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申请/专利权人：西安建筑科技大学
摘要：本发明公开了一种基于残差网络的跨模态声源定位方法，包括以下步骤；步骤1：由麦克风阵列板和红外热像仪采集管道泄露音频数据与现场热图像，再由麦克风阵列单独采集背景噪声数据合成含噪音频；步骤2：对含噪音频数据进行预处理；步骤3：去除与管道泄露声不相关的噪声；步骤4：将增强后纯净的音频数据信息输入特征提取网络提取特征，将高层次的特征输入多通道注意力模块，得到声源坐标估计图像；步骤5：将采集的现场热图像分割，得到现场低温位置的生态学区域；步骤6：将声源坐标估计图像与分割完成的热图像输入由声音引导的注意力模块进行融合，最终实现声源跨模态定位。本发明采集现场热图像，融合热图像和声源定位结果实现跨模态定位。
主权项：1.一种基于残差网络的跨模态声源定位方法，其特征在于，包括以下步骤；步骤1：由麦克风阵列板和红外热像仪采集管道泄露音频数据与现场热图像，再由麦克风阵列单独采集背景噪声数据合成含噪音频，用于训练声音增强网络；步骤2：对含噪音频数据进行预处理，通过短时傅里叶变换将音频数据由时域向频域转换，为音频增强提供原始输入；步骤3：利用基于卷积神经网络的声音增强方法去除与管道泄露声不相关的噪声，提取纯净的音频数据信息；步骤4：将增强后纯净的音频数据信息输入由2D卷积与残差模块组成的特征提取网络提取特征，引入残差模块提取高层次的特征，将高层次的特征输入多通道注意力模块，得到声源坐标估计图像；步骤5：利用区域生长方法将采集的现场热图像分割，得到现场低温位置的生态学区域；步骤6：将声源坐标估计图像与分割完成的热图像输入由声音引导的注意力模块进行融合，最终实现声源跨模态定位。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安建筑科技大学 一种基于残差网络的跨模态声源定位方法
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