多声源定位新方法：结合α稳定模型与神经网络的SHAMaNS

声源定位（Sound Source Localization, SSL）作为机器听觉领域的基础任务，在增强听觉、机器人技术、自动驾驶等场景中应用广泛。现有 SSL 技术主要分为声学...

声源定位（SSL）在增强听觉和自动驾驶等领域应用广泛。日本理化学研究所提出的新型混合技术SHAMaNS，结合α稳定模型与神经网络，成功解决了稀疏测量和噪声鲁棒性问题。实验结果显示，SHAMaNS在多声源场景中表现优异，适应能力强，未来计划扩展至三维定位。

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多声源定位新方法：结合α稳定模型与神经网络的SHAMaNS
原文中文，约2000字，阅读约需5分钟。发表于：。
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