【摘 要】
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提出一种室内环境下两步法监督式学习双耳声源距离估计算法,该算法通过预先估计声源方位角信息以克服声源方位角的变化对声源距离估计性能的不利影响.该算法第1步利用深度神
【机 构】
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中国科学院声学研究所噪声与振动重点实验室; 中国科学院大学;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61571435,61801468)资助
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提出一种室内环境下两步法监督式学习双耳声源距离估计算法,该算法通过预先估计声源方位角信息以克服声源方位角的变化对声源距离估计性能的不利影响.该算法第1步利用深度神经网络模型估计声源的方位角,并将不同方位角的双耳信号分类;第2步中对每个方位角的双耳信号采用独立的深度神经网络模型进行声源距离估计,其中距离特征选用双耳信号的一些双耳特征和统计特性。在仿真和实际环境下,本文提出的两步法声源距离估计算法的距离估计准确率比现有算法提高了3%～5%左右,并且在各种不匹配环境下的距离估计准确率比现有算法高出5%～10%左右。实验结果表明利用声源方位角信息可以有效提高双耳声源距离估计算法的性能。
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