基于深度学习的枪声联合识别定位

针对现有枪声识别与定位任务中，识别与定位需分别进行，造成计算耗时、系统冗余、开发流程复杂等问题，提出使用一个Two Stage CRNN深度学习网络模型处理枪声识别与定位任务。首先，对采集到的枪声信号进行对数梅尔变换并计算广义相变互相关谱作为网络模型输入；其次，第一阶段通过CRNN网络对枪声信号进行识别；最后，第二阶段通过引入掩码实现判断是否将CRNN网络权重共享实现定位。相关实验表明，此方法能有效解决传统方法中识别与定位任务分别实现、系统冗余、开发流程复杂的问题，在实现联合识别定位中具有一定的应用价值。