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J-GLOBAL ID：201702271824631423   整理番号：17A1392338

小型マイクロホンアレイを用いた音源位置決めのための残響ロバストな特徴抽出【Powered by NICT】

Reverberation Robust Feature Extraction for Sound Source Localization Using a Small-Sized Microphone Array

著者 (2件)： Li Yanwen (College of Electronic and Information Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China) ,  Chen Huawei (College of Electronic and Information Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China)
資料名： IEEE Sensors Journal  (IEEE Sensors Journal)
巻： 17  号： 19  ページ： 6331-6339  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： マイクロホンアレイを用いた音源定位のための従来の方法は,通常,信号処理,音源位置は,いくつかの空間空間上で推定する連続パラメータとして処理するから検討した。実際,いくつかの実用的なシナリオ,会議室と車のような音源位置がいくつかの予め定義された領域に限定されただけであった。,機械学習の観点から問題を扱う方が合理的である。音環境についての利用可能な事前情報を組み込むことにより,機械学習に基づく方法は,部屋の残響の存在下で音源定位をうまく扱うために可能性を持っている。機械学習に基づく音源定位法の鍵は,実効的な中性子源位置特徴を抽出する方法である。,一般的な到着時間差特徴が,のような,既存の特徴抽出方式は小型センサアレイには適していない,残響環境における音源定位は小型アレイのための非常に挑戦に値するものになるという事実による。問題を解決するために,本論文では,小型マイクロホンアレイを用いた音響インテンシティ(SI)推定に基づく音源定位のための残響ロバストな特徴抽出法を提案した。特に,三つのロバストな特徴抽出法を提案した特徴,正規化,位相変換加重を含む採用されてきた,SI推定における冗長性を組み込んだ。シミュレーションおよび実世界実験結果は既存の特徴と比較した場合,提案した音源位置特徴は残響環境における小型アレイのためのより効果的であることを示した。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： *位置決め ,  音像定位 ,  音の強さ ,  機械学習 ,  *残響 ,  信号処理 ,  音環境 ,  *ロバスト性 ,  センサアレイ ,  *音源 ,  位相シフト ,  *特徴抽出
準シソーラス用語： 残響環境 ,  *音源位置 ,  *マイクロホンアレイ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： パターン認識  (JE07000S) ,  水中音響応用  (BB03090U) ,  音響信号処理  (BB03050C) ,  生体代行装置  (EL04000N) ,  オーディオ機器  (NC06010U)

タイトルに関連する用語 (5件)： マイクロホンアレイ ,  音源 ,  残響 ,  ロバスト ,  特徴抽出