【摘 要】
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声音作为人类最自然、最便捷、使用频率最高的沟通方式之一,在多种环境下包含了大量的信息,其重要性不言而喻,其应用范围同样涵盖了诸多领域。如今,随着人工智能技术的不断完善,将声音信息作为各种应用的输入也越来越常见。同时,许多系统和场景不仅对声音内容有需求,对于声源位置的分析同样十分重要。目前,声源定位技术已经在许多领域取得可观的成效,但是随着实际应用场景要求的不断提高,现有定位技术在发展的同时也产生了
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声音作为人类最自然、最便捷、使用频率最高的沟通方式之一,在多种环境下包含了大量的信息,其重要性不言而喻,其应用范围同样涵盖了诸多领域。如今,随着人工智能技术的不断完善,将声音信息作为各种应用的输入也越来越常见。同时,许多系统和场景不仅对声音内容有需求,对于声源位置的分析同样十分重要。目前,声源定位技术已经在许多领域取得可观的成效,但是随着实际应用场景要求的不断提高,现有定位技术在发展的同时也产生了许多新的亟待解决的问题,例如在混响环境和外界噪声的干扰下,系统对声源定位的性能会有不同程度的下降,因此对于声源定位技术的深入研究依旧具有深刻的现实意义。本文首先分析了声源在房间内传播的真实情况,即房间冲激响应（RIR）对于声源定位的影响。提出一种改进的房间冲激响应仿真模型,并与单-多通道录音数据库（SMARD）进行对比,得到仿真的定位声学环境。随后针对传统的麦克风阵列声源定位技术的理论进行了研究,主要分析了三种传统的声源定位算法,分别为:基于最大输出功率的可控波束形成技术、基于高分辨空间谱估计技术的定位技术和基于到达时间差的声源定位技术,针对麦克风阵列的几何位置关系与麦克风接收信号的加权形成的波束的特点进行考虑,提出一种改进的基于相位变换（PHAT）与平滑相干变换（SCOT）相结合的定位算法。最后本文将神经网络与声源定位技术进行结合,针对神经网络与声音信号的特点,采用了残差神经网络（Res Net）作为神经网络模型,结合改进的RIR仿真模型,将麦克风阵列接收的声音信号进行GCC-PHAT-SCOT计算并将输出作为Res Net的输入特征进行训练,最终在测试集得到房间内声源定位的结果。实验结果表明,在不同混响条件和信噪比的环境下,基于神经网络的声源定位算法具有较高的定位准确率。
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