MATLAB实现的基于角谱聚类的多源时延估计算法

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了一种基于角谱聚类的多源时延估计（TDOA）方法，专为处理混响环境中的立体声音频信号而设计。通过有效分离和定位多个声源，提升复杂场景下的音频分析与声源定位性能。

详 情 说 明

基于角谱聚类的多源时延估计算法MATLAB实现

项目介绍

本项目实现了一种基于角谱聚类的多源时延估计（TDOA）算法，专门设计用于处理混响环境下的多声源定位问题。通过分析立体声音频信号，该方法能够有效分离多个声源并精确估计它们到达两个麦克风的时间差。算法基于C布兰丁等人提出的角谱聚类技术，在复杂声学场景下表现出良好的鲁棒性。

功能特性

• 多源信号处理：能够同时处理多个声源的混合信号
• 混响环境适应：针对混响环境优化，有效抑制混响干扰
• 角谱分析：采用先进的角谱分析方法提取时延特征
• 智能聚类：基于聚类算法自动分离不同声源的时延估计
• 可视化分析：提供角谱聚类结果和时频分析的可视化输出
• 性能评估：包含TDOA估计精度评估指标计算

使用方法

1. 准备输入的立体声音频文件（双声道.wav格式）
2. 设置算法参数（采样频率、帧长、帧移等）
3. 运行主程序进行时延估计分析
4. 查看输出的TDOA估计值矩阵和声源数量估计结果
5. 分析可视化图表和精度评估指标

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计和机器学习工具箱（用于聚类算法）
• 足够的内存处理音频数据（建议8GB以上）

文件说明

主程序文件完成了整个时延估计流程的核心功能，包括信号预处理、角谱计算、特征提取、聚类分析和结果评估。具体实现了立体声音频数据的读取与帧划分、时频域变换处理、角谱特征矩阵构建、基于聚类技术的多源时延分离、估计结果的可视化展示以及算法性能的定量评估。