分布式压缩感知麦克风阵列多声源方位估计*

麦克风阵列已被广泛应用于音/视频会议等人机交互领域中时,多声源应用场景对声源方位估计性能提出了更高的要求。压缩感知(CS)声源定位算法将声源定位问题转化为信号的稀疏重构问题,相比传统的定位算法如相位变换加权（SRP-PHAT）和时延累加定位（DS）能够获得较高的定位性能,但多声源的存在一定程度上降低了稀疏程度,影响了CS重构性能。考虑到传统的CS定位算法并未利用多个连续语音帧之间声源空间向量的共同稀疏性,提出采用分布式压缩感知（DCS）理论以改善多声源的稀疏恢复估计的性能。仿真和实验结果表明,相比于传统定位算法和CS-OMP算法,DCS-SOMP算法在不同信噪比和不同声源强度的环境中,对多声源的方位估计都具有更好的定位性能和定位稳健性。