基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的麥克風(fēng)陣列信號(hào)處理及其在魯棒室內(nèi)聲源定位中的應(yīng)用

文:劉容良 丁俊豪 鄭能恒 深圳大學(xué)電子與信息工程學(xué)院2019年第四期

文摘:麥克風(fēng)陣列聲源定位是許多基于聲音信息處理的智能系統(tǒng)的關(guān)鍵前端技術(shù)。傳統(tǒng)的陣列信號(hào)處理方法,如基于廣義互相關(guān)(GCC)的聲音波達(dá)方向(DOA)估計(jì),在低信噪比和高混響室內(nèi)環(huán)境下性能急劇下降。本文提出了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)的方法,將DOA估計(jì)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為DOA分類問(wèn)題。利用DNN的強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力,通過(guò)大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)陣列信號(hào)特征向量與DOA之間的非線性關(guān)系來(lái)實(shí)現(xiàn)魯棒室內(nèi)聲源定位。

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