摘要
声源定位技术在语音识别、机器人听觉、智能会议等领域有着广泛的应用。
麦克风阵列作为一种多传感器融合技术，能够有效克服单麦克风定位的局限性，实现对声源位置的精准估计。
本文首先介绍了麦克风阵列声源定位的基本概念，包括其定义、分类、信号模型以及声场模型。
其次，概述了麦克风阵列声源定位技术的研究概况，详细介绍了基于时延估计、波束形成、子空间分解以及深度学习等主要研究方法，并分析了各种方法的优缺点和适用场景。
此外，本文还讨论了影响麦克风阵列声源定位性能的关键因素，如麦克风阵列结构、声源信号特性、环境噪声以及算法复杂度等。
最后，对麦克风阵列声源定位技术的未来发展趋势进行了展望，指出了其在算法研究、硬件发展以及应用场景拓展等方面的发展方向。
关键词：麦克风阵列；声源定位；时延估计；波束形成；子空间分解；深度学习
声源定位是指利用传感器获取的声音信号来估计声源的空间位置的技术，其在语音识别[11]、机器人听觉[13]、智能会议[12]、自动驾驶[14]以及医疗诊断[15]等领域都有着广泛的应用。
早期的声源定位主要依赖于人耳的听觉感知能力，但随着传感器技术和信号处理技术的进步，基于传感器的声源定位技术逐渐成为研究热点。
麦克风阵列声源定位技术利用多个麦克风接收声信号，并通过分析声波到达不同麦克风的时间差、相位差、幅度差等信息来确定声源的位置，相较于单麦克风定位方法，麦克风阵列具有更高的定位精度、更强的抗噪能力以及更广的适用范围。
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