基于深度学习的多声源定位技术解析

多声源定位的挑战

利用麦克风阵列捕获的音频来估计声源位置（声源定位，SSL）已持续研究了近四十年。当仅存在单个声源时，已有稳健、优雅且计算高效的 SSL 算法。但在实际场景中（如多人同时说话或存在环境噪声），传统单声源定位算法表现显著下降。

创新解决方案

在即将召开的声学国际会议上，提出了一种基于深度学习的多声源定位方法，其性能较现有技术有显著提升。该方法的核心创新在于：

1. 端到端架构：直接从原始音频输入到空间坐标输出，无需预处理或后处理

2. 双重定位策略：

3. 先将声源粗定位到特定区域

4. 再在每个活动区域内进行精确定位

5. 输出编码设计：通过为每个区域分配专用输出节点，有效规避了"排列问题"

技术实现细节

采用 SampleCNN 网络架构处理多通道原始音频，输出包含三个关键参数：

1. 区域包含声源的概率

2. 声源与麦克风阵列中心的归一化欧氏距离

3. 声源相对于阵列水平线的归一化方位角

训练时使用双重损失函数：

• 粗定位采用多标签分类损失

• 精确定位采用最小二乘回归损失

实验结果

在模拟数据（无混响/有混响）和 AV16.3 语料库真实录音上的测试表明：

• 在绝对到达方向误差指标上提升近 15%

• 表现出良好的跨环境泛化能力

• 仅需少量微调数据即可适应新的空间配置

应用价值

该技术显著降低了部署多声源定位系统所需的领域专业知识门槛，可直接利用现有深度学习框架进行部署，为语音交互系统等应用提供了更高效的解决方案。

图：系统架构框图，展示从原始音频输入到空间坐标输出的完整流程更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公 AI 智能小助手）或者 我的个人博客 https://blog.qife122.com/公众号二维码

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