【摘 要】
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为了提高复杂声学环境中双耳声源定位性能，本文利用多种双耳空间特征参数，提出了基于神经网络方法的鲁棒双耳声源定位算法。本文将不同声学环境下双耳声信号对应的互相关函数、
【机 构】
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河海大学物联网工程学院,东南大学信息科学与工程学院
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为了提高复杂声学环境中双耳声源定位性能，本文利用多种双耳空间特征参数，提出了基于神经网络方法的鲁棒双耳声源定位算法。本文将不同声学环境下双耳声信号对应的互相关函数、耳间强度差等空间定位线索，作为输入特征，用于训练BP神经网络。在混响和噪声环境下，与传统双耳定位算法相比，本文基于BP神经网络的双耳定位算法的定位性能有显著提高，特别是低信噪比条件下，定位正确率提高更为显著。
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