基于Gammatone滤波器分解的HRTF和GMM的 双耳声源定位算法
针对数字助听器中现存声源定位算法精确度低和算法复杂度高的问题,提出一种新的双耳声源定位算法.首先,采集到的双耳声源信号通过Gammatone滤波器分解为若干个子带信号,根据能量的大小对数据进行压缩.然后,利用头相关传递函数(head-related transfer function,HRTF)中包含的双耳线索,即双耳时间差、双耳声级差及耳间相关性,提取声源位置的特征.最后,声源的位置信息由高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)分类器识别.实验结果表明,建议的算法具有高精确度、低复杂度及强鲁棒性.
双耳声源定位、头相关函数、高斯混合模型(GMM)、Gammatone滤波器、数据压缩、双耳线索
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TN912.3
北京市教育委员会科技发展计划面上资助项目KM201510005007
2018-12-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
1385-1390
