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【24h】

逐次更新ヒストグラムに基づく音源追尾の複数音源への拡張

机译:基于迭代更新直方图的源跟踪扩展到多个源

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摘要

In this paper, a method for multiple sound source tracking based on a sequential updating histogram is studied. In the method, a fixed value of forgetting factor is used for updating the histogram. Moreover, the microphone width is extended to attain the high resolution. Then, two methods are proposed to avoid a misestimation by a spaital aliasing.%本研究では,逐次更新ヒストグラムによる複数音源追尾について検討する.従来は,単一音源に対しては可変な更新重みとして推定結果分布のエントロピーを用いている.これにより,無音区間の推定結果の信頼性を下げ,追尾に成功している.しかしながら,複数音源の場合は,エントロピーが発話時にも信頼性を下げるように動作するため,必ずしも適していない.本稿では,更新重みを固定し,その値について検討する.さらに,空間解像度向上を狙うためにマイク口ホンの間隔拡張を行い,それに伴い生じる空間エイリアシングの回避も行う.
机译:本文研究了一种基于顺序更新直方图的多声源跟踪方法,该方法采用遗忘因子的固定值更新直方图,并扩展了麦克风宽度以达到高分辨率。在这项研究中,我们研究了通过顺序更新直方图跟踪多个声源的情况,该更新是针对单个声源的可变更新权重。使用熵会降低静默部分的估计结果的可靠性并成功进行跟踪,但是,在多个声源的情况下,即使在发声期间,熵也会降低可靠性,在本文中,固定了更新权重,检查了该值,并扩展了麦克风之间的间距以提高空间分辨率,并避免了由此引起的空间混叠。

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