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基于CNN和MUSIC的时空联合声源定位方法 

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申请/专利权人:新疆大学

摘要:本发明公开了一种基于CNN和MUSIC的时空联合声源定位方法,属于声源定位技术领域,包括用传感器阵列接收声音信号数据,得到信号源的观测数据,通过神经网络模型CNN和MUSIC算法对声音信号数据进行空域处理和时域处理后,得到定位的坐标位置。本发明中,通过提出利用两次传统空间平滑MUSIC算法求声源位置,利用自动编解码找到隐性向量空间进行音频信号去噪,利用卷积神经网络提取声音信号的时域信息,通过CNN和MUSIC的时空联合实现对声音的定位,可用于通信设备或语音识别处理中的目标选择和干扰抑制,通过数字信号处理技术将麦克风阵列接收到的声音信号进行分析和处理,以确定出声源的具体位置,有利于建立更好的人机交互环境。

主权项:1.一种基于CNN和MUSIC的时空联合声源定位方法,其特征在于,包括用传感器阵列接收声音信号数据,得到信号源的观测数据,通过神经网络模型CNN和MUSIC算法对声音信号数据进行空域处理和时域处理后,得到定位的坐标位置。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 新疆大学 基于CNN和MUSIC的时空联合声源定位方法

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