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J-GLOBAL ID:201802274565389914   整理番号:18A0354407

到着の処理時間差のためのフィードフォワードニューラルネットワークを用いた不良条件の下での近接場音響局在化【Powered by NICT】

Near field acoustic localization under unfavorable conditions using feedforward neural network for processing time difference of arrival
著者 (5件):
資料名:
巻: 71  ページ: 138-146  発行年: 2017年 
JST資料番号: W0178A  ISSN: 0957-4174  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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到来時間差(TDOA)を用いた音源定位のための時間遅延を利用する二つの方法の一つである。音響成分内の幾何学的関係と一緒に得られたTDOAを結合双曲型方程式のシステムを得た。これらの双曲型方程式を解く特に多数マイクロホンの場合に自明な方法ではなかった。溶液は,異なる背景の不確実性によって複雑になっている。代表としてフィードフォワードニューラルネットワークを用いた双曲線位置決め問題のモデル化におけるニューラルネットワークの性能を調べた。実験目的のために,2000以上の音ファイルは8空間配置マイクロホンにより記録された多くの任意に選んだ音源位置した。試料は高レベル相関雑音と残響により汚染された。相互相関を用いて,以前の信号前処理,TDOAはマイクロホンの各対を評価した。得られたTDOAと正確な音源位置に基づいて,ニューラルネットワークが音源定位を実行するように訓練した。性能は異なる音響センサ装置,ネットワーク構成と訓練パラメータの観点から多数の試料を用いて調べた。実験は,近接場音響定位におけるフィードフォワードニューラルネットワークの実用的な実装のための有用なガイドラインを提供した。手順は,信号処理の実質的な知識を必要とせず,それは,広い範囲のユーザに適している理由である。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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人工知能  ,  ニューロコンピュータ 
タイトルに関連する用語 (5件):
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