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J-GLOBAL ID：201702285128936952   整理番号：17A1034564

センサ間データ比モデルに基づくロバストな話者DOA推定とバイスペクトル領域における二値マスク推定【Powered by NICT】

Robust speaker DOA estimation based on the inter-sensor data ratio model and binary mask estimation in the bispectrum domain

著者 (3件)： Jin Yanhan (ADSPLAB/ELIP, School of ECE, Peking University, Shenzhen, China) ,  Zou Yuexian (ADSPLAB/ELIP, School of ECE, Peking University, Shenzhen, China) ,  Ritz C. H. (SECTE, University of Wollongong, Australia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICASSP  ページ： 3266-3270  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 雑音が拡散の代わりに方向性場合,従来の方向到着(DOA)推定技術の大部分は不整合雑音モデルのために性能劣化に悩まされている。本論文では,音響ベクトルセンサ(A VS),コンパクトな同時マイクロホンアレイを用いた方向性非音声干渉(DNSI)と無指向性背景雑音(NDBN)下での音声の到来方向(DOA)推定への初期研究として開発された新しいロバストなDOA推定アルゴリズム。特に,バイスペクトルドメイン(BISDR)におけるセンサ間データ比モデルを定義することにより,BISDRと到来方向手がかり間の関係を導出した。バイスペクトルの事前局所信号に干渉比(B PriLSIR)を推定する再帰的,ロバストな音声支配二成分マスク(SDBM)を推定し,音声到来方向キューを忠実に抽出した。シミュレーションと記録されたデータを用いた実験結果は,提案したアルゴリズムは,すべての角度について高DOA推定精度を提供し,DNSIとNDBNに対してロバストであることを実証した。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： *到来方向推定 ,  干渉 ,  指向性 ,  *センサ ,  *モデル ,  アルゴリズム ,  音響 ,  不整合 ,  *ロバスト性 ,  雑音
準シソーラス用語： 推定アルゴリズム ,  到来方向 ,  背景雑音 ,  マイクロホンアレイ ,  *バイスペクトル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (8件)： モデル ,  ロバスト ,  話者 ,  DOA推定 ,  バイスペクトル ,  二値 ,  マスク ,  推定