【摘 要】
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主流的声源定位技术大多基于多麦克风的阵列,而基于双耳的声源定位研究有着硬件小型化、低成本的优势。传统的双耳声定位技术往往易受环境影响,在混响和噪声较强的复杂环境下表现不佳,近年来崛起的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)建模具有较好的鲁棒性,使得复杂环境下的定位效果有了显著提升。为应对噪声和混响等复杂环境的挑战,本文提出了两种基于CNN的双耳声定位算法:
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主流的声源定位技术大多基于多麦克风的阵列,而基于双耳的声源定位研究有着硬件小型化、低成本的优势。传统的双耳声定位技术往往易受环境影响,在混响和噪声较强的复杂环境下表现不佳,近年来崛起的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)建模具有较好的鲁棒性,使得复杂环境下的定位效果有了显著提升。为应对噪声和混响等复杂环境的挑战,本文提出了两种基于CNN的双耳声定位算法:基于密集连接卷积网络(Densely Connected Convolutional Networks,
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