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讓噪聲現出原形的秘密

文章出處：技術資訊網責任編輯admin 閱讀量：發表時間：2021-03-17 14:03

在武俠的世界里，似乎總有暗器高手能夠通過“聽聲辨位”的高超技術一招制敵，其中最有名的大概就屬“飛天蝙蝠”柯鎮惡了。而柯大俠最讓讀者津津樂道的便是那句：“大家等會兒看我的眼色行事”。

雖然我們普通人不能像柯大俠那樣“聽風辨形”，不過最基本的“循聲而去”還是可以做到的，其中的秘訣當然就是我們的兩只耳朵和能夠進行復雜信號處理的大腦。更加有趣的是，如果我們捂住一只耳朵便很難感知聲源的位置。我們今天的主題便是這“聽聲辨位”的奧妙。
1. 人耳如何辨別聲音方位
熟悉噪聲測試的朋友都聽說過麥克風陣列可用來辨識噪聲源的位置和強度，而我們的雙耳便是一個由雙麥克風組成的天然陣列。
人耳分辨聲源位置的原理其實并不復雜，如下圖所示，在人的左前方存在一個聲源，由于該聲源與左右耳的距離不同，因此左右耳在接收聲音的時候便會產生時間差和強度差，表現在行波上則是雙耳接收到聲音信號的相位和幅值不同，人的聽覺中樞則會依據此差異來計算聲源位置。

除了相位和幅值的差異之外，人的頭顱也會對聲音產生阻擋，造成所謂的“頭影區”，并且對不同波長的聲音產生不一樣的阻擋效果，輔助聽覺中樞判斷聲音的來源。同時，人的耳廓形狀復雜，對不同方位聲源反射的頻譜特性也不相同，能夠進一步幫助人們感知聲音的方位。

看到這兒，小伙伴們或許已經忍不住要表揚一下自己的雙耳和大腦是如此的優秀。而另外一群科學家們更是以此為參照，發明了“聽聲辨位”的裝置——麥克風陣列。
2. 軟件不夠，硬件來湊
正如許多仿生學應用一樣，雖然我們了解耳朵辨別聲音背后的機理以及聽覺中樞的工作機制，但對大腦中的信號處理算法，卻是一無所知。
歷經數百萬年的進化，人腦可以在只有雙耳這兩個聲音傳感器的簡陋條件下，接受信號的同時瞬間完成信息處理并給出結論，甚至在過程中還主動屏蔽背景噪聲，即便是最先進的技術也難以望其項背。
軟件不夠，硬件來湊？既然軟實力不行，那就直接使用更多的麥克風吧，于是麥克風陣列便應運而生。麥克風陣列，即將一定數量的聲學傳感器按某種方式進行排布，對聲場的空間特性進行采樣并處理的系統。

不同功用的麥克風陣列在形態上有很大的差異。手機上常使用若干個麥克風進行環境噪聲的消除和語音的增強，而測量飛機噪聲的麥克風陣列的數量則會很多，并排布在一個相當大的區域內。世界上最大的麥克風陣列由荷蘭的聲學技術公司Sorama于2014年搭建，共包含4096個獨立的麥克風。
3. 兩種信號處理方法
如同人的大腦一樣，麥克風陣列采集到的數據當然也要進行處理，否則只是一堆雜亂無章的信號。常用數據分析技術主要有兩種，包括：近場聲全息NAH (Near-field Acoustic Holography) 和波束成形BF (Beam-Forming)。
顧名思義，近場聲全息適合于近場分析，即麥克風處于聲音信號的一個或兩個波長范圍內，此時的聲波在空間中的傳播被視為球面波。而波束成形則適合于距離噪聲源七個波長之外的遠場，此時的聲波在空間中近似為平面波。

比如一塊石頭掉入水中所發出的波紋，如果觀察者站在距離石頭落水位置很遠的地方，波紋看起來不再像圓圈，而是一條直線向觀察者運動。對于飛機和汽車噪聲等工程問題，麥克風陣列通常無法置于近場并執行近場聲全息分析，而更多選用波束成形法。
4. 波束成形分析
波束成形分析的流程如下圖所示：首先通過麥克風陣列采集到遠場的噪聲信息后，選定聲源處的某一掃描平面（如車身截面）并構建網格，然后通過波束成形分析將噪聲熱點信息還原到此平面上，再疊加原始幾何圖形，便可給出噪聲源的分布。由于其直觀可視，也被很多人稱為“聲學照相機”。

