2.1.1 题目与摘要 1.为什么要增强IPD? The phase differences between the discrete Fourier transform (DFT) coefficients for two microphone signals are one of popular spatial cues in the frequency domain. 非理想情况下,IPD会失真,会偏离纯净语音提取的IPD. 2.IPD在复杂场景(混响.噪声)下受到了什么影响? 我们可以从

目前基于麦克风阵列的声源定位方法大致可以分为三类:基于最大输出功率的可控波束形成技术.基于高分辨率谱图估计技术和基于声音时间差(time-delay estimation,TDE)的声源定位技术. 基于TDE的算法核心在于对传播时延的准确估计,一般通过对麦克风间信号做互相关处理得到.进一步获得声源位置信息,可以通过简单的延时求和.几何计算或是直接利用互相关结果进行可控功率响应搜索等方法.这类算法实现相对简单,运算量小,便于实时处理,因此在实际中运用最广. GCC-PHAT 基于广义互相关函数的时

2.2.1 标题(2019年9月5日) 估计时间差的广义互相关方法 互相关可以表示两个信号的相似程度. 计算:两个信号循环移位相乘再相加,得到的一组互相关值. 相关函数: 何为广义?通用的框架,可以设计多种实现细节? 2.2.2 摘要 最大似然(ML)估计器被用来计算在不相关噪声存在情况下,空间分离的两个传感器接收到的信号之间时间差. 假设:噪声是不相关的,噪声与目标声源信号不相关,噪声与噪声之间也不相关. 这个ML估计器可以由一对接收器预滤波器后跟一个互相关来实现. 后面由公式可知,互相关函数

2.5D Visual Sound:CVPR2019论文解析 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Gao_2.5D_Visual_Sound_CVPR_2019_paper.pdf Video results: http://vision.cs. utexas.edu/projects/2.5D_visual_sound/ 摘要 双耳音频为听者提供了3D的声音感受,使其对场景有丰富的感知体验.然而,双耳录音几乎不

[声明]欢迎转载,但请保留文章原始出处→_→ 秦学苦练:http://www.cnblogs.com/Qinstudy/ 文章来源:http://www.cnblogs.com/Qinstudy/p/8987520.html [正文]  秦学苦练博主,你好!现在有个项目是关于声源定位的,需要用到Python的第三方库:声学库(也就做声学包,英文名叫Acoular),我自己去安装Python的第三方包Acoular,按照官网上的安装方法总是不行!秦学苦练博主,能解答下我的疑惑吗? acoular声

CSDN极客头条使用指南 今天给大家介绍一下CSDN博客最新推出的这个栏目--CSDN极客头条. 极客头条是什么 极客头条大家分享优质IT资源的聚集地. 大家不仅能够分享CSDN的文章,更能够将其它社区的好的文章,在CSDN极客头条这个平台上让很多其它的开发人员知晓. 利用CSDN的巨大影响力,让这些优质博文能够获得很多其它的关注. 互联网社区非常的多,好的技术文章却常常无法被非常多的开发人员发现,这也是如今为什么非常多社区都会成立一些翻译社区,去翻译一些国外的技术博客,目的就是让这些优质资源能

前一阵子,研发部举办了为期三天的第一届Innovation Day,让大家用3天时间去完成工作之外的一些创意.有人做微信小程序,有人继续研究一些工作中用到的Tool,有人把一直想解决而没时间解决的老bug给解决掉.因为我最近忽然对室友新买的小度音响感兴趣,所以就研究了下声源定位. 言归正传,声源定位主要分为三种: 基于时延估计(time-delay estimation,TDE)的算法,也叫TDOA算法(Time Difference of Arrival): 基于高分辨率谱估计的算法: 基于稀

AI产品经理成长路 https://www.jianshu.com/p/4b98314ad3c0 以下都是自己平时知识的一些总结,只是一些个人的愚见,下面出现的公司.书籍.视频.网站都是自己看过体验过的,不是给他们打广告,不是广告!不是广告!不是广告!不同意见的评论区留下意见即可 一.     AI的兴起与互联网 1.互联网的红利消失 1) PC端和移动端使用人数固定 目前来看,PC端和移动端的每年出货量都在一个值上下,移动端大概在每年4亿台,PC端更少而且每年还在下降. 2) 大流量入口被巨头

摘要:本篇文章主要通过Tensorflow+Opencv实现CNN自定义图像分类案例,它能解决我们现实论文或实践中的图像分类问题,并与机器学习的图像分类算法进行对比实验. 本文分享自华为云社区<Tensorflow+Opencv实现CNN自定义图像分类及与KNN图像分类对比>,作者:eastmount . 一.图像分类 图像分类(Image Classification)是对图像内容进行分类的问题,它利用计算机对图像进行定量分析,把图像或图像中的区域划分为若干个类别,以代替人的视觉判断.图像分

Kinect开发学习笔记之(一)Kinect介绍和应用 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 一.Kinect简单介绍 Kinectfor Xbox 360,简称 Kinect,是由微软开发,应用于Xbox 360 主机的周边设备.它让玩家不须要手持或踩踏控制器,而是使用语音指令或手势来操作 Xbox360 的系统界面.它也能捕捉玩家全身上下的动作,用身体来进行游戏,带给玩家"免控制器的游戏与娱乐体验".其在2010年11月4日于美国上

