【摘 要】
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传统声源定位算法计算量较大,不适合复杂多变的场景,因此提出基于BP神经网络的声源定位算法。该算法以麦克风阵列接收声音的时间差作为输入,以声源位置坐标作为输出。为了得
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61472256,61170277,61703277)
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传统声源定位算法计算量较大,不适合复杂多变的场景,因此提出基于BP神经网络的声源定位算法。该算法以麦克风阵列接收声音的时间差作为输入,以声源位置坐标作为输出。为了得到较理想的BP神经网络模型,借助MATLAB仿真实验,分别讨论了神经网络中神经元个数、隐藏层层数以及反向传播函数对算法精确性的影响。其中,结合不同反向传播函数的特点和局限性,选择5种反向传播函数分别在不同数据量下进行对比实验。实验结果表明,采用7个神经元、3层隐藏层与LM反向传播函数的BP神经网络模型较适合该研究场景,准确度可达到较高水平,R值
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