[发明专利]一种基于深度学习的声源定位方法在审
| 申请号： | 202310888977.0 | 申请日： | 2023-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN116953614A | 公开（公告）日： | 2023-10-27 |
| 发明（设计）人： | 潘宏青;张青松;徐湛楠;曹平国;马婷婷;李皓;陈勇;丁磊;宋全军 | 申请（专利权）人： | 中国科学院合肥物质科学研究院 |
| 主分类号： | G01S5/20 | 分类号： | G01S5/20;G06F18/21;G06F18/214;G06F18/241;G06N3/044;G06N3/09;G06N3/045;G06N3/0442;G10L25/87;G10L25/27;G10L25/51;G10L21/0232 |
| 代理公司： | 合肥律众知识产权代理有限公司 34147 | 代理人： | 刘吉意 |
| 地址： | 23000*** | 国省代码： | 安徽;34 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及声源定位，具体涉及一种基于深度学习的声源定位方法，通过麦克风阵列采集音频数据；构建语音端点检测模型，利用语音端点检测模型对音频数据进行基于能量特征的语音端点检测，检测音频数据中是否包含人声；构建语音降噪模型，利用语音降噪模型对包含人声音频数据的每个通道进行基于频谱映射的语音降噪处理，并单独进行保存；载入语音降噪处理后的各通道音频数据，并进行声源定位计算；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的不能在地下空间对人声声源进行准确定位的缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 声源 定位 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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