【摘 要】
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随着船舶智能化水平提高,船载远程会议系统对提高应急处理能力、推进船岸一体化网络建设有重要意义,麦克风阵列是保证远程会议系统语音效果和支持多模态交互的重要语音前端.但船舶舱室狭小尺寸一方面导致只能采用小尺寸麦阵,另一方面小舱室导致的强混响以及嘈杂舱室噪声也使传统麦克风阵列算法性能严重下降.考虑船舶舱室复杂环境下小尺寸麦阵DOA估计场景,提出了一种轻量级Mask-DOA估计神经网络模型.该方法在DOA估计神经网络引入Mask算法降低噪声和混响的干扰,并提取增强后的GCC-PHAT作为网络特征,从而在小尺寸麦阵
【机 构】
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厦门大学水声通信与海洋信息技术教育部重点实验室,福建厦门361002;厦门大学海洋与地球学院,福建厦门361002;厦门大学深圳研究院,广东深圳518000;厦门亿联网络技术股份有限公司,福建厦门36
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随着船舶智能化水平提高,船载远程会议系统对提高应急处理能力、推进船岸一体化网络建设有重要意义,麦克风阵列是保证远程会议系统语音效果和支持多模态交互的重要语音前端.但船舶舱室狭小尺寸一方面导致只能采用小尺寸麦阵,另一方面小舱室导致的强混响以及嘈杂舱室噪声也使传统麦克风阵列算法性能严重下降.考虑船舶舱室复杂环境下小尺寸麦阵DOA估计场景,提出了一种轻量级Mask-DOA估计神经网络模型.该方法在DOA估计神经网络引入Mask算法降低噪声和混响的干扰,并提取增强后的GCC-PHAT作为网络特征,从而在小尺寸麦阵上实现高精度DOA估计.仿真和实验结果表明,所提出的Mask-DOA模型面对复杂的船舶舱室环境更鲁棒,泛化能力更强.
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