混合分布モデル当てはめによる音源定位に含有する問題点の排除

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST23004,CT23067

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム/【C】電子・情報・システム部門 制御合同研究会

発行日: 2023/06/19

タイトル(英語): Elimination of Some Issues Contained in Sound Source Localization by Fitting Mixture Distribution Model

著者名: 佐々木 遥人(東京電機大学),陶山 健仁(東京電機大学)

著者名(英語): Haruto Sasaki(Tokyo Denki University),Kenji Suyama(Tokyo Denki University)

キーワード: マイクロホンアレー|音源追尾|音源定位|Microphone Array|Sound Source Tracking|Sound Source Localization

要約(日本語): 本研究は，混合分布モデル当てはめによる音源定位を提案する。従来法は周波数領域の音声エネルギー分布を考慮せず到達時間差を非線形変換した音源方向のヒストグラムを生成し，混合分布モデルを当てはめた。本研究では，まず音声エネルギー分布，ヒストグラム作成時の量子化，推定値の非線形変換の影響を明らかにする。 3つの問題点を排除した手法として混合分布モデルに基づく手法を提案し，定位性能向上を狙う。

要約(英語): In this paper, we propose a sound source localization method by fitting on a mixture distribution model. In the previous method, there are left three issues to be considered: 1) speech energy distribution on the frequency domain, 2) nonlinearity at a transformation from the measured TDOA(Time-Difference-Of-Arrival) to the source direction, 3) quantization effect in a histogram. In this paper, a method by fitting a mixture distribution model is verified to eliminated those issues to improve a localization performance.

本誌: 2023年6月22日システム/制御合同研究会

本誌掲載ページ: 17-22 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,487 Kバイト