一种基于卷积神经网络的室内声源区域定位方法

    公开(公告)号:CN109001679A

    公开(公告)日:2018-12-14

    申请号:CN201810611930.9

    申请日:2018-06-14

    IPC分类号: G01S5/20

    摘要: 本发明一种基于卷积神经网络的室内声源区域定位方法,涉及应用声波确定信号源的位置的技术,通过将声源信号转化成语谱图的形式并输入到卷积神经网络中,实现室内单声源的区域定位,步骤是:建立信号模型;在建立信号模型的基础上,选取数据样本;将麦克风M0、麦克风M1、麦克风M2和麦克风M3所采集到的声音信号进行时频分析,并建立定位数据库;将构建好的定位数据库进行卷积神经网络的训练和实现基于卷积神经网络的室内声源区域定位。本发明克服了当人们所感兴趣的声源位置仅局限在某些预定义的区域内时,现有的声源定位技术就显现出在非结构化的室内环境中定位精度不足和适应性欠缺的缺陷。

    基于声音位置指纹的迭代定位方法

    公开(公告)号:CN108896962A

    公开(公告)日:2018-11-27

    申请号:CN201810611952.5

    申请日:2018-06-14

    IPC分类号: G01S5/18

    摘要: 本发明基于声音位置指纹的迭代定位方法,涉及应用声波确定信号源的位置的技术,是一种场景分析法,以声达时间差作为位置指纹的定位精度,包括两大步骤:A.离线采集,即声音位置指纹的离线采集阶段,获取二维空间坐标→声音位置指纹数据库的构建,采用基于声音位置的聚类方法对声音位置指纹数据库进行聚类,将形成聚类1、聚类2、…、聚类K,共K个聚类中心;B.在线定位,即声音位置指纹的在线定位阶段,计算机提取待定位声源的声音位置特征向量→选择聚类→迭代定位,即待定位声源的位置计算→定位结果,即输出待定位声源最终的定位结果。本发明克服了现有声源定位方法模型依赖度高和在非结构化空间定位精度低的缺陷。

    基于声源阵列的空间麦克风定位方法

    公开(公告)号:CN108802689A

    公开(公告)日:2018-11-13

    申请号:CN201810611929.6

    申请日:2018-06-14

    IPC分类号: G01S5/26

    摘要: 本发明基于声源阵列的空间麦克风定位方法,涉及应用声波用多条由路径差测量确定的位置线的配合确定信号源的位置,利用四个声源的声音信号、参考麦克风和各个声源之间的固定距离实现了三维空间中的麦克风的在线定位,步骤是:声源的四元三维阵列分布;设置参考麦克风;标记待定位麦克风;用麦克风定位单元定位待定位麦克风在空间中的位置。本发明克服了现有技术中存在的信号采集操作较繁琐,效率较低,只能离线计算,无法实现麦克风位置的在线估计以及只针对平面的麦克风阵列进行了位置估计,无法实现空间分布麦克风的位置估计的缺陷。

    一种用于语音信号增强的谱减法

    公开(公告)号:CN104810023B

    公开(公告)日:2018-06-19

    申请号:CN201510268387.3

    申请日:2015-05-25

    IPC分类号: G10L21/02 G10L21/0232

    摘要: 本发明一种用于语音信号增强的谱减法,涉及语音增强技术领域,步骤是:被减项加权值处理;功率谱修正处理;得出基于修正参数的改进谱减法公式;自动控制最优参数选择;平滑处理。本发明是一种基于参数自适应的改进谱减法,克服了采用现有的谱减法增强处理后的信号会残留比较多的噪声的缺陷。

    一种基于声音位置指纹的室内声源定位方法

    公开(公告)号:CN104865555A

    公开(公告)日:2015-08-26

    申请号:CN201510253798.5

    申请日:2015-05-19

    IPC分类号: G01S5/22

    CPC分类号: G01S5/22

    摘要: 本发明一种基于声音位置指纹的室内声源定位方法,涉及应用声波确定信号源的位置的技术,操作步骤是:离线采样,构建一个关于声达时间差和声音采样点位置坐标间关系的数据库,即声音位置指纹数据库;在线定位,确定待定位的声源的坐标位置。本发明方法利用定位算法比较待定位测点的声源信号与声音位置指纹数据库中每个参考点的邻近性,从而实现对声源待测点位置坐标的确定,克服了现有的声音定向方法只能定出声源的方向,而不能定出声源的具体位置,不能实现对室内声源进行定位的缺陷。

