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之前发布了一款声源定位机器人，但是其中还包括图像处理和超声波传感器，以及单片机开发的内容，对于专门想要研究声源定位的朋友可能过于复杂。
这次把声源定位的程序摘取出来，并且保证可以独立运行（只需要放到镜像里项目文件夹下），给想研究声源定位的朋友参考。
#!/usr/bin/env python
import socket
import sys
import threading
import random
import os
import time
import struct
import Image, StringIO
import numpy as np
from voice_engine.source import Source
from voice_engine.channel_picker import ChannelPicker
from voice_engine.doa_respeaker_4mic_array import DOA
from pixels import pixels
import datetime
exit_now = 0
last_movement_timestamp = datetime.datetime.now()
def exit_signal_handle(sig,stack_frame):
global exit_now
print "EXIT sig"
exit_now = 1
def main():
global last_movement_timestamp
src = Source(rate=16000, channels=4, frames_size=320)
doa = DOA(rate=16000)
src.link(doa)
src.recursive_start()
while exit_now == 0:
try:
time.sleep(1)
current_timestamp = datetime.datetime.now()
if ((current_timestamp - last_movement_timestamp).seconds > 2):
position, amplitute = doa.get_direction()
if amplitute > 2000:
pixels.wakeup(position)
print "doa",amplitute,position
if position > 0 and position < 180:
print "pivot right"
time.sleep(position/200)
elif position >= 180 and position < 360:
print "pivot left"
position = 360 - position
time.sleep(position/200)
time.sleep(2)
else:
pixels.speak()
else:
pixels.think()
except:
print "doa", sys.exc_info()
src.recursive_stop()
if __name__ == "__main__":
main()
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