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J-GLOBAL ID：201702260406147474   整理番号：17A0852649

聴覚マイクロ空中ビークルのためのマイクロホンアレイ自己ノイズ低減アルゴリズム【Powered by NICT】

Microphone-Array Ego-Noise Reduction Algorithms for Auditory Micro Aerial Vehicles

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著者 (2件)： Wang Lin (Centre for Intelligent Sensing, Queen Mary University of London, London, U.K.) ,  Cavallaro Andrea (Centre for Intelligent Sensing, Queen Mary University of London, London, U.K.)
資料名： IEEE Sensors Journal  (IEEE Sensors Journal)
巻： 17  号： 8  ページ： 2447-2455  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1318A  ISSN： 1530-437X  CODEN： ISJEAZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マイクロ航空機(MAV)は,地上または空中源から放射される音を捉えるとき,電動機とプロペラである音源よりもマイクロホン(s)に非常に近い,非常に低い信号対雑音比(SNR),例えば, 15dBをもたらした。マイクロホンアレイ技術は集中的に研究されてきたが,MAVベース自我騒音低減へのそれらの応用は,文献で稀に報告されている。このギャップを埋めるために,MAVによって捕獲されたターゲット音を強化するために三種類マイクロホンアレイアルゴリズムを実装し,比較した。これらのアルゴリズムは,最近出現した技術,時間-周波数空間フィルタリング,二つの良く知られた技術,ビーム成形とブラインド信号源分離を含んでいる。特に,ターゲット音と自我騒音は通常,まばらに分離した時間-周波数ビンに集中エネルギーを持つという観察に基づいて,時間-周波数処理法,個々の時間-周波数ビン到着推定の局所的方向に基づく目標方向を増強できることを空間フィルタを定式化を用いることを提案した。音響信号の時間-周波数スパース性を利用する事によって,この空間フィルタは強い自我雑音の存在下での音声強調に対するロバスト動作する。三技術を詳細に解析し,実際の記録されたMAV音との比較評価を行った。実験結果は,低SNRシナリオにおけるブラインド信号源分離と時間-周波数フィルタリングの優位性を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 空間フィルタ ,  SN比 ,  音声強調 ,  ビーム成形 ,  ロバスト性 ,  音源 ,  *雑音 ,  音波信号 ,  周波数 ,  音響 ,  騒音 ,  *マイクロホン ,  *アルゴリズム ,  ブラインドソース分離 ,  *マイクロホンアレイ

分類 (2件)： 音響信号処理  (BB03050C) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (7件)： 聴覚 ,  マイクロ ,  ビークル ,  マイクロホンアレイ ,  自己 ,  ノイズ低減 ,  アルゴリズム