Kinect的学习笔记发展(一)Kinect引进和应用 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 一.Kinect简单介绍 Kinectfor Xbox 360,简称 Kinect,是由微软开发,应用于Xbox 360 主机的周边设备.它让玩家不须要手持或踩踏控制器,而是使用语音指令或手势来操作 Xbox360 的系统界面.它也能捕捉玩家全身上下的动作,用身体来进行游戏,带给玩家"免控制器的游戏与娱乐体验". 其在2010年11月4日于美国

Kinect开发学习笔记之(一)Kinect介绍和应用 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 一.Kinect简单介绍 Kinectfor Xbox 360,简称 Kinect,是由微软开发,应用于Xbox 360 主机的周边设备.它让玩家不须要手持或踩踏控制器,而是使用语音指令或手势来操作 Xbox360 的系统界面.它也能捕捉玩家全身上下的动作,用身体来进行游戏,带给玩家"免控制器的游戏与娱乐体验".其在2010年11月4日于美国上

摘自:http://baike.baidu.com/view/1330437.htm?fr=aladdin 3D音效就是用扬声器仿造出似乎存在但是虚构的声音.例如扬声器仿造头顶上有一架飞机从左至右飞过,你闭上眼睛听,就会感觉到头顶真的有一架飞机从左至右飞过.这就是3D音效.大约是在前几年,Diˉamond Multimedia公司大胆地推出了一张全新PCI规格的Monster Sound音效卡.它们利用微软的DirectSound API来解决游戏声音相容性的问题,并且推出了ISA卡与旧的DOS

http://www.artrobot.com/ 钢铁侠ROS智能机器人 钢铁侠ROS智能机器人 型号 ARTrobot-ROS 产品图片:   产品概述: ARTrobot-ROS全开放机器人套件服务于广大机器人行业.企业.院校及研究机构,广泛用于企业前期开发验证.院校教学研究,一体高度集成硬件驱动模块,提供各种类型的驱动模块,简单明了的软件设计框架,完善的服务支持,让每一个客户能够快速上手ROS机器人操作系统及高效的进行二次开发,可实现地图构建,自主导航,深度摄像头,是一套学习智能机器人及无

写入自强队名单一年,认识Daniel十个月,第二次代表上海大学参加国赛,这一次是在浙江绍兴.坐在返沪的车上,心里担心着作业和明天的早课,写这篇博文来打发打发时间. ROBOCUP两个半比赛日,项目主要涉及GPSR.Carry.Speech & Person Recognition(SPR).Groceries还有公开挑战赛,这都是机器人竞赛的经典赛项,在采用积分制的ROBOCUP竞赛中,每一个赛项都很重要.我负责SPR.Groceries和公开挑战项目,很开心SPR项目取得了单项冠军的成绩,这是

NLP中关于语音的部分,其中重要的一点是语音信号从背景噪音中分离.比如在一个办公室场景中,有白天的底噪-类似于白噪音的噪音.空调的声音.键盘的啪啪声.左手边45度7米元的地方同事讨论的声音.右手边1.5米远处同事讨论的声音.打印机的声音.各种声音混杂在一起,从自然人的角度来分别,很容易做到区分各种声音. 以自然人的观点来看,不自觉的感知中使用了空间传播模型和声音模式识别,具体的机理暂时没能搞清楚.以一般人的能力看来,区分特定的人的声音是简单从容的,一般只要记得曾经听过即可.且可以在嘈杂的环境中持

Kinect for Xbox: 360 不支持“近景模式” 三只眼睛 —— 红外投影机,RGB摄像头,红外深度投影头  —— 色彩影像中的每个像素分别与深度影像中的一个像素对应 四只耳朵 —— L形布局的麦克风阵列 —— 过滤背景噪声,定位声源 —— 根据麦克风阵列接听声音的时间差来判断声源方向 Moving Touch 传动马达电动机 —— 用于仰角控制 PS 1080 Soc 芯片 —— 深度图像获取能力 Xbox 360 (有效视距  1.2 ~~ 3.5)  最近距离 —— 2.26米

基于子阵列互累积量(Cross-Cumulant)的远场和近场混合声源定位[1]. 文中采用Uniform linear array (ULA)阵列,将其分为两个互相重叠的子阵列,构建关于子阵列输出信号的两个特殊cross-cumulant matrices,而这两个矩阵仅仅与源信号的DOA有关. 信号模型 阵列模型如下: K个窄带信号,阵元数目为2M+1的对称ULA阵列.假设中间阵元为相位基准.则第m个传感器的接收信号可以表示为: 其中为第k个入射信号的波形,为第m个传感器的噪声,为第k个源信

1.声音的三个主要的主观属性(即音量.音调.音色).音色(Timbre)是指不同的声音的频率表现在波形方面总是有与众不同的特性,音色的不同取决于不同的泛音.频率的高低决定声音的音调,振幅的大小决定声音的响度,音色区分不同的发声材料物体. 2.Chirp信号:线性调频信号,是指频率随时间而线性改变(增加或减少)的信号.线性调频的瞬时频率f(t)呈线性变化:f(t)=f0+kt,其中f0表示时间等于零时的频率,k表示频率改变的速率,当k>0时,频率递增,k<0则递减.主要应用:常见的包括声纳.雷达

我们相信开发自动驾驶技术是我们这个时代最大的工程挑战之一,行业和研究团体之间的合作将扮演重要角色.由于这个原因,我们一直在通过参加学术会议,以及最近推出的自动驾驶数据集和基于语义地图的3D对象检测的Kaggle竞赛,来帮助研究社区解决自动驾驶这个挑战. 自动驾驶数据集Level5链接:https://level5.lyft.com/dataset/ Kaggle竞赛链接:https://www.kaggle.com/c/3d-object-detection-for-autonomous-veh