典型文献
噪声混响下说话人跟踪的多特征自适应UPF算法
文献摘要：
为了提高噪声混响环境下说话人跟踪系统的精度和稳健性,提出了一种多特征自适应无迹粒子滤波(MFAUPF)算法.该算法以语音信号的多特征作为观测信息,采用多假设和频选函数构建了时延选择机制和波束输出能量优化机制,并在两种机制融合的基础上构建了似然函数,弥补了单特征不能同时稳健噪声和混响的不足.由于说话人运动具有随机性,建立了声源跟踪的自适应CV模型,在此基础上将无迹卡尔曼滤波(UKF)与抗差估计理论相结合作为提议分布,提高了模型的适配能力.文中仿真和实测结果表明,在AUPF下,多特征算法比SBFSRP算法位置平均RMSE减少了18％以上,在多特征观测下,AUPF算法比CV算法位置平均RMSE减少了 14％以上,所提算法具有跟踪精度高和数值稳定性强的特点.
文献关键词：
说话人跟踪;麦克风阵列;室内混响;多特征;AUPF算法
中图分类号：
作者姓名：
刘望生;潘海鹏;王明环
作者机构：
浙江理工大学机械与自动控制学院 杭州 310018;浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部重点实验室 杭州 310012
文献出处：
引用格式：
[1]刘望生;潘海鹏;王明环-.噪声混响下说话人跟踪的多特征自适应UPF算法)[J].仪器仪表学报,2022(04):224-233
A类：
说话人跟踪,MFAUPF,AUPF,SBFSRP
B类：
多特征,特征自适应,跟踪系统,自适应无迹粒子滤波,语音信号,观测信息,多假设,函数构建,时延,选择机制,和波束,输出能量,能量优化,优化机制,似然函数,随机性,声源,CV,上将,无迹卡尔曼滤波,UKF,抗差估计理论,提议,实测结果,RMSE,跟踪精度,数值稳定性,麦克风阵列,室内混响
AB值：
0.320999
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
