下,減小算法運(yùn)算量。為考察頻率范圍對算法準(zhǔn)確性的影響,本實(shí)驗選取0~8 000Hz 與300~3 000Hz 范圍進(jìn)行對比實(shí)驗。具體方法為將1min 時間以50ms 進(jìn)行切片,分別進(jìn)行處理,共獲得1 200 個樣本。對處理結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計,獲得不同頻段范圍的準(zhǔn)確率如圖5 所示。

    從實(shí)驗結(jié)果可以看出,在0~8 000Hz 及300~3 000Hz頻段范圍進(jìn)行處理時,定位偏差在±5°范圍內(nèi)的概率分別為92%及81%。0~8 000Hz 頻段的誤差范圍可控制在±14°以內(nèi),而300~3 000Hz 頻段的誤差范圍為±18°以內(nèi)。可以看出,在采用了較小頻率范圍后,整體精度還是降低了10%~20%。

    為了得到不同時間片對處理準(zhǔn)確性的影響,分別以25ms、50ms 及500ms 對數(shù)據(jù)進(jìn)行切片,然后對切片數(shù)據(jù)分別進(jìn)行處理,并對處理結(jié)果的偏差值進(jìn)行統(tǒng)計。結(jié)果如圖6 所示。

    Fig.6 Accuracy of different time slices圖6 不同時間片的準(zhǔn)確率

    從實(shí)驗結(jié)果來看,25ms 的數(shù)據(jù)切片在0°方向的準(zhǔn)確率最高,但在±4°以后的準(zhǔn)確率小于其他兩種切片方式,整體準(zhǔn)確率基本在控制±17°以內(nèi)。從整體來看,不同時間切片對聲源定位的準(zhǔn)確性并無明顯影響。

    3.3 實(shí)時性實(shí)驗

    很多嵌入式設(shè)備對算法的實(shí)時性都有一定要求,因此本節(jié)對該算法的實(shí)時性能進(jìn)行測試與分析。選取1 000ms的6 麥克風(fēng)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,相位變換加權(quán)角度的精度分別為1°、2°與4°。選取X86 平臺以及嵌入式ARM 平臺,X86處理器為i7-4790,嵌入式ARM 處理器為RK3399,運(yùn)行的操作系統(tǒng)均為Linux Ubuntu 發(fā)行版。0~8 000Hz 及300~3 000Hz 頻段在各平臺運(yùn)行耗時如圖7 所示。

    Fig.7 Time consuming of each platform圖7 各平臺運(yùn)行耗時

    從實(shí)驗結(jié)果來看,相對于0~8 000Hz 頻段范圍,采用300~3 000Hz 頻段范圍能夠減少約40%的處理時間。

    業(yè)內(nèi)認(rèn)為一般情況下,C++語言運(yùn)行效率高于Python。為了對比使用Python 和C++的算法性能區(qū)別,對應(yīng)用兩種語言在X86 平臺的處理速度進(jìn)行測試??煽吹酵ㄟ^兩種不同語言實(shí)現(xiàn)的程序運(yùn)行時的性能差距較小,這是因為在使用Python 語言實(shí)現(xiàn)算法時,已利用cPython 庫加速矩陣預(yù)算過程,因此在使用C++語言后,性能并未得到較大提升。

    最后,使用C++語言實(shí)現(xiàn)該算法,并在嵌入式ARM 處理器RK3399 芯片上進(jìn)行性能測試。ARM 平臺由于處理能力有限,運(yùn)行耗時約為X86 平臺的2.8 倍。

    在一些產(chǎn)品交互應(yīng)用,特別是語音機(jī)器人中,主要是在喚醒操作時對聲源進(jìn)行定位,提供聲源方向,為后續(xù)波束形成提供音源方向參數(shù)。根據(jù)實(shí)驗結(jié)果,在嵌入式平臺通過本算法對1 000ms 的6 麥克風(fēng)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理需要110ms 的時間,在人機(jī)對話交互過程中,該時間在可接受范圍內(nèi)。如果希望進(jìn)一步提高算法響應(yīng)速度,可根據(jù)需求減小相位變換角度分辨率。繼續(xù)在ARM 處理器上進(jìn)行實(shí)驗,分別選取角度分辨率為1°、2°與4°,運(yùn)行多次取均值,實(shí)驗結(jié)果如圖8 所示。

    根據(jù)實(shí)驗結(jié)果,可看出通過降低角度分辨率,可以線性地降低算法復(fù)雜度,減少運(yùn)行時間,但需要在實(shí)現(xiàn)過程中通過綜合考慮進(jìn)行效率及精度取舍。

    對于音源持續(xù)時間與處理耗時的關(guān)系也進(jìn)行對比實(shí)驗,選取音頻時間為1 000ms、500ms 和50ms,在ARM 平臺上運(yùn)行多次取均值,結(jié)果如圖9 所示。

    Fig.9 Time consuming of different audio duration圖9 不同音頻時長運(yùn)行耗時

    可以看到,對于不同時長的音頻進(jìn)行處理,其耗時并未隨音頻時長的減少而大幅下降,減少的時間大部分來自對源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理及傅里葉變換導(dǎo)致的時間變化。因為傅里葉變換后將時域數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為頻域信息,對頻域數(shù)據(jù)進(jìn)行相位變換加權(quán)后的數(shù)據(jù)矩陣大小與時長無關(guān),比較耗時的部分是在角度搜索中進(jìn)行互功率最大值運(yùn)算。

    4 結(jié)語

    本文簡要分析了SRP-PHAT 算法原理,并提出使用Py?thon 及C++語言實(shí)現(xiàn)該聲源定位算法。針對在工程實(shí)踐中的角度分辨率及音源時長等相關(guān)參數(shù)對算法準(zhǔn)確性與實(shí)時性的影響進(jìn)行實(shí)驗與分析,為算法部署時的參數(shù)選取提供了依據(jù)。實(shí)驗結(jié)果表明,該算法在嵌入式平臺處理耗時在200ms 以內(nèi),能基本滿足嵌入式平臺的應(yīng)用要求,也可根據(jù)需求選取不同的音頻頻率段,調(diào)整搜索精度以進(jìn)一步提高算法的實(shí)時性能。根據(jù)實(shí)驗結(jié)果,該方案可應(yīng)用于智能語音交互產(chǎn)品中,使用單個ARM 芯片即可實(shí)現(xiàn)聲源定位,并通過與服務(wù)器的通信實(shí)現(xiàn)語音識別、語義分析等關(guān)鍵功能。下一步在產(chǎn)品具體實(shí)施過程中,需要結(jié)合噪聲抑制以及回聲消除等其他音頻處理技術(shù),進(jìn)一步提高聲源定位的準(zhǔn)確性。

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