平坦群遅延サンプルの抽出に基づく音源定位性能向上

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST24038

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2024/11/26

タイトル(英語): Improvement of Sound Source Localization Performance Based on the Extraction of Flat Group Delay Samples

著者名: 波多野 舜(東京電機大学),陶山 健仁(東京電機大学)

著者名(英語): Shun Hatano(Tokyo Denki University),Kenji Suyama(Tokyo Denki University)

キーワード: マイクロホンアレー|音源定位|ＧＲＯＤＭＩＣ|データ選別|microphone array|sound source localization|GRODMIC|data selection

要約(日本語): 音源定位手法としてGRODMICが提案されている．GRODMICは，マイクロホン間の伝搬遅延特性をディジタルフィルタでシステム同定した群遅延特性から到達時間差を推定する．その際，推定残差等により群遅延特性にリプルが発生し，推定精度が劣化する問題がある．そこで，群遅延の信頼性に基づくデータマイニングが有効であるとの主張に至った． 本研究では，平坦探索が群遅延特性に適したデータマイニング法であることを示し，推定性能向上を狙う．

要約(英語): As a sound source localization method, GRODMIC has been developed in which, the group delay characteristics is used for estimating the time-difference-of-arrival._x000D_ However, several ripples cause performance degradation often occurs in the group delay characteristics._x000D_ Therefore, it is effective to use data mining based on the reliability of group delays. _x000D_ In this study, flat search demonstrates an effective data mining method for group delay characteristics and thus the estimation performance improvement is attempted._x000D_

本誌: 2024年11月29日システム研究会

本誌掲載ページ: 51-56 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 993 Kバイト