针对数字助听器中现存声源定位算法精确度低和算法复杂度高的问题,提出一种新的双耳声源定位算法.首先,采集到的双耳声源信号通过Gammatone滤波器分解为若干个子带信号,根据能量的大小对数据进行压缩.然后,利用头相关传递函数(head-rela...针对数字助听器中现存声源定位算法精确度低和算法复杂度高的问题,提出一种新的双耳声源定位算法.首先,采集到的双耳声源信号通过Gammatone滤波器分解为若干个子带信号,根据能量的大小对数据进行压缩.然后,利用头相关传递函数(head-related transfer function,HRTF)中包含的双耳线索,即双耳时间差、双耳声级差及耳间相关性,提取声源位置的特征.最后,声源的位置信息由高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)分类器识别.实验结果表明,建议的算法具有高精确度、低复杂度及强鲁棒性.展开更多
文摘针对数字助听器中现存声源定位算法精确度低和算法复杂度高的问题,提出一种新的双耳声源定位算法.首先,采集到的双耳声源信号通过Gammatone滤波器分解为若干个子带信号,根据能量的大小对数据进行压缩.然后,利用头相关传递函数(head-related transfer function,HRTF)中包含的双耳线索,即双耳时间差、双耳声级差及耳间相关性,提取声源位置的特征.最后,声源的位置信息由高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)分类器识别.实验结果表明,建议的算法具有高精确度、低复杂度及强鲁棒性.
