Tensorflow：如何检测音频方向
Tensorflow: how to detect audio direction
我有一个任务：确定声源位置。
我有一些使用 tensorflow 的经验，可以对一些简单的特征和数据集进行预测。我假设对于这项任务，有必要分析声音频率和可能其他有关训练和预测步骤的相关数据。声音从耳机发出，因此人耳能够检测到方向。
1) 有人做过吗？（遗憾的是找不到任何类似的项目）
2) 在尝试实现该目标时我会遇到什么样的警告？
3) 我可以使用这种技术方法做到这一点吗？是否有任何其他声音处理框架/技术/开源项目可以帮助我？
我在这里问这个问题，因为我对 google、github 的研究，Whosebug 没有向我显示关于该特定主题的任何相关结果，所以非常感谢任何帮助！
这通常使用具有多个传感器的更传统的 DSP 来完成。您可能需要查看到达时间差 (TDOA) 和到达方向 (DOA)。 GCC-PHAT 和 MUSIC 等算法会有所帮助。
您可能遇到的问题是：DOA 精度是源的直接混响比的函数，即环境越混响，确定源位置的难度就越大。
您可能还需要考虑要解析的位置维度的数量。 3D 中的一个点 space 比相对于传感器的方向要难得多
使用 ML 作为解决此问题的方法并非完全没有优点，但您必须考虑要学习的是什么，即您可能不想学习测试室的混响特性，而是想学习传感器空间属性。
我有一个任务：确定声源位置。
我有一些使用 tensorflow 的经验，可以对一些简单的特征和数据集进行预测。我假设对于这项任务，有必要分析声音频率和可能其他有关训练和预测步骤的相关数据。声音从耳机发出，因此人耳能够检测到方向。
1) 有人做过吗？（遗憾的是找不到任何类似的项目）
2) 在尝试实现该目标时我会遇到什么样的警告？
3) 我可以使用这种技术方法做到这一点吗？是否有任何其他声音处理框架/技术/开源项目可以帮助我？
我在这里问这个问题，因为我对 google、github 的研究，Whosebug 没有向我显示关于该特定主题的任何相关结果，所以非常感谢任何帮助！
这通常使用具有多个传感器的更传统的 DSP 来完成。您可能需要查看到达时间差 (TDOA) 和到达方向 (DOA)。 GCC-PHAT 和 MUSIC 等算法会有所帮助。
您可能遇到的问题是：DOA 精度是源的直接混响比的函数，即环境越混响，确定源位置的难度就越大。
您可能还需要考虑要解析的位置维度的数量。 3D 中的一个点 space 比相对于传感器的方向要难得多
使用 ML 作为解决此问题的方法并非完全没有优点，但您必须考虑要学习的是什么，即您可能不想学习测试室的混响特性，而是想学习传感器空间属性。