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J-GLOBAL ID：202202268854605220   整理番号：22A0621084

マイクロホンアレイネットワークにおける無香料粒子フィルタとデータ結合に基づく分散多重話者追跡【JST・京大機械翻訳】

Distributed Multiple Speaker Tracking Based on Unscented Particle Filter and Data Association in Microphone Array Networks

著者 (3件)： Wang Rong (School of Information and Communication Engineering, Dalian University of Technology, Dalian, P.R. China) ,  Chen Zhe (School of Information and Communication Engineering, Dalian University of Technology, Dalian, P.R. China) ,  Yin Fuliang (School of Information and Communication Engineering, Dalian University of Technology, Dalian, P.R. China)
資料名： Circuits, Systems, and Signal Processing  (Circuits, Systems, and Signal Processing)
巻： 41  号： 2  ページ： 933-955  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0430B  ISSN： 0278-081X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 雑音と残響環境における多重話者局在化と追跡は挑戦的なタスクである。非香料粒子フィルタとデータ結合に基づく分散多重話者追跡方式を,マイクロホンアレイネットワークにおいて提案する。最初に,一般化交差相関(GCC)関数を各ノードで推定し,到着の時間差(TDOA)を追跡の観測と見なした。他の音響源とマルチパスの干渉によって引き起こされた観測の曖昧さを考慮して,データ会合技術を各ノードで用いて,各話者で利用可能な観察を連想させた。次に,GCC機能の特性に従って,各話者に対する有効な観測の関連確率を,統計的距離と有効観測の振幅を結合することによって計算する。その後,話者の局所状態を無香料粒子フィルタに基づく各ノードで得た。最後に,各ノードの局所状態の信頼性に従って,動的加重コンセンサス融合アルゴリズムを提示して,グローバル状態推定を近似して,良好な多重話者追跡性能を得た。提案方法は,分散方式で残響と雑音の多い環境の下で複数の話者を追跡でき,DMAのノード故障に対してスケーラブルでロバストである。シミュレーション結果は,提案した方法の有効性を確かめた。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  確率 ,  雑音 ,  残響 ,  時間測定 ,  シミュレーション ,  信頼性 ,  *ネットワーク ,  状態推定 ,  音源 ,  *濾波器 ,  *多重化 ,  *音響アレイ ,  ロバスト性
準シソーラス用語： *粒子フィルタ ,  TDOA ,  相互相関 ,  *マイクロホンアレイ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 多重話者追跡 ,  データ関連 ,  分散粒子フィルタ ,  動的重み付きコンセンサス ,  分散マイクロホンアレイ(DMA)

分類 (1件)： 音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (7件)： マイクロホンアレイ ,  香料 ,  粒子フィルタ ,  データ結合 ,  多重 ,  話者 ,  追跡