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一种基于深度神经网络和卷积神经网络的双耳声源定位方法和系统

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本发明公开了一种基于深度神经网络和卷积神经网络的双耳声源定位方法和系统，首先对双耳声音信号提取双耳能量差和互相关函数；接着将提取的双耳能量差和互相关函数输入训练完成的级联神经网络，在深度神经网络分支中判别声音源的方向，在卷积神经网络中提取声音源前后向区分的细节信息，得出声音源在机器人头部前半平面或后半平面的信息；最后，综合深度神经网络和卷积神经网络的输出结果，得出最终的定位结果。本发明能够在一定程度上抵抗噪声和混响的干扰，完成声源前后向及角度的判别问题，实现全向声源定位。

著录项

  • 公开/公告号CN110517705B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-02-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京大学深圳研究生院;

    申请/专利号CN201910808413.5

  • 发明设计人 刘宏;庞程;丁润伟;吴璐璐;孙永恒;

    申请日2019-08-29

  • 分类号G10L25/30(20130101);G10L25/51(20130101);G01S5/20(20060101);

  • 代理机构11200 北京君尚知识产权代理有限公司;

  • 代理人邱晓锋

  • 地址 518055 广东省深圳市南山区西丽镇深圳大学城北大校区

  • 入库时间 2022-08-23 13:08:05

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