相對于直接測量，上述的波束成形法是一種“反向推導”的辦法，獲取的結果其實是噪聲源在空間傳播中到達掃描平面的信息，并非真實的三維噪聲源位置。由于掃描平面通常是我們最關心的位置，因此波束成形的結果仍具有較高的工程實用價值。
那么從信號處理的角度去分析，波束成形是如何將麥克風陣列測量得到的信號轉化成掃描平面的聲源分布呢？如下圖所示：首先對所有麥克風記錄的聲音信號進行頻譜轉換，獲得其頻譜特性矩陣P(f )，然后進行互譜運算；同時，以掃描平面的每一個網格點作為假想聲源，計算麥克風點接收到的聲音信號；再將實測結果和假想結果進行匹配度分析，求其自譜，匹配度最高者即為聲源位置。

可見，波束成形分析其實是一種各態遍歷假設的搜索，即針對掃描平面的所有網格節點，均進行匹配度分析，求得的自譜便是聲源圖像。

采用上述運算獲得的結果也有些不足：由于非正對聲源的麥克風也接受到了聲音信息，進行運算后會產生虛假聲源，增加麥克風數目可有所改進。同時由于麥克風本身分辨能力所限，會使聲源區域放大，即波束寬度增加，此時則需要增加麥克風的孔徑或靈敏度。
5. 麥克風陣列的排布與校準
波束成形分析也面臨一些挑戰，由于測試的麥克風數量較多，導致采集的數據量較大，對于數據處理和結果可視化的實時呈現都提出了挑戰。因而人們也在尋求更優的麥克風排布方式，以最少的麥克風數量實現最好的聲源測定效果。
波束成形的麥克風陣列一般都是圓形的，麥克風的布置方式主要包括以下三種：環形、螺旋和隨機分布。

環形陣列適合聲源距離未知的情況，但其動態特性可能較差；螺旋陣列可以提供更好的結果；不過對于許多聲源相對明確的工程問題，人們更習慣通過將傳感器隨機放置來獲得最佳性能，以提供較高的麥克風場密度和動態測量范圍。下圖展示了兩種麥克風陣列方式及其結果，可見右側均布的麥克風陣列獲取的聲源更集中，噪點也更少。
圖片
麥克風陣列在使用前也需要校準，但逐個校準陣列中的所有麥克風可能會比較耗時。如果測試的首要目標是確定聲源位置，而對麥克風的絕對精度要求不高，可一次校準整個陣列，以節省時間。
6. CFD后處理的波束成形
實驗中可以通過麥克風陣列測試噪聲源分布，仿真軟件的后處理當然也不甘落后。當氣動噪聲的計算完成后，只需要將相同的波束成形分析方法施加到仿真中去便可，不過此時要用到我們之前提到的另一個利器，“千里傳音功FW-H”。

實施步驟如上圖所示，首先通過FW-H積分獲得麥克風坐標位置處的遠場頻譜信號，再進行波束成形分析，便可獲得噪聲熱點云圖。下圖展示了學者們對波音777起落架進行的氣動噪聲分析的結果，可見實驗和仿真得到的起落架上部某平面的聲壓級云圖基本一致。

7. 后記
波束成形的技術誕生至今已經有幾十年了，但是由于精度的限制，麥克風陣列在工程領域卻常常會淪落到“然并卵”的尷尬境地。就好像《射雕英雄傳》里面的柯鎮惡，雖然一生剛正不阿，經歷無數的打斗，卻鮮有勝績，于是江湖上便調侃他“裝逼沒輸過，打架沒贏過”。
不過，筆者還是堅信，隨著技術的不斷進步，麥克風陣列一定會提供越來越準確的結果，甚至可以幫助人們實時的觀察到噪聲源的位置。

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