【摘要】：經(jīng)典的聽覺注意計算模型主要針對聲音強度、頻率、時間等初級聽覺特征進行研究,這些特征不能較好地模擬聽覺注意指向性,必須尋求更高級的聽覺特征來區(qū)分不同聲音.根據(jù)聽覺感知機制,本文基于聲源方位特征和神經(jīng)網(wǎng)絡提出了一種雙通路信息處理的自下而上聽覺選擇性注意計算模型.模型首先對雙耳信號進行預處理和頻譜分析;然后,將其分別送入where通路和what通路,其中where通路用于提取方位特征參數(shù),并利用神經(jīng)網(wǎng)絡提取聲源的局部方位特征,接著通過局部特征聚合和全局優(yōu)化法得到方位特征顯著圖;最后,根據(jù)方位特征顯著圖提取主導方位并作用于what通路,采用時頻掩蔽法分離出相應的主導音.仿真結果表明:該模型引入方位特征作為聚類線索,利用多級神經(jīng)網(wǎng)絡自動篩選出值得注意的聲音對象,實時提取復雜聲學環(huán)境中的主導音,較好地模擬了人類聽覺的方位分類機制、注意選擇機制和注意轉移機制.
[Abstract]:Classical auditory attention calculation models mainly focus on the primary auditory characteristics such as sound intensity, frequency, time and so on. These characteristics can not well simulate the directionality of auditory attention, so we must seek more advanced auditory features to distinguish different sounds. According to auditory perception mechanism, a bottom-up auditory selective attention computing model is proposed based on acoustic source azimuth characteristics and neural network. The model firstly preprocesses and analyzes the spectrum of binaural signals, and then sends them into the where path and the what path respectively, in which the where path is used to extract the azimuth characteristic parameters, and the local azimuth characteristics of the sound source are extracted by using the neural network. Then the azimuth feature saliency map is obtained by local feature aggregation and global optimization. Finally, the dominant azimuth is extracted from the azimuth feature saliency map and acted on the what path, and the corresponding dominant sound is separated by time-frequency masking method. The simulation results show that the azimuth feature is introduced into the model as the clustering clue, and the multi-level neural network is used to automatically screen the sound object that deserves attention, and the dominant sound in the complex acoustic environment is extracted in real time. The orientation classification mechanism, attention selection mechanism and attention transfer mechanism of human hearing are well simulated.
【作者單位】： 四川大學電子信息學院;
【分類號】：TN912.3;TP183

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本文編號：2206457