基于卷积神经网络的室内麦克风阵列声源定位算法

在室内麦克风阵列声源定位算法的研究中,混响和噪声对定位精度影响很大,传统的声源定位算法无法在高混响和低信噪比的环境中保持较高的定位精度。为了解决这一问题,提出一种基于卷积神经网络的室内声源定位算法,该算法提取麦克风阵列接收信号的相位加权广义互相关函数作为训练特征,获取目标声源三维位置信息。基于NOIZEUS数据库的实验结果表明,该方法能够通过训练适应不同的声学环境,与其他基于学习的室内声源定位算法相比,其在高混响与低信噪比环境下仍具有较好的定位性能与鲁棒性,具有较大的研究和应用价值。