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龙图腾网获悉海纳科德(湖北)科技有限公司申请的专利一种基于四麦克风阵列和深度学习的声源定位方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116106827B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211727267.1，技术领域涉及：G01S5/20；该发明授权一种基于四麦克风阵列和深度学习的声源定位方法是由余永升;章林柯设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于四麦克风阵列和深度学习的声源定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于四麦克风阵列和深度学习的声源定位方法，通过搭载四个麦克风的四面体麦克风阵列进行声源信号采集，获取原始声源音频信息；对原始声源数据进行短时傅里叶变换，将其转化为相位谱，将相位谱输入神经网络进行训练，利用训练好的模型对声源角度信息进行预测；本发明的有益效果是：在基于传统的卷积循环神经网络的基础上创新性的采用了残差网络搭配通道注意力机制的模块，这对输入特征的选择性更强，减小了模型的误差，让模型的收敛速度更快，由此获得了更好的声源定位准确度。

本发明授权一种基于四麦克风阵列和深度学习的声源定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于四麦克风阵列和深度学习的声源定位方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、设置麦克风阵列，所述麦克风阵列包括四个呈四面体拓扑结构的麦克风，通过四麦克风阵列传感器进行声源信号采集，从而获取声源点的原始声场信号； S2、对原始声源数据进行短时傅里叶变换处理，使其转换为STFT相位特征，并将STFT相位特征输入声源定位神经网络模块进行训练，经调优得到训练好的声源定位模型； S3、将原始声源数据经过短时傅里叶相位变换输入已训练的神经网络模块，从而得到声源点的角度信息； 所述声源定位神经网络模块的主干网络为Res-eca网络，包括：二维卷积块、残差块、注意力块、循环块和全连接块； 声源定位神经网络模块处理过程如下： STFT相位特征经过二维卷积块得到输入特征m；输入特征m经过残差块，得到叠加信息N，其中残差块利用公式2将输入特征m进行处理后，再与输入特征m相加，公式2如下： N＝Fm,ω+m2 其中，ω代表权重； 使用注意力块对叠加信息N进行时频通道选择，放大有用的时频信息，如公式3: O＝αSigmoid{Conv[PoolingN]} 其中，α代表修正系数，Sigmoid代表Sigmoid函数，Conv代表卷积，Pooling代表全局平均池化； 有用的时频信息经过循环块和全连接块，得到输出的预测值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人海纳科德(湖北)科技有限公司，其通讯地址为：430223 湖北省武汉市武汉东湖新技术开发区高新大道999号武汉未来科技城龙山创新园一期C1栋5楼505室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。