ING - Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
2-apr-2025
2023/2024
Gli array di microfoni permettono di filtrare il suono nello spazio e trovano ampia applicazione in diversi ambiti, dalle comunicazioni vocali alla sorveglianza ambientale. In particolare, gli array di microfoni differenziali (DMAs) hanno suscitato un forte interesse grazie alla loro risposta spaziale quasi invariante in frequenza e agli elevati guadagni direzionali. Per sfruttare queste caratteristiche in sistemi più flessibili, sono state sviluppate architetture di beamforming a due stadi, in cui più DMA, ciascuno con una propria uscita direzionale, vengono combinati in un secondo stadio che funge da array virtuale. Questo approccio modulare garantisce maggiore flessibilità ed efficienza computazionale, spesso superando beamformer a singolo stadio, come il Delay-and-Sum (DAS) e il Super Directive (SD), pur utilizzando la stessa configurazione di microfoni. Nonostante questi vantaggi, i metodi a due stadi esistenti assumono generalmente che la sorgente sia sufficientemente lontana (far-field), rendendo ragionevole l'ipotesi che ogni microfono nel sistema campioni lo stesso fronte d'onda planare. Tuttavia, questa semplificazione può ridurre le prestazioni in scenari in cui la sorgente si trova più vicina (near-field), una condizione frequente in molti contesti pratici. Per superare questa limitazione, questa tesi introduce un modello ibrido del segnale per il beamforming a due stadi in near-field con più DMA. In questo schema, ogni DMA locale è trattato come un array a piccola apertura, progettato per operare in far-field, mentre i filtri del secondo stadio, che costituiscono l’array virtuale, vengono ottimizzati utilizzando un modello d’onda sferica, in grado di rappresentare accuratamente la propagazione in near-field. L’errore di approssimazione derivante dal considerare i DMA locali come array in far-field risulta trascurabile, a condizione che le loro dimensioni siano piccole rispetto alla distanza della sorgente. Sono stati introdotti degli approcci analitici per quantificare gli errori derivanti dall’adozione di questo modello ibrido. I risultati sperimentali confermano che i beamforming a due stadi progettati con questo approccio garantiscono robustezza per applicazioni con sorgenti in near-field e offrono una direttività migliorata rispetto alle soluzioni a singolo stadio, incluse DAS e SD. Inoltre, il framework incorpora un modello analitico della covarianza dei sensori in un campo diffuso sferico per mitigare gli effetti della riverberazione, rendendo il beamformer a due stadi risultante più adeguato ad operare in ambienti acustici reali.
Microphone arrays enable spatial filtering of sound and have found extensive use in applications ranging from voice communications to habitat surveillance. Differential Microphone Arrays (DMAs) have gained significant attention due to their near frequency-invariant spatial responses and high directional gains. Leveraging these capabilities in a more flexible system, two-stage beamforming architectures have been proposed, wherein multiple DMAs, each producing a directional output, are combined in a subsequent virtual array stage. This modular design offers greater flexibility and computational efficiency, often surpassing comparable single-stage beamformers, such as Delay-and-Sum (DAS) and Super Directive (SD), using the same microphone arrangement. Despite these benefits, existing two-stage methods typically assume the source is in the far-field, where each microphone in the system samples the same planar wavefront. This assumption can degrade performance in near-field scenarios, a common occurrence in many practical environments. To address this limitation, this thesis introduces a hybrid signal model for near-field two-stage beamforming with multiple DMAs. Under this model, each local DMA is treated as a small-aperture array designed for far-field operation, while the second-stage virtual array filters are optimized using a spherical wave model that accurately captures near-field propagation. The approximation error introduced by treating the local DMAs as far-field arrays is negligible when their size is small relative to the source distance. Analytical derivations quantify the errors from adopting this hybrid model. Experimental results confirm that two-stage beamformers designed in this manner maintain near-field robustness and deliver enhanced directivity relative to single-stage baselines, including DAS and SD. Additionally, the framework incorporates an analytical model of sensor covariance in a spherical diffuse field to mitigate the detrimental effects of reverberation, making the resulting two-stage beamformer more resilient to real-world acoustic environments.