[发明专利]一种基于音色特征提取和深度学习的声源被动测距方法有效
| 申请号： | 202010037014.6 | 申请日： | 2020-01-14 |
| 公开（公告）号： | CN113189571B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 肖旭;倪海燕;王同;苏林;任群言;马力 | 申请（专利权）人： | 中国科学院声学研究所 |
| 主分类号： | G01S11/14 | 分类号： | G01S11/14;G06N3/047;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京方安思达知识产权代理有限公司 11472 | 代理人： | 陈琳琳;杨青 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于音色特征提取和深度学习的声源被动测距方法，所述方法包括：从实时声信号中提取时域特征、基于短时傅里叶变换的谱特征、基于等效矩形带宽的听觉谱特征和基于正弦谐波模型的谐波谱特征；从每个特征中分别提取若干个音色描述符，组成68维音色描述符向量；将68维音色描述符向量输入预先建立的深度神经网络，输出各个距离对应的概率分布，取概率最大的为作为距离预测值。本发明的方法能够在1～10km的距离范围内达到95％以上测距精度，最高达到99.54％。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 音色 特征 提取 深度 学习 声源 被动 测距 方法 | ||
【主权项】：
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