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龙图腾网恭喜南京工程学院申请的专利一种麦克风阵列声源定位方法、装置及存储介质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：CN114895245B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202210427289.X，技术领域涉及：G01S5/18；该发明授权一种麦克风阵列声源定位方法、装置及存储介质是由王子怡;赵小燕;戎洪军;童莹;芮雄丽设计研发完成，并于2022-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种麦克风阵列声源定位方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种麦克风阵列声源定位方法、装置及存储介质，所述方法包括获取测试信号；将所述测试信号进行预处理，得到单帧测试信号；提取所述单帧测试信号的空间定位线索，将其作为测试样本；将所述测试样本输入预先构建并训练完成的CRN模型中进行测试，获取测试信号属于每个方位角的概率，其中，取概率最大的方位作为该帧信号的方位角估计值，本发明具有较强的鲁棒性和空间信息表征能力，采用卷积残差网络构建空间定位线索和声源方位之间的映射关系，该定位模型可加速流通网络中的特征，减少了特征丢失，降低训练难度，本发明算法显著提高了复杂声学环境下的定位性能，并且对声源空间结构、混响和噪声都具有较好的泛化能力。

本发明授权一种麦克风阵列声源定位方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种麦克风阵列声源定位方法，其特征在于，包括：获取测试信号；将所述测试信号进行预处理，得到单帧测试信号；提取所述单帧测试信号的空间定位线索，将其作为测试样本；将所述测试样本输入预先构建并训练完成的卷积残差网络CRN模型中进行测试，获取测试信号属于每个方位角的概率，其中，取概率最大的方位作为该帧信号的方位角估计值；所述卷积残差网络CRN模型的构建和训练方法，包括：将纯净语音信号与不同方位角的房间脉冲响应卷积，并加上不同程度的噪声和混响，生成多个麦克风阵列信号；对所述多个麦克风阵列信号进行预处理，获得多个单帧信号；提取多个单帧信号的空间定位线索，将其作为卷积残差网络CRN模型的训练样本，同时标记每个样本的对应方位，将其作为样本的类别标签；构建卷积残差网络CRN模型，将所述训练样本和类别标签作为卷积残差网络CRN模型的训练数据集进行训练；所述提取多个单帧信号的空间定位线索，包括：对每个单帧信号进行离散傅里叶变换，将时域信号转换至频域信号；离散傅里叶变换计算公式为： 其中Xmi,k是xmi,n的离散傅里叶变换，表示第m个阵元第i帧的频域信号，k为频率点，xmi,n为加窗处理后的第m个阵元的第i帧的信号，K为离散傅里叶变换的长度，K＝2N，N为帧长，DFT·表示离散傅里叶变换；设计Gammatone滤波器组，gjt为第j个Gammatone滤波器的脉冲响应函数，其表达式为： 其中，j代表滤波器的序号；C是滤波器增益；t表示连续时间；a为滤波器的阶数；表示相位；fj表示第j个滤波器的中心频率；bj表示滤波器衰减因子，bj计算公式为：bj＝1.109ERBfjERBfj＝24.74.37fj1000+1对每个Gammatone滤波器进行离散傅里叶变换，得到其频域表达式： 计算每帧信号的子带广义互相关函数，其计算公式如下： 其中，Rmni,j,τ表示第m个阵元和第n个阵元在第i帧第j个子带的广义互相关函数；求取每帧信号的子带时延差，其表达式如下： 其中，Τmni,j表示第m个阵元和第n个阵元在第i帧第j个子带的时延差；计算每帧信号的子带SRP-PHAT函数，计算公式如下： 其中，Pi,j,r表示阵列的波束方向为r时，第i帧信号第j个子带的SRP-PHAT功率值；τmnr表示声波从波束方向r传播到第m个麦克风和第n个麦克风的时间差，其计算公式为： 其中r表示波束方向的坐标，rm表示第m个麦克风的位置坐标，c为空气中的声速，fs为信号采样率；设定声源与麦克风阵列处于同一水平面，声源位于阵列的远场，则τmnr的等价计算公式为： 其中，ξ＝[cosθ,sinθ]T,θ为波束方向r的方位角，τmnr与接收信号无关，因而可以离线计算后保存于内存中；对子带SRP-PHAT函数进行归一化处理，计算公式如下： 将同一帧内所有子带的时延差和SRP-PHAT函数组成一个特征矩阵，得到混合特征的空间线索，表达式如下： 其中ytraini表示第i帧信号的空间定位线索，J为子带个数。

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