-
公开(公告)号：CN112731289A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011456914.0
申请日：2020-12-10
Applicant: 深港产学研基地(北京大学香港科技大学深圳研修院) , 北京大学深圳研究生院
IPC: G01S5/18
Abstract: 本发明公开了一种基于加权模板匹配的双耳声源定位方法和装置。在训练阶段，首先从训练数据中提取不同方向的双耳互相关函数和双耳强度差，为提取的各个方向的双耳互相关函数和双耳强度差建立模板；然后通过梯度下降法训练不同方向、不同频带的权重值。在线定位阶段，同样首先对信号提取特征，接着在不同特征和不同频带上将所提取的特征与各个方向的模板进行相似度匹配，最后通过加权融合不同特征不同频带的相似度，得到最终的声源方向相似度，取最大相似度方向为声源方向。实验在不同种类噪声环境下进行，实验结果表明本发明可以在一定程度上抵抗噪声的干扰，实现声源的角度定位问题。
-
公开(公告)号：CN112731289B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202011456914.0
申请日：2020-12-10
Applicant: 深港产学研基地(北京大学香港科技大学深圳研修院) , 北京大学深圳研究生院
IPC: G01S5/18
Abstract: 本发明公开了一种基于加权模板匹配的双耳声源定位方法和装置。在训练阶段，首先从训练数据中提取不同方向的双耳互相关函数和双耳强度差，为提取的各个方向的双耳互相关函数和双耳强度差建立模板；然后通过梯度下降法训练不同方向、不同频带的权重值。在线定位阶段，同样首先对信号提取特征，接着在不同特征和不同频带上将所提取的特征与各个方向的模板进行相似度匹配，最后通过加权融合不同特征不同频带的相似度，得到最终的声源方向相似度，取最大相似度方向为声源方向。实验在不同种类噪声环境下进行，实验结果表明本发明可以在一定程度上抵抗噪声的干扰，实现声源的角度定位问题。
-
公开(公告)号：CN110517705A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910808413.5
申请日：2019-08-29
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 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。
-
公开(公告)号：CN110517705B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN201910808413.5
申请日：2019-08-29
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 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。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.047 seconds)