    一种基于卷积神经网络的室内声源区域定位方法

    公开(公告)号:CN109001679B

    公开(公告)日:2020-05-12

    申请号:CN201810611930.9

    申请日:2018-06-14

    IPC分类号: G01S5/20

    摘要: 本发明一种基于卷积神经网络的室内声源区域定位方法,涉及应用声波确定信号源的位置的技术,通过将声源信号转化成语谱图的形式并输入到卷积神经网络中,实现室内单声源的区域定位,步骤是:建立信号模型;在建立信号模型的基础上,选取数据样本;将麦克风M0、麦克风M1、麦克风M2和麦克风M3所采集到的声音信号进行时频分析,并建立定位数据库;将构建好的定位数据库进行卷积神经网络的训练和实现基于卷积神经网络的室内声源区域定位。本发明克服了当人们所感兴趣的声源位置仅局限在某些预定义的区域内时,现有的声源定位技术就显现出在非结构化的室内环境中定位精度不足和适应性欠缺的缺陷。

    一种基于声音位置指纹的室内声源定位方法

    公开(公告)号:CN104865555B

    公开(公告)日:2017-12-08

    申请号:CN201510253798.5

    申请日:2015-05-19

    IPC分类号: G01S5/22

    摘要: 本发明一种基于声音位置指纹的室内声源定位方法,涉及应用声波确定信号源的位置的技术,操作步骤是:离线采样,构建一个关于声达时间差和声音采样点位置坐标间关系的数据库,即声音位置指纹数据库;在线定位,确定待定位的声源的坐标位置。本发明方法利用定位算法比较待定位测点的声源信号与声音位置指纹数据库中每个参考点的邻近性,从而实现对声源待测点位置坐标的确定,克服了现有的声音定向方法只能定出声源的方向,而不能定出声源的具体位置,不能实现对室内声源进行定位的缺陷。

    一种用于语音信号增强的谱减法

    公开(公告)号:CN104810023A

    公开(公告)日:2015-07-29

    申请号:CN201510268387.3

    申请日:2015-05-25

    IPC分类号: G10L21/02 G10L21/0232

    摘要: 本发明一种用于语音信号增强的谱减法,涉及语音增强技术领域,步骤是:被减项加权值处理;功率谱修正处理;得出基于修正参数的改进谱减法公式;自动控制最优参数选择;平滑处理。本发明是一种基于参数自适应的改进谱减法,克服了采用现有的谱减法增强处理后的信号会残留比较多的噪声的缺陷。

    基于声音位置指纹的迭代定位方法

    公开(公告)号:CN108896962B

    公开(公告)日:2022-02-08

    申请号:CN201810611952.5

    申请日:2018-06-14

    IPC分类号: G01S5/18

    摘要: 本发明基于声音位置指纹的迭代定位方法,涉及应用声波确定信号源的位置的技术,是一种场景分析法,以声达时间差作为位置指纹的定位精度,包括两大步骤:A.离线采集,即声音位置指纹的离线采集阶段,获取二维空间坐标→声音位置指纹数据库的构建,采用基于声音位置的聚类方法对声音位置指纹数据库进行聚类,将形成聚类1、聚类2、…、聚类K,共K个聚类中心;B.在线定位,即声音位置指纹的在线定位阶段,计算机提取待定位声源的声音位置特征向量→选择聚类→迭代定位,即待定位声源的位置计算→定位结果,即输出待定位声源最终的定位结果。本发明克服了现有声源定位方法模型依赖度高和在非结构化空间定位精度低的缺陷。

    基于声源阵列的空间麦克风定位方法

    公开(公告)号:CN108802689B

    公开(公告)日:2020-09-01

    申请号:CN201810611929.6

    申请日:2018-06-14

    IPC分类号: G01S5/26

    摘要: 本发明基于声源阵列的空间麦克风定位方法,涉及应用声波用多条由路径差测量确定的位置线的配合确定信号源的位置,利用四个声源的声音信号、参考麦克风和各个声源之间的固定距离实现了三维空间中的麦克风的在线定位,步骤是:声源的四元三维阵列分布;设置参考麦克风;标记待定位麦克风;用麦克风定位单元定位待定位麦克风在空间中的位置。本发明克服了现有技术中存在的信号采集操作较繁琐,效率较低,只能离线计算,无法实现麦克风位置的在线估计以及只针对平面的麦克风阵列进行了位置估计,无法实现空间分布麦克风的位置估计的缺陷。