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摘要本文研究了基于音频的环境感知。该受试者可能会使车辆自动化受益，该自动化近年来引起了显着的兴趣。该技术允许对象在没有人类的情况下几乎或不完全移动。车辆自动化已用于自动驾驶，无人机以及许多家庭和工业机器人。通常，自主迁移率需要监视周围环境。监视使用传感器，例如雷达，相机，激光雷达和声纳，收集可见环境的信息以及障碍物的距离。但是，很少关注监测声学环境。通过使用诸如Unity之类的游戏引擎，可以通过虚拟环境在计算机上方便地研究该问题。可以根据声源的感知位置进行培训的代理商在环境中导航。通过机器学习方法启用了培训，例如深钢筋学习（DRL）。本论文评估了利用统一性在复杂环境中进行导航的智能音频感知者的智能音频感知者的可行性，并专门评估音频输入的培训。目的是通过使用音频来源构建虚拟环境，高级声音空间化和隔离统一的直接声音，以及在环境中具有声音源定位（SSL）功能的智能代理来实现的。空间化允许对环境中的自然声音传播进行建模，以使声音似乎从正确的位置到达。ssl，在工作中使用DRL实现，使代理可以推断出声音到达的方向。结果表明，在平均论文的平均工作量中，可以使用随便可用的插件来构建学习环境和统一训练团结的培训。此外，只要利用先进的声音空间化，就可以成功地对音频输入进行培训。
虚拟环境中音频吸引力的代理的深度加固学习
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