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J-GLOBAL ID：202102233864640881   整理番号：21A3171662

複雑な雑音環境における音響イメージングのためのマイクロホンアレイ測定の空間スナップショット表現の低ランクGauss混合モデリング【JST・京大機械翻訳】

Low-rank Gaussian mixture modeling of space-snapshot representation of microphone array measurements for acoustic imaging in a complex noisy environment

著者 (5件)： Yu Liang (Institute of Vibration, Shock and Noise, State Key Laboratory of Mechanical System and Vibration, Shanghai Jiao Tong University, 200240 Shanghai, China) ,  Antoni Jerome (Universite de Lyon, INSALyon, LVA, F-69621 Villeurbanne, France) ,  Deng Jiayu (Hagong Intelligent Robot Co., Ltd, 201100 Shanghai, China) ,  Li Cong (Shanghai Hangyi Research Institute of High-tech Development, 200433 Shanghai, China) ,  Jiang Weikang (Institute of Vibration, Shock and Noise, State Key Laboratory of Mechanical System and Vibration, Shanghai Jiao Tong University, 200240 Shanghai, China)
資料名： Mechanical Systems and Signal Processing  (Mechanical Systems and Signal Processing)
巻： 165  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0514A  ISSN： 0888-3270  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)

抄録/ポイント： マイクロホンアレイは音源の多次元情報(空間-時間-周波数)を同時に得ることができ,音響イメージングにおける基本的で強力なツールとして認識されている。音響ビーム成形は音響イメージングにおいて広く用いられている方法の1つである。しかし,ビーム成形の応用の大部分はGauss雑音仮定に基づいており,これは現場測定では必ずしも正確でない。例えば,乱流渦が制御されないとき,歪んだ確率密度関数(PDF)による衝撃雑音は信号記録に現れる。したがって,本論文では,従来のGauss雑音モデルをGauss混合雑音モデルに拡張し,理論における雑音の確率分布を近似できる。マイクロホンアレイ測定の空間スナップショット表現を,低ランク行列部分(音源からの測定)とGauss混合行列部分(測定雑音)の組合せとしてさらにモデル化した。最後に,関心源からの信号を,音源の低ランク近似とGauss混合モデルのパラメータの推定の間で反復する期待値最大化アルゴリズムによって回復した。提案方法をシミュレーションでさらに研究し,ロバスト主成分分析(RPCA)とGaussベースの確率的因子分析(PFA)と比較した。提案手法は最先端の雑音除去法より優れていると結論した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *雑音 ,  *音響 ,  音源 ,  確率分布 ,  Gauss雑音 ,  *画像処理 ,  パラメータ推定 ,  高次元 ,  主成分分析 ,  ロバスト性 ,  ビーム成形 ,  確率密度関数 ,  雑音除去
準シソーラス用語： *スナップショット ,  *マイクロホンアレイ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 音響イメージング ,  騒音モデリング ,  Gauss混合モデル ,  マイクロホンアレイ測定

分類 (2件)： 音響信号処理  (BB03050C) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (7件)： 雑音環境 ,  音響 ,  イメージング ,  マイクロホンアレイ ,  スナップショット ,  表現 ,  混合モデリング