快速SRP-PHAT多声源定位算法

相位变换加权指向响应功率(SRP-PHAT)算法在低信噪比和强混响环境下具有较好的鲁棒性,但是空间遍历带来的海量计算给其声源实时定位带来了挑战。提出了一种适用于多声源的随机区域收缩SRP-PHAT算法,通过最小描述长度(MDL)准则确定声源数量,利用K-means聚类算法进行空间区域划分,且引入瑞利限驱动的K-means聚类纠错机制,通过随机区域收缩算法进行空间区域快速收缩,利用波束主瓣宽度准则判别和界定有效声源,实现多声源定位。结果表明:针对3个声源和信噪比0 dB的情形,所提算法能够在保证定位准确率高于95%的前提下,提高30倍的计算效率,实现快速多声源定位。