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J-GLOBAL ID:201702253055803946   整理番号:17A0286268

小形ヒューマノイドのためのステアリングベクトル変換を用いた雑音-ロバストMUSICベース音源定位

Noise-Robust MUSIC-Based Sound Source Localization Using Steering Vector Transformation for Small Humanoids
著者 (2件):
資料名:
巻: 29  号:ページ: 26-36  発行年: 2017年02月20日 
JST資料番号: L0735A  ISSN: 0915-3942  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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NAOのような小型ヒューマノイドロボットによって記録された柔らかい/弱い声を定位する問題に焦点を当てる。そのようなロボットのための音源定位(SSL)には制限された資源と,マイクロホンに近い内部雑音による高速処理と雑音ロバスト性が必要となる。SSLに対しては一般化固有値分解を用いた多重信号分類(GEVD-MUSIC)が有望な方法である。これは事前雑音情報を用いたロボットの内部雑音を白色化することで雑音ロバスト性を達成する。しかし白色化は計算コストを増大させ,定位スコアで方向依存バイアスをもたらし,これは定位精度を劣化させる。したがってステアリングベクトル変換(TSV-MUSIC)に基づくGEVD-MUSICの新しい実装を開発した。前もったステアリングベクトルの白色化に相当する変換を応用することで,TSV-MUSICの実時間計算コストを低減する。さらに,変換されたベクトルの正規化は方向依存バイアスを消去し,定位精度を改善する。シミュレーションデータを用いた実験により,TSV-MUSICが試験した方法で精度が最も高いことを示した。実際に記録されたデータを用いた実験により,TSV-MUSICは定位の点でGEVD-MUSICと他のMUSIC法に低信号対雑音比のもとで約4ポイント優れていることを示した。(翻訳著者抄録)
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分類 (2件):
分類
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人工知能  ,  音響信号処理 
引用文献 (21件):

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