Аннотация:В статье представлена система определения азимута на источник звука на основе данных, получаемых с линейного массива микрофонов. Все эксперименты проведены на компактном массиве микрофонов с расстоянием между микрофонами – 3 см. Для локализации предложено использовать глубокую остаточную нейронную сеть, рассматривая задачу локализации как задачу классификации данных. Описан собранный для обучения массив данных. Также описана разработанная архитектура сети и процесс её обучения и её тестирования на тестовой части массива данных и в реальном времени на вновь записываемых данных. Обученная нейронная сеть показала точность классификации направления на источник звука в 99,2% при анализе участков звукового сигнала длиной 30 мс, что соответствует среднеквадратической ошибке определения направления ни источник звука в 4 градуса.
