声源辨别及定位的并行化方法的研究与实现

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1、学校代码：10289分类号：TP391密级：公开学号：139070001江苏科技大学专业硕士学位论文（全日制专业学位）声源辨别及定位的并行化方法的研究与实现研究生姓名吕超导师姓名刘镇申请学位类别工程硕士学位授予单位江苏科技大学学科专业电子与通信工程论文提交日期2015年12月31日研究方向信息处理论文答辩日期2016年3月26日答辩委员会主席韩斌评阅人盲审盲审2016年3月30日分类号：TP391密级：公开学号：139070001工程硕士学位论文声源辨别及定位的并行化方法的研究与实现学生姓名吕超指导教师刘镇副教授江苏科技大学二〇一六

2、年三月AThesisSubmittedinFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringTheResearchandImplementationofParallelizationMethodforIdentificationandLocalizationofSoundSourceSubmittedbyLvChaoSupervisedbyLiuZhenJiangsuUniversityofScienceandTechnologyMarch，2016江苏科技大学

3、学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：年月日摘要摘要随着“互联网+”和大数据时代的到来，智能终端的语音交互体验广受关注，三维立体声音在实时人机交互中占有重要地位，声源辨别及定位技术被广泛应用于民用和军事领域，具有良好的发展前景。声源辨别定位算法较高的计算复杂度与较

4、大的数据处理规模，制约了其应用的实时性。为此本文设计了声源辨别及定位的并行化方法，基于拾音阵列和GPU并行计算开展了如下工作：（1）以现有声源辨别及定位方法为基础，研究了语音信号预处理的相关技术，介绍了声纹辨别与声源定位的常用方法，分析了基于拾音阵列的声源辨别及定位模型。（2）在传统声纹辨别神经网络的基础上，引入深度学习技术，设计了基于深度信念网络（DBN）的声纹辨别模型，克服了传统神经网络学习能力不足的缺点；给出了针对目标范围内声源辨别的改进方法。（3）在原有TDOA声源定位模型中，将信号的包络分析技术融入时延估计算法中，设计了基

5、于包络匹配法的广义互相关时延估计算法，研究对比了不同声源定位模型的位置解算方法及其性能；利用拾音阵列的位置特性，研究了基于时频掩蔽的目标语音分离和增强方法。（4）针对语音信号处理具有独立性强、方法一致的特点，使用基于CUDA架构的并行计算方法，分别对DBN模型的训练过程、时延估计中的信号分析和信号融合的时频掩蔽算法等操作进行并行化改进，提高了辨别定位方法的处理速度。实验表明，基于拾音阵列的声源辨别及定位的并行化方法能有效实现对目标声源身份的辨别和位置的确定，抗噪性能较好，并行算法的效率有了明显提高，满足实时性的需求。该方法为大数据环

6、境下语音信号的高性能处理提供了一种实现方式。关键词声源定位；声纹辨别；深度神经网络；CUDA并行化；拾音阵列IAbstractAbstractWiththeadventofthe"Internet+"andtheeraofbigdata,voiceinteractionofintelligentterminalhasdrawnwideattentionandthethree-dimensionalsoundhasplayedavitalroleinachievingreal-timehuman-computerinteraction

7、.Theidentificationandlocalizationtechnologyofsoundsource,whichhaswidedevelopingprospect,iswidelyusedincivilandmilitaryfield.However,complicatedcalculationandthehugedatascaleofauditorylocalizationhaverestrictedthereal-timecapabilityoftheapplicationprogram.Therefore,this

8、paperwouldproposeaparallelizationmethodforsoundidentificationandpositioning.Thefollowingworkhasbeencarriedoutbasedonp