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요약정보
基于深度学习的双耳声源定位算法研究 / Binaural localization algorithm based on deep learning
Resource Type
Academic Journal
Authors
宋昊
;
刘雪洁
;
俞胜锋
;
钟小丽
;
SONG Hao
;
LIU Xuejie
;
YU Shengfeng
;
ZHONG Xiaoli
Source
声学技术 / Technical Acoustics
. 41(4):602-607
Subject
双耳声源定位
深度学习
卷积神经网络
Language
Chinese
ISSN
1000-3630
Online Access
Find it @ DONGA
초록
针对多种定位因素存在复杂关联且不易准确提取的问题,提出了以完整双耳声信号作为输入的、基于深度学习的双耳声源定位算法.首先,分别采用深层全连接后向传播神经网络(Deep Back Propagation Neural Network,D-BPNN)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)实现深度学习框架;然后,分别以水平面15°、30°和45°空间角度间隔的双耳声信号进行模型训练;最后,采用前后混乱率、定位准确率与训练时长等指标进行算法有效性分析.模型预测结果表明,CNN模型的前后混乱率远低于D-BPNN;D-BPNN模型的定位准确率能够达到87%以上,而CNN模型的定位准确率能够达到98%左右;在相同实验条件下,CNN模型的训练时长大于D-BPNN,且随着水平面角度间隔的减小,两者训练时长之间的差异愈发显著.
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