基于ResNet的稳健语音DOA估计算法

• 作者: 刘力玮 郭业才 顾弘毅
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: DOA估计 阵列模型误差 广义互相关 残差神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 页码范围: 789-796
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 5090字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2019.05.003

摘要

针对传统波达方向(Direction of arrival,DOA)估计算法在阵列模型误差条件下估计性能下降的问题,提出了一种基于残差网络(Residual network,ResNet)的DOA估计算法.该算法根据神经网络数据驱动不依赖阵列流型的特点,从广义互相关(Generalized cross-correlation,GCC)中提取特征,将提取的特征作为神经网络深层分类器的输入,对信号分类;根据分类结果选取对应子区间数据进行训练,建立ResNet学习特征与DOA估计之间的非线性映射关系,形成一个数据驱动的稳健DOA估计系统.仿真与实验验证结果表明,该算法有效地解决了传统DOA算法在阵列模型误差条件下无法准确得到DOA结果的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭业才	南京信息工程大学电子与信息工程学院	147	679	12.0	16.0
5	刘力玮	南京信息工程大学电子与信息工程学院	1	0	0.0	0.0
6	顾弘毅	南京信息工程大学电子与信息工程学院	2	4	1.0	2.0