基于时延估计的声源定位方法研究文献综述

声源定位技术作为信号处理领域的重要分支，在机器人导航、智能会议、语音识别、智能监控等领域具有广泛的应用前景。

基于时延估计的声源定位方法利用多个麦克风接收到的信号到达时间差(TDOA)来确定声源位置，具有成本低、易于部署等优点，成为声源定位领域的研究热点。

本文首先介绍了声源定位的基本概念和研究意义，然后重点阐述了基于时延估计的声源定位方法，包括传统的时延估计方法(如广义互相关法GCC-PHAT)和近年来兴起的基于深度学习的时延估计方法。

此外，本文还讨论了影响定位精度的关键因素，如噪声、混响和麦克风阵列结构等，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。

最后，展望了基于时延估计的声源定位方法的未来发展趋势，并提出了一些潜在的研究方向。

关键词：声源定位；时延估计；广义互相关；深度学习；麦克风阵列

声源定位是指利用传感器阵列接收到的声信号来确定声源在空间中的位置的技术。

作为语音信号处理和阵列信号处理领域的重要研究方向，声源定位技术在机器人听觉、智能会议、语音识别、安全监控等领域有着广泛的应用[1]。

例如，在机器人领域，声源定位技术可以帮助机器人识别说话人的位置，从而实现更自然的人机交互[2]。

在智能会议系统中，声源定位技术可以用于跟踪发言者，提高语音识别的准确率[3]。