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一种基于特征值聚类的声学信号模式分类方法，属于声学信号模式分类技术领域。它包括以下步骤：S1、使用固定时长将时域声音信号划成连续的帧片段，利用傅立叶变换，将各片段转换成频谱片段；S2、使用频谱片段的矢量间的相似度量/相异度量构造相似/相异的度量矩阵；S3、将度量矩阵进行谱分解，得到特征矢量矩阵P和特征值组成的谱矩阵；S4、对谱特征值序列进行k均值聚类，得到k组结果；S5、将特征值聚类的结果映射到频谱片段集合。本发明直接使用特征值进行k均值聚类，聚类矢量为一维纯量，不需要使用PCA技术进行降低维度处理，从而使得计算效率达到最优，适用于声学降噪、声学回声的DTD检测、回声分离以及声源定位等技术领域。

本发明公开了一种基于声信号语谱图纹理分布的声特征提取方法。本发明包括如下步骤：步骤1：将采集到的声音信号预处理。步骤2：将增强的声音信号以语谱图的形式输出。步骤3：将彩色语谱图转换成灰度图。步骤4：将灰度图二值化处理，转换成对应的二值图。步骤5：根据转换后的二值图纹理分布特征提取相应特征数据。步骤6：通过分类器对提取到的声信号进行训练建模分类。本发明对于远距离声信号，通过本方法提取的特征其识别率有所提高。在复杂噪音环境下通过本方法提取到的声特征能有效的与噪音信号区分开。

本发明公开了一种空间低频声场重构方法和重构系统，其中重构方法包括：1、以高频声源的最高工作频率fH对待重构的低频声场SL进行采样，获取每个采样点的幅值Ai，i＝1,2,…,N； T是低频信号SL的时间长度；2、从高频声源构成的声阵列中选取多个高频声源向目标区域发射高频脉冲，其中第j个高频声源发射的高频脉冲幅值为Aj，时延为 所述目标区域处于所述声阵列的远程区域内；3、选择的高频声源发射的高频脉冲在目标区域叠加后形成低频声场SL。该方法通过瞬态声学叠加的方法，在空间形成瞬态的低频声场，声能转换效率高。

本发明公开了一种基于新型原子匹配准则的正交匹配追踪声源识别方法，包括：构建声源识别模型，基于声源识别模型获取声压数据与未知声源源强数据，基于声源识别模型根据自由场Green函数构建传递矩阵G，基于传递矩阵G获取声压数据与未知声源源强数据之间的关系数据，通过正交匹配追踪算法对关系数据进行计算，得到声源源强数据，基于声源源强数据进行声源的识别与定位。本发明通过改进正交匹配追踪算法的原子匹配准则，来实现精准声源定位。

本发明提出了一种基于手机的雷声检测和定位方法，包括定位系统，所述定位系统包括云端管理平台及与云端管理平台通讯的M台个移动智能手持终端，第1移动智能手持终端、第2移动智能手持终端、第3移动智能手持终端、第4移动智能手持终端、……、第M移动智能手持终端之四及以上任意组合能够接收到雷声，包括以下步骤：S1，第i移动智能手持终端将确定的第i移动智能手持终端所处位置以及雷声数据信息打包后，得到第i打包数据包，将其第i打包数据包发送至云端管理平台；i＝1、2、3、4、……M；S2，云端管理平台根据接收到的打包数据包确定雷声位置。本发明能够利用海量的智能手持终端实现雷声定位和检测，并生成驶离线路，保障用户安全。

本发明请求保护一种混响环境下基于分频和改进广义互相关双耳时延估计方法，涉及声源定位领域，它利用Gammatone滤波器能有效的模拟人耳基底膜特性，将语音信号分频处理，在混响环境下进行双耳互相关时延估计，相比于广义互相关时延估计方法，该方法具有更准确的时延估计，该声源定位系统在混响环境下具有更好的鲁棒性。使用Gammatone滤波器对双耳信号进行分频处理，对每个子带信号进行倒谱预滤波的去混响处理后反变换到时域，左右耳各子带信号进行广义互相关运算，广义互相关算法中采用改进的相位变换加权函数，得到的每个子带的互相关值进行求和运算，获得最大互相关值对应的双耳时间差。