[发明专利]基于卷积神经网络和子带SRP-PHAT空间谱的声源定位方法在审
| 申请号： | 202110059164.1 | 申请日： | 2021-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN112904279A | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 赵小燕;童莹;芮雄丽;陈瑞;毛铮 | 申请（专利权）人： | 南京工程学院 |
| 主分类号： | G01S5/22 | 分类号： | G01S5/22;G06N3/04;G10L21/0208;G10L21/0216;G10L25/30;G10L25/45 |
| 代理公司： | 南京睿之博知识产权代理有限公司 32296 | 代理人： | 刘菊兰 |
| 地址： | 211167 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络和子带SRP‑PHAT空间谱的声源定位方法，包括：麦克风阵列采集语音信号，对采集的语音信号进行分帧和加窗的预处理得到单帧信号；计算每帧信号的子带SRP‑PHAT空间谱矩阵；将所有帧信号的子带SRP‑PHAT空间谱矩阵输入训练完成的卷积神经网络，输出语音信号属于每个方位角的概率，取概率最大的方位角作为该语音信号的声源方位角估计值。本发明可提高麦克风阵列在复杂声学环境下的声源定位性能，提高对声源空间结构、混响和噪声的泛化能力；可离线完成卷积神经网络的训练过程，将训练好的卷积神经网络保存于内存中，测试时仅需要一帧信号就可以实现实时声源定位。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 srp phat 空间 声源 定位 方法 | ||
【主权项】：
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