Комбинированная модель локализации акустических источников с применением технологии глубокого обучения - Шаход, Джиах Михаил (Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика)
Представлена модель глубокого обучения для локализации акустического источника, которая рассматривает локализацию как проблему классификации направлений источников. Предложен подход, основанный на интеграции признаков акустической интенсивности и признаков GCC-PHAT (Generalized cross-correlation – phase transform) в качестве входных данных для сверточных нейронных сетей. С учетом условий моделирования были созданы наборы данных с целью обучения, валидации и тестирования модели с пространственным разрешением 10° и 2°. Результаты моделирования продемонстрировали эффективность предложенной модели при локализации источника с высокой точностью в замкнутой среде и при наличии реверберации. Предложенная модель с разрешением 10° превзошла модель, принимавшую только признаки акустической интенсивности в качестве входных данных, достигнув улучшения точности на 6,57% и точности прогнозирования на 2,86%, в то время как модель с разрешением 2° достигла улучшения точности на 15,57% и точности прогнозирования на 2,04%.