摘要
声源时延估计(TimeDelayEstimation,TDOA)是利用多个传感器接收到的信号到达时间差来确定声源位置的关键技术，在语音识别、声学监控、机器人导航等领域有着广泛的应用。
本文首先介绍了TDOA的基本概念、原理以及性能指标，并重点概述了传统的基于互相关函数、自适应滤波和高阶统计量的TDOA估计算法，分析了其优缺点。
针对传统算法在低信噪比、混响等复杂环境下性能下降的问题，本文详细阐述了近年来改进的TDOA估计算法，包括基于改进互功率谱相位加权、多重信号分类、稀疏表示、深度学习等方法，并对这些算法的性能和应用进行了比较分析。
最后，总结了TDOA估计技术的研究现状和发展趋势，并展望了其未来的研究方向。
关键词：声源定位；时延估计；广义互相关；自适应滤波；深度学习
声源定位技术是指利用传感器阵列接收到的声信号，确定声源在空间中的位置信息。
作为声源定位技术的关键，声源时延估计（TimeDelayEstimation，TDOA）通过测量声源到达不同传感器之间的时间差，为声源定位提供重要的距离信息。
TDOA技术在语音识别、声学监控、机器人导航、智能会议等领域有着广泛的应用。
TDOA的基本原理是利用声波在介质中传播的特性，根据声源到达不同传感器的时间差来确定声源的位置。
当声源到不同传感器的距离不同时，声波到达每个传感器的时间也不同，从而产生时延。
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