基于深度神經網絡分類器的麥克風陣列信號處理及其在魯棒室內聲源定位中的應用
文：劉容良 丁俊豪 鄭能恒 深圳大學電子與信息工程學院2019年第四期
文摘：麥克風陣列聲源定位是許多基于聲音信息處理的智能系統(tǒng)的關鍵前端技術。傳統(tǒng)的陣列信號處理方法，如基于廣義互相關(GCC)的聲音波達方向(DOA)估計，在低信噪比和高混響室內環(huán)境下性能急劇下降。本文提出了一種基于深度神經網絡(DNN)的方法，將DOA估計問題轉化為DOA分類問題。利用DNN的強大學習能力，通過大量訓練數據學習陣列信號特征向量與DOA之間的非線性關系來實現(xiàn)魯棒室內聲源定位。
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