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一、声源定位的应用需求与技术路线

声源定位（Direction of Arrival, DOA）在智能监控、人机交互、机器人导航等场景中具有广泛的应用价值。与基于视觉的人脸识别或人体检测相比，声源定位具有对遮挡不敏感、可探测非视距声源（ behind obstacles）的独特优势。在安防监控场景中，当监控画面中出现异常声响（如玻璃破碎、呼救声）时，摄像头若能自动转向声源方向，可显著提升事件响应效率。在智能机器人场景中，机器人需要"听声辨位"以实现主动接近对话者或追踪移动声源的功能。

主流声源定位算法可分为三大类：基于时延估计的 TDOA（Time Difference of Arrival）法、基于可控波束功率的 MVDR/ MUSIC 法，以及基于神经网络的端到端定位法。AR-1106 模组基于 TDOA 算法实现声源定位，该算法具有计算量小、实时性好、对麦克风一致性要求相对宽松的优点，适合嵌入式单芯片场景的工程落地。

二、TDOA 声源定位算法原理

TDOA 定位的核心原理是利用声波到达两个空间分离的麦克风之间的时间差，结合声速已知条件，计算出声源相对于麦克风阵列的角度信息。对于双麦克风系统，声波从声源到达 MIC0 与 MIC1 的时间分别为 t0 与 t1，两者之差 Δt = t1 - t0 即为时延估计值。

若两麦克风间距为 d，声速为 c（常温下约 340m/s），则声源偏离阵列中轴的角度 θ 满足：d·cos(θ) = c·Δt。因此，只要精确测量 Δt，即可计算出声源方向。实际系统中 Δt 的测量精度直接决定定位精度，而 Δt 估计的核心步骤为互相关计算：

• 对两路麦克风信号 x0(n) 与 x1(n) 进行带通滤波预处理，滤除低频噪声与高频啸叫。
• 计算互相关函数 R(τ) = Σ x0(n)·x1(n-τ)，找到使 R(τ) 最大的时延 τ，即为 Δt 的估计值。
• 为提升抗噪声能力，实际系统通常使用 GCC-PHAT（广义互相关-相位变换加权）算法，对互相关谱进行相位加权处理，锐化相关峰，提升时延估计精度。

AR-1106 标称定位角度范围为 0°～180°（半平面定位），即仅能区分声源在麦克风阵列前方 180° 范围内的方位，无法区分前后对称方向。这对于固定安装的监控或机器人应用通常足够——系统可根据摄像头朝向约定已知前半球。

三、舵机联动与串口控制

AR-1106 内置 SG90 舵机驱动接口，可直接输出 PWM 控制信号驱动摄像头云台或机器人转向，实现声源追踪的物理闭环。该设计的工程实现需注意两点：

其一是供电问题：SG90 舵机启动电流约 800mA，远超 AR-1106 模组的供电能力。若将 AR-1106 与舵机共用同一电源，舵机启动时的瞬时大电流拉降可能导致 AR-1106 复位重启。建议使用外部独立 5V/1A～2A 电源为舵机供电，AR-1106 模组使用独立供电，两者共地即可。

其二是响应延迟：AR-1106 串口以 9600bps 波特率输出角度数据（16 进制格式，如 90° 输出 0x5A），主控单片机接收并解析数据后驱动舵机转向，整个链路延迟取决于舵机机械响应速度（通常 0.1s～0.3s/60°）。声源定位算法本身的处理延迟约为数十毫秒量级，相比舵机机械延迟可忽略不计。

四、AI 降噪与远距触发

AR-1106 内置 AI 降噪模块，有效过滤环境背景噪声与无关对话干扰，确保声源定位算法仅对目标语音响应。5 米远距离命令词触发仍能稳定工作是该模组的差异化指标，意味着在嘈杂会议室或工厂车间环境中，即使目标说话人距离麦克风 5 米之远，系统仍能可靠检测到语音并完成定位。

唤醒词与命令词的定制需遵循一定规则：建议 4～6 字（4 字最佳）；禁止政治、伟人及敏感词汇；避免叠字与连续零声母词（声母为 i、u、ü 开头的音节）；词条之间仅一字不同时，该字避免放在最后一位。命令词定制需联系德宇科技业务团队完成，单次最多 10 条词条。

五、典型应用场景

AR-1106 的典型应用包括：AI 语音机器人（声源追踪与人机交互）、声源跟随监控摄像头（异常声响时自动转向）、互动玩具（声控方向响应）、设备异响定位（工业设备故障诊断）以及语音交互智能设备（优先响应最近说话人方向）。在选型评估中，若系统同时需要声源定位与语音识别，建议采用 AR-1106 进行声源定位与唤醒检测，识别任务交给后级 ASR（自动语音识别）模组处理，分工协作可实现更优的整体性能。