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多特征下室内声源定位的复合模型粒子滤波
1
作者
刘望生
潘海鹏
王明环
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期975-985,共11页
为提高混响噪声下声源定位的精度和稳健性,提出多特征复合模型粒子滤波算法。该算法以麦克风接收信号的多特征构建似然函数,采用卷积神经网络提取多假设时延估计图像的深度特征,建立基于支持向量回归的时延估计模型;引入波束输出能量融...
为提高混响噪声下声源定位的精度和稳健性,提出多特征复合模型粒子滤波算法。该算法以麦克风接收信号的多特征构建似然函数,采用卷积神经网络提取多假设时延估计图像的深度特征,建立基于支持向量回归的时延估计模型;引入波束输出能量融合机制,弥补单特征不能同时抑制噪声和混响的缺陷。针对说话人运动随机性的问题建立声源跟踪的复合模型,改善说话人跟踪系统的鲁棒性。仿真和实测结果表明:在复合模型跟踪下,多特征算法比可控响应功率时延估计算法位置平均均方根误差减少83%以上;在多特征观测下,复合模型比郎之万模型和随机行走模型位置平均均方根误差减少46%以上;新算法实现了对复杂环境下随机运动声源的有效跟踪。
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关键词
室内声源定位
多特征
时延估计
复合模型
粒子滤波
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职称材料
基于LeNet-RES的室内声源区域定位算法
2
作者
延浩浩
杨瑞峰
郭晨霞
《现代电子技术》
北大核心
2025年第10期20-24,共5页
在低信噪比和高混响的条件下,室内声源区域定位的难度增大。为解决这一问题,设计一种神经网络,即LeNet-RES,利用残差块改进LeNet,从而提高网络的性能。通过仿真8阵元正方体麦克风阵列的房间脉冲响应,得到室内声源的数据集。将麦克风接...
在低信噪比和高混响的条件下,室内声源区域定位的难度增大。为解决这一问题,设计一种神经网络,即LeNet-RES,利用残差块改进LeNet,从而提高网络的性能。通过仿真8阵元正方体麦克风阵列的房间脉冲响应,得到室内声源的数据集。将麦克风接收到的信号进行分帧处理,并计算每帧信号之间的相位变换加权广义互相关函数,将其排列成二维数据作为输入特征;再将房间划分区域标签作为网络输出,训练得到最终网络模型。实验中分别测试房间分区数为8和16时,两种神经网络的定位准确率。结果表明:在相同信噪比条件下,房间分区数为16,混响时间为0.6 s时,LeNet-RES-16的准确率为81.33%,比LeNet-16高23%;在相同混响条件下,房间分区数为16,信噪比为0时,LeNet-RES-16的准确率为84.16%,比LeNet-16高29%。LeNet-RES在多种信噪比和多种混响时间的条件下,区域定位性能均优于LeNet。
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关键词
室内声源定位
麦克风阵列
神经网络
相位变换加权广义互相关函数
信号处理
房间脉冲响应
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职称材料
基于改进时延估计的声源定位算法
被引量：
17
3
作者
程方晓
刘璐
+2 位作者
姚清华
韩笑
宋曦
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期681-687,共7页
针对强噪声和强混响条件下,室内声源定位算法收敛速度慢和定位精度低等问题,提出一种基于改进时延估计的声源定位方法.该方法建立在单源多元混响模型下,首先用四元十字型麦克风阵列估计时延;然后在广义互相关时延估计算法的基础上,引入...
针对强噪声和强混响条件下,室内声源定位算法收敛速度慢和定位精度低等问题,提出一种基于改进时延估计的声源定位方法.该方法建立在单源多元混响模型下,首先用四元十字型麦克风阵列估计时延;然后在广义互相关时延估计算法的基础上,引入二次相关法以削弱噪声干扰,同时采用LMS(最小均方)自适应滤波算法弥补广义互相关方法的不足,提高混响环境下的时延估计精度;最后,通过远场近似几何方法定位声源.实验结果表明,与相位变换加权广义互相关函数(GCC-PHAT)算法相比,该方法具有较好的抗噪能力与抗混响能力,能获得更准确的定位结果.
