AliOS Things聲源定位應用演示
- 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。本文介紹基於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，算法基於到達時間差（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，並且具有一定的抗噪和抗混響能力。
- 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，並經過硬件濾波將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：
- 軟件編譯
軟件：AliOS Things
下載AliOS Things後，切換到developer分支。
執行如下命令編譯Application：
aos make sensordemo@stm32f413h-discovery
編譯成功後，使用下面命令燒錄鏡像：
aos upload sensordemo@stm32f413h-discovery
- 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。系統就緒後，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。
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。
切換到該界面時，計算mic信號的大小並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()初始化並啟動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後通過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後通過DMA傳輸到緩存中。
<5> 緩存數據到達後，對PCM數據進行簡單的High Pass濾波算法處理，然後調用AcousticSL_Data_Input()以每次16samples的大小送入算法後，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> 根據角度的範圍可以確定麥克的位置，然後在顯示任務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後，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。
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應用演示
視頻觀看：AliOS-Things聲源定位應用演示 - 更多
參考AliOS Things手勢識別應用演示
原文鏈接
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AliOS Things聲源定位應用演示