论文摘要
针对复杂声学环境下,现有目标声源定位算法精度低的问题,该文提出了一种基于时频单元选择的双耳目标声源定位算法。该算法首先利用双耳目标声源的频谱特征训练1个基于深度学习的时频单元选择模型,然后使用时频单元选择器从双耳输入信号中提取可靠的时频单元,减少非目标时频单元对定位精度的负面影响。同时,基于深度神经网络的定位系统将双耳空间线索映射到方位角的后验概率。最后,依据与可靠时频单元相对应的后验概率完成目标语音的声源定位。实验结果表明,该算法在低信噪比和各种混响环境,特别是存在与目标声源类似的噪声环境下目标声源的定位精度得到明显改善,性能优于对比算法。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李如玮,李涛,孙晓月,杨登才,王琪
关键词: 目标声源定位,深度学习,时频单元选择
来源: 电子与信息学报 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 电信技术
单位: 北京工业大学信息学部人工智能研究院和信息与通信工程学院,北京工业大学科技发展研究院
基金: 国家自然科学基金(51477028),北京市教委科技计划面上项目(KM201510005007)~~
分类号: TN912.3
页码: 2932-2938
总页数: 7
文件大小: 707K
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