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話者と音源の位置推定に基づく複数死角制御型ビームフォーマの基礎的検討

机译:基于扬声器和声源位置估计的多盲点控制波束形成器基础研究

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摘要

Beamforming with microphone array is ideal candidate for distant-talking speech recognition. Adaptive beamformer can realize beamforming with small size microphone-array, but those had difficulty in extracting distant-moving speeches and in reducing moving noise, because those must rapidly train multiple-channel adaptive filters with long filter length by using observed noises with microphone-array. However, if positions of talkers and noise can be estimated, it may be not necessary that adaptive niters are trained in real noisy environments. Therefore, we propose the multiple-nulls-steering beamformer based on talkers and noises localization, which doesn ' t require training with observed noises.%近年,雑書環境下における遠隔発話音声認識のための前処理としてマイクロホンアレーを用いたビームフォーミングが注目されている.適応型ビームフォーマは雑音の方位に感度の死角を形成することで,少ないマイクロホン素子でビームフォーミングを実現できるが,話者もしくは雑音源が移動するような環境では,死角制御フィルタ(適応フィルタ)の環境雑書に対する学習が環境の変化に追従できない問題があった.しかし,事前に話者と雑書源の方位が推定可能であれば,環境雑音に対する適応学習を逐次行わなくても雑音の方位に感度の死角を形成することは可能である.そこで,本研究では,話者と雑書源の位置推定を行い,その推定結果と移動予測に基づき事前に設計した複数の死角制御フィルタを用いる複数死角制御型ビームフォーマを提案する.最後に,シミュレーションを行い,提案手法の有用性を確認した.
机译:自适应波束形成器可以使用小尺寸的麦克风阵列实现波束形成,但是由于必须快速训练多通道,因此难以提取远距离移动的语音并难以降低移动噪声。通过使用麦克风阵列上观察到的噪声,滤波器长度较长的自适应滤波器,但是,如果可以估算讲话者的位置和噪声,则可能不需要在真实的嘈杂环境中训练自适应噪声放大器,因此,我们提出了多零值近年来,使用麦克风阵列进行波束成形作为在杂书环境中进行远程语音识别的预处理已经引起了人们的注意。自适应波束形成器可以通过在噪声方向上形成敏感盲点来实现少量麦克风元件的波束形成,但是在扬声器或噪声源移动的环境中,盲点控制滤波器(自适应滤波器)存在一个问题,即学习环境杂书不能跟随环境的变化。然而,如果可以预先估计说话者和杂书源的方向,则可以在噪声方向上形成灵敏度的盲点,而无需顺序地执行对环境噪声的自适应学习。因此,在这项研究中,我们提出了一种多盲点控制波束形成器,该波束形成器估计扬声器和杂书源的位置,并使用根据估计结果和运动预测预先设计的多盲点控制滤波器。最后,我们进行了仿真并确认了所提方法的有效性。

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