发明专利已授权

一种基于卷积神经网络CNN的声源定位方法

📄 申请号：CN201710731343.9 📄 发布日：2026/07/28

著录项目信息

申请日

2017-08-23

公开号

CN107703486B

公开日

2021-03-23

申请人

南京邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G01S5_18

IPC 分类号

G01S5_18 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

声源定位人工智能算法声音信号处理阵列信号处理神经网络卷积神经网络声源定位

应用场景

智能语音交互, 机器人听觉, 安防监控, 视频会议, 智能家居

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摘要

本发明提供了一种基于卷积神经网络CNN的声源定位算法。该方法通过引入鉴别互相关函数的特征，利用Roomsim的仿真环境以及两个麦克风所接收的信号，得到在带有混响和噪声环境下的互相关函数，并分帧截取得到训练集和测试集，对该特征进行训练得到卷积神经网络，即CNN模型，训练过程中，采用ReLU函数作为激活函数，并将测试集在该模型下进行声源定位估计，最后采用贝叶斯决策来构建判决式决定测试样本的类别，使得条件概率p(rs|Y)最大的位置即为估计出声源的真实位置。这种算法的实现，有效地解决了传统声源定位中噪声和混响的问题。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于动态随机车流相位差协调机制的区域交通控制系统和方法

当前第 / 件

一种送线装配装置

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