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用于位置声源定位的双输入神经网络
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种双输入神经网络（DI-NNs）方法，用于信号处理应用中的元数据和高维信号建模。通过训练和评估DI-NNs在不同情景下的性能，并与其他替代架构以及最小二乘（LS）方法和卷积递归神经网络（CRNN）进行比较。结果表明，在真实录音测试数据集中，DI-NNs的定位误差比LS方法低五倍，比CRNN低两倍。
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关键要点
- 本文介绍了一种双输入神经网络（DI-NNs）方法，用于信号处理中的元数据和高维信号建模。
- DI-NNs能够有效结合元数据与高维信号，以产生所需输出。
- 研究中对DI-NNs在不同情景下的性能进行了训练和评估。
- DI-NNs与其他替代架构、最小二乘（LS）方法和卷积递归神经网络（CRNN）进行了比较。
- 结果显示，DI-NNs在真实录音测试数据集中定位误差比LS方法低五倍，比CRNN低两倍。
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