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龍圖騰網恭喜北京大學深圳研究生院申請的專利一種基于空間和頻譜時序信息建模的多移動聲源定位方法和系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114611546B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210137621.9，技術領域涉及：G06F18/22；該發明授權一種基于空間和頻譜時序信息建模的多移動聲源定位方法和系統是由劉宏;楊冰;李一迪設計研發完成，并于2022-02-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于空間和頻譜時序信息建模的多移動聲源定位方法和系統在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于空間和頻譜時序信息建模的多移動聲源定位方法和系統。本發明將直達路徑相位差和聲源活躍程度信息以加權求和的方式編碼到學習目標中，從而指導網絡學習具有競爭性和時變性的多移動聲源的直達路徑相位差特征，避免了多目標回歸框架面臨的分配歧義以及輸出維度不確定問題；通過迭代地檢測和定位主導聲源來確定多移動聲源的位置，降低了多聲源之間的相互影響；引入頻譜特征提取網絡，建立了聲源位置與聲源身份之間的關聯，通過對空間和頻譜的時序信息進行建模實現了可靠的多移動聲源跟蹤。

本發明授權一種基于空間和頻譜時序信息建模的多移動聲源定位方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種基于空間和頻譜時序信息建模的多移動聲源定位方法，其步驟包括：采用因果卷積循環神經網絡來預測具有競爭性和時變性的多聲源空間特征；采用迭代聲源檢測與定位方法將多聲源空間特征分離開，確定活躍聲源的數量和到達方向；依據聲源的到達方向，采用波束形成器分離出各個聲源的麥克風信號時頻表示；根據各個聲源的麥克風信號時頻表示，采用頻譜特征提取網絡為各個聲源提取身份辨識特征，將當前時刻的身份辨識特征與歷史中的身份辨識特征進行匹配，確定當前時刻活躍聲源的身份；所述因果卷積循環神經網絡將直達路徑相位差和聲源活躍程度信息以加權求和的方式編碼到學習目標中，指導網絡學習具有競爭性和時變性的多移動聲源空間特征，取網絡輸出和訓練目標之間的均方誤差作為網絡訓練的損失；網絡預測的多聲源空間特征能夠直接用于構建多聲源空間譜；所述迭代聲源檢測與定位方法的迭代過程包括以下三個步驟：依據多聲源空間特征構建多聲源空間譜；通過最大化空間譜檢測新聲源，確定新聲源的到達方向、相位差序列以及活躍程度；從多聲源空間特征中移除該新聲源的貢獻。

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