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申请/专利权人：国际商业机器公司
申请日：2020-08-06
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN112560885B
主分类号：G06F18/213
分类号：G06F18/213;G06F18/214;G06N3/0464;G01S5/18
优先权：["20190910 US 16/565,576"]
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.28#授权;2021.04.13#实质审查的生效;2021.03.26#公开
摘要：本公开的实施例涉及利用深度学习和有限数据进行多阵列声音应用的特征处理。本公开提供了一种用于多源声音定位的计算机实现的方法。方法包括：由硬件处理器从被包括在两个或更多个麦克风阵列中的每个麦克风阵列中的相应多个麦克风提取频谱特征。方法还包括：由硬件处理器通过重新布置和复制来自被包括在两个或更多个麦克风阵列中的每个麦克风阵列中的相应多个麦克风的频谱特征，形成来自被包括在两个或更多个麦克风阵列中的每个麦克风阵列内的相应多个麦克风的频谱特征的对的相应集合。方法还包括：由硬件处理器将频谱特征的对的相应集合输入到神经网络中，以将频谱特征编码成深度特征，并对深度特征进行解码，以从神经网络输出一个或多个声音源的至少一个位置表示。
主权项：1.一种用于多源声音定位的计算机实现的方法，包括：由硬件处理器从被包括在两个或更多个麦克风阵列中的每个麦克风阵列中的相应多个麦克风提取频谱特征；由所述硬件处理器通过重新布置和复制来自被包括在所述两个或更多个麦克风阵列中的每个麦克风阵列中的所述相应多个麦克风的所述频谱特征，形成来自所述两个或更多个麦克风阵列中的每个麦克风阵列内的所述相应多个麦克风的所述频谱特征的对的相应集合；以及由所述硬件处理器将所述频谱特征的对的所述相应集合输入神经网络中，以将所述频谱特征编码成深度特征，并对所述深度特征进行解码，以从所述神经网络输出一个或多个声音源的至少一个位置表示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国际商业机器公司 利用深度学习和有限数据进行多阵列声音应用的特征处理
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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