Do đó, bài tốn lựa chọn giá trị β tối ưu được đưa ra nhằm ước tính chính xác giá trị β thay đổi để sai số ước tính khác biệt thời gian đến nhỏ nhất được cải thiện so với trường hợp sử dụng thuật toán GCC-PHAT.
Để đánh giá mối quan hệ giữa SNR và giá trị β, theo công thức (2.19) ta có:
.Sx
ixj (f ). = |Xi(f )[Xj(f )] | (2.29)
(m
. Σ | | .Sx x (f ). = |S(f )| + | B(f )| E .|S(f )| 2Σ
Giả sử rằng tác động của tạp âm tới mỗi cảm biến là độc lập, khi đó độ lớn của hàm Cross Spectrum Sxixj (f ) có thể được tính như sau:
i j
= S(f ) 2 1 + 1 (2.30)
ξ(f )
Trong đó ξ(f ) là tỉ số SNR, tỉ số này có thể được đo lường thơng qua cơng thức (2.31), bằng cách tính tỉ số năng lượng tín hiệu và tạp âm:
ξi(f ) = E , |Bi(f )| 2, (2.31)
Có thể nhận thấy, việc tính tốn tỉ số SNR là tương đối khó khăn, đặc biệt trong điều kiện tín hiệu đầu vào biến đổi liên tục. Đối với hệ thống định vị nguồn âm, khi tín hiệu cần định vị xuất hiện một cách ngẫu nhiên, với giả thiết sự kiện âm thanh được phát hiện một cách chính xác thì việc tính tốn SNR cũng hết sức khó khăn do các giả thiết tiên nghiệm về cường độ tạp âm chưa hẳn đã chính xác.
Tuy nhiên, hệ thống định vị nguồn âm được đề xuất trong luận án tập trung vào định vị một nguồn âm trong đó âm thanh cần định vị được xác định trước. Với đặc tính biết trước dạng của tín hiệu cần định vị, việc ước lượng tỉ số SNR có thể được thực hiện thơng qua hệ số tương quan giữa tín hiệu mẫu và tín hiệu thu được trên các cảm biến. Một cách đơn giản có thể hiểu rằng giá trị của hàm tương quan tỉ lệ thuận với sai khác của tín hiệu thu được với tín hiệu gốc, mà điều này được gây ra bởi cường độ của tạp âm mạnh hay yếu. Do đó sử dụng hệ số tương quan rsi nhằm xây dựng hệ số chuẩn hóa công suất
β là một cách tiếp cận khả thi.
Sử dụng công thức ước lượng hệ số β theo công thức sau:
ΣN N ri s i= 1 β = (2.32)
Trong đó:
ris là hệ số tương quan của tín hiệu thu được trên cảm biến thứ i với tín
hiệu mẫu;
N là số lượng các cặp cảm biến.
Như đã biết hệ số tương quan được tính tốn dựa trên cơng thức (2.3).
Khi hệ số tương quan cực trị r → 1, tín hiệu thu được trên cảm biến có tính tương quan cao với tín hiệu mẫu, từ đó có thể kết luận rằng tỉ lệ SNR lớn. Tương tự như vậy khi r → 0, tín hiệu trên cảm biến có tính tương quan thấp với tín hiệu mẫu, và tỉ lệ SNR nhỏ.
Mặt khác, với việc xây dựng công cụ phát hiện sự kiện âm thanh dựa trên hệ số tương quan, kết hợp với việc sử dụng hệ số tương quan đó để xây dựng hệ số chuẩn hóa cơng suất β, hai giải pháp nâng cao chất lượng phát hiện sự kiện âm thanh và ước lượng thời gian đến có thể được xây dựng thành một chỉnh thể thống nhất giúp đơn giản hóa q trình tính tốn, đẩy nhanh tốc độ xử lý của hệ thống định vị nguồn âm.
Trên cơ sở giải pháp ước tính khác biệt thời gian tới sử dụng thuật tốn GCC-PHAT-β với β thích nghi theo hệ số tương quan (GCC-PHAT-β-TN) đã được đề xuất, một lưu đồ thuật tốn ước tính khác biệt thời gian tới giữa một cặp cảm biến được xây dựng như trên hình 2.24. Trước hết tín hiệu chuẩn và
các tham số đầu vào của hệ thống được thiết lập, tiếp theo tín hiệu thu được trên hai cảm biến xi(t) và xj(t) được tiếp nhận theo các cửa sổ tín hiệu đã định trước.
Sau đó, q trình phát hiện sự kiện âm thanh được thực hiện sử dụng giải pháp được đề xuất trong luận án kết hợp giữa tiền xử lý ICA và bộ lọc tương quan. Việc phát hiện sự kiện âm thanh được thực hiện chỉ trên 01 cảm biến, do các cảm biến được đặt gần nhau nên việc phát hiện sự kiện âm thanh ở tất cả các các cảm biến là khơng cần thiết.
Nếu khơng có sự kiện âm thanh nào được xác định, q trình thu tín hiệu và xử lý phát hiện sự kiện âm thanh được lặp lại, ngược lại nếu tồn tại sự kiện