《表3 不同条件下不同加权算法对应Tpq和Lpq》

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《抑制风噪声的频点离散值加权GCC-PHAT时延估计算法》

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表3为不同混响、信噪比测试条件下，不同频点加权GCC-PHAT算法估计TDOA结果可靠性（Tpq）及运算负载（Lpq）对比。实际场景中，风噪声特殊的产生方式决定其必定对信号干扰严重。如在低混响（RT60=0）、低信噪（SNR=0 d B）环境中，使用wind mask加权算法估计结果对应Tpq=54.2%，优于使用连续权值（31.2%）和不加权（20.1%）的GCC-PHAT算法。存在混响的低信噪环境（RT60=200 ms，SNR=0 d B）中，使用wind mask加权的算法结果对应Tpq下降至48.6%，仍优于其他加权算法。尽管新的加权算法在混响情况下运算量有所增加，但均显著低于其他已有算法。实验证明，存在风噪声干扰的场景中，使用本文提出算法所得结果更加可靠，运算量也更小。