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公开(公告)号：CN111859241B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202010485452.9
申请日：2020-06-01
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于声传递函数学习的非监督声源定向方法，其步骤包括：1)建立一网络模型，该网络模型包括一共享卷积层和多个自编码网络框架，每一自编码网络框架对应一设定的声源方向，用于实现对该声源方向的传递函数滤波和逆滤波过程的模拟；2)第一阶段，分批使用所有设定声源方向的采集信号对该网络模型的全部参数进行更新训练；其中每一批数据为同一设定声源方向的采集信号，用于训练对应方向的参数信息；第二阶段，固定共享卷积层的参数，更新自编码网络框架部分的参数；3)对于接收到的采集信号，将其输入到训练后的该网络模型，恢复出每一设定声源方向的声源信号；然后根据互相关系数和，确定该采集信号的声源方向。
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公开(公告)号：CN111859241A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010485452.9
申请日：2020-06-01
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于声传递函数学习的非监督声源定向方法，其步骤包括：1)建立一网络模型，该网络模型包括一共享卷积层和多个自编码网络框架，每一自编码网络框架对应一设定的声源方向，用于实现对该声源方向的传递函数滤波和逆滤波过程的模拟；2)第一阶段，分批使用所有设定声源方向的采集信号对该网络模型的全部参数进行更新训练；其中每一批数据为同一设定声源方向的采集信号，用于训练对应方向的参数信息；第二阶段，固定共享卷积层的参数，更新自编码网络框架部分的参数；3)对于接收到的采集信号，将其输入到训练后的该网络模型，恢复出每一设定声源方向的声源信号；然后根据互相关系数和，确定该采集信号的声源方向。
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