基于深度学习的参量阵扬声器非线性失真建模与补偿方法

本发明公开了一种基于深度学习的参量阵扬声器非线性失真建模与补偿方法。具体步骤如下：(1)在需要抑制非线性失真的听音位置录制参量阵扬声器系统输出的音频声信号及其输入信号，制作用于建模的数据集；(2)使用神经网络F对参量阵扬声器系统进行整体建模，利用数据集训练神经网络F；并使用FIR滤波器模型Flin对系统的线性部分进行建模；(3)利用训练好的神经网络F和模型Flin训练神经网络G作为系统的逆滤波器；(4)将期望重放的音频信号经神经网络G预处理后输入参量阵扬声器系统，实现对系统非线性的补偿。本发明的方法能够对参量阵扬声器的非线性失真做出准确的建模与有效的补偿，显著抑制参量阵扬声器的非线性失真。