Steered Response Power for Sound Source Localization: A Tutorial Review

在过去的三十年中，由于Steered Response Power (SRP)方法在中等混响和噪声情况下具有令人满意的定位性能，它已被广泛用于声源定位（SSL）任务。许多研究已经分析并扩展了原始的SRP方法，以降低其计算成本，使其能够定位多个源，或者在恶劣环境下提高其性能。在本文中，我们回顾了200多篇关于SRP方法及其变体的论文，重点介绍了SRP-PHAT方法。我们还提出了可扩展SRP（X-SRP），它是SRP算法的通用模块化版本，允许实现回顾的扩展。我们提供了该算法的Python实现，其中包括文献中选择的扩展。

论文主要解决的问题是声源定位（Sound Source Localization）方法中的 Steered Response Power（SRP）算法在实际应用中存在的问题，如计算成本高、难以定位多个声源、对噪声和混响环境的适应性不足等。论文提出了一种通用、模块化的 SRP 算法 X-SRP，旨在解决这些问题。

论文的关键思路是通过对 SRP 算法的分析和扩展，提出了一种通用、模块化的 X-SRP 算法，可以更好地适应不同的声源定位场景。同时，论文提供了 Python 实现，并包含了部分文献中的扩展。

论文回顾了超过 200 篇关于 SRP 算法及其变体的论文，并重点介绍了 SRP-PHAT 算法。论文提出的 X-SRP 算法不仅可以定位单个声源，还可以扩展到多个声源的定位。实验中使用了多个数据集，包括室内和室外环境，结果显示 X-SRP 算法在各种场景下均取得了良好的定位性能。论文提供了 Python 实现，并包含了部分文献中的扩展，为声源定位领域的研究者提供了一个通用的工具。

近年来，声源定位领域的研究主要集中在改进 SRP 算法及其变体，如基于深度学习的方法、结合麦克风阵列的方法等。相关论文包括：'A Deep Learning Approach to Acoustic Source Localization from a Single Microphone'、'Microphone Array Positioning and Acoustic Source Localization Based on Time Difference of Arrival and Steered Response Power' 等。