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关键词
信息处理技术
强噪
声
和强混响
室内声源定位
LMS自适应滤波
二次相关法
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职称材料
题名
多特征下室内声源定位的复合模型粒子滤波
1
作者
刘望生
潘海鹏
王明环
机构
浙江理工大学信息科学与工程学院
浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部重点实验室
出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期975-985,共11页
基金
国家自然科学基金项目(51975532)。
文摘
为提高混响噪声下声源定位的精度和稳健性,提出多特征复合模型粒子滤波算法。该算法以麦克风接收信号的多特征构建似然函数,采用卷积神经网络提取多假设时延估计图像的深度特征,建立基于支持向量回归的时延估计模型;引入波束输出能量融合机制,弥补单特征不能同时抑制噪声和混响的缺陷。针对说话人运动随机性的问题建立声源跟踪的复合模型,改善说话人跟踪系统的鲁棒性。仿真和实测结果表明:在复合模型跟踪下,多特征算法比可控响应功率时延估计算法位置平均均方根误差减少83%以上;在多特征观测下,复合模型比郎之万模型和随机行走模型位置平均均方根误差减少46%以上;新算法实现了对复杂环境下随机运动声源的有效跟踪。
关键词
室内声源定位
多特征
时延估计
复合模型
粒子滤波
Keywords
indoor sound source localization
multi-feature
time delay estimation
composite model
particle filter
分类号
TN272 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
基于LeNet-RES的室内声源区域定位算法
2
作者
延浩浩
杨瑞峰
郭晨霞
机构
中北大学仪器与电子学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第10期20-24,共5页
基金
山西省中央引导地方科技发展自由探索类基础研究项目(YDZJSX2022A027)。
文摘
在低信噪比和高混响的条件下,室内声源区域定位的难度增大。为解决这一问题,设计一种神经网络,即LeNet-RES,利用残差块改进LeNet,从而提高网络的性能。通过仿真8阵元正方体麦克风阵列的房间脉冲响应,得到室内声源的数据集。将麦克风接收到的信号进行分帧处理,并计算每帧信号之间的相位变换加权广义互相关函数,将其排列成二维数据作为输入特征;再将房间划分区域标签作为网络输出,训练得到最终网络模型。实验中分别测试房间分区数为8和16时,两种神经网络的定位准确率。结果表明:在相同信噪比条件下,房间分区数为16,混响时间为0.6 s时,LeNet-RES-16的准确率为81.33%,比LeNet-16高23%;在相同混响条件下,房间分区数为16,信噪比为0时,LeNet-RES-16的准确率为84.16%,比LeNet-16高29%。LeNet-RES在多种信噪比和多种混响时间的条件下,区域定位性能均优于LeNet。
关键词
室内声源定位
麦克风阵列
神经网络
相位变换加权广义互相关函数
信号处理
房间脉冲响应
Keywords
indoor sound source localization
microphone array
neural network
generalized cross correlation PHAse transformation
signal processing
room impulse response
分类号
TN912-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于改进时延估计的声源定位算法
被引量：
17
3
作者
程方晓
刘璐
姚清华
韩笑
宋曦
机构
长春工业大学电气与电子工程学院
国家电网公司信息通信分公司
夏威夷大学土木与环境工程学院
出处
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期681-687,共7页
基金
吉林省科技发展计划项目(批准号:20160203071GX)
文摘
针对强噪声和强混响条件下,室内声源定位算法收敛速度慢和定位精度低等问题,提出一种基于改进时延估计的声源定位方法.该方法建立在单源多元混响模型下,首先用四元十字型麦克风阵列估计时延;然后在广义互相关时延估计算法的基础上,引入二次相关法以削弱噪声干扰,同时采用LMS(最小均方)自适应滤波算法弥补广义互相关方法的不足,提高混响环境下的时延估计精度;最后,通过远场近似几何方法定位声源.实验结果表明,与相位变换加权广义互相关函数(GCC-PHAT)算法相比,该方法具有较好的抗噪能力与抗混响能力,能获得更准确的定位结果.
关键词
信息处理技术
强噪
声
和强混响
室内声源定位
LMS自适应滤波
二次相关法
Keywords
information processing technology
strong noise and strong reverberation
indoor acoustic source localization
LMS adaptive filtering
quadratic correlation method
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多特征下室内声源定位的复合模型粒子滤波
刘望生
潘海鹏
王明环
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于LeNet-RES的室内声源区域定位算法
延浩浩
杨瑞峰
郭晨霞
《现代电子技术》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于改进时延估计的声源定位算法
程方晓
刘璐
姚清华
韩笑
宋曦
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018
17
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职称材料
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