摘要：波束形成技术是一种常用的声源定位方法,但在多数研究中声源强度往往没有考虑到。为准确定位和量化复杂环境下的单一点声源,在常规波束形成图的基础上,提出一种基于残差网络的声源定位及其强度估计方法,旨在精确预测点声源的位置和强度。研究采用Acoular软件模拟时间信号,对神经网络进行训练得到预测模型,并通过计算机仿真对深度神经网络能否从麦克风阵列数据中得到单一点源的精确描述进行了验证。结果表明,该方法不仅能够快速准确地给出单一点声源的位置和强度,其中距离误差e_(dist)/Δx≈0.15,水平误差均值■dB,且对于较大的频率有更好的预测效果。

摘要：封闭空间作为一种常见的典型声场,其声学特性的研究一直以来都广受关注。声压级是最常见的衡量声环境的参数,其获取途径主要依赖于数值计算。而数值计算适用的频率范围有限,且计算量大。为了简化声压级的计算,快速有效地获取特定接收点的声压级,采用基于径向基函数神经网络,建立与声压级紧密相关的参数到接收点的声压级的非线性映射,对接收点的声压级进行预测。实验结果表明:该方法不仅可以有效地对特定接收点的声压级进行预测,同时频率适用范围更大。