이 연구는 실내 환경음을 이용한 인프라 없는 마이크로폰 위치 추정 방법을 제안한다. 제안 방법은 다음과 같은 두 단계로 구성된다:
감독 학습 기반 비음수 행렬 분해와 위너 필터링을 통해 관측된 혼합 신호에서 음원 신호를 추출한다. 이를 통해 소음 환경에서도 강건한 특징을 얻을 수 있다.
사전에 측정된 환경음 데이터를 이용하여 가우시안 과정 회귀 모델을 학습한다. 이 모델을 통해 임의의 위치에서의 음원 신호 분포를 예측하고, 관측된 특징과의 공간 가능성을 계산하여 마이크로폰의 위치를 추정한다.
제안 방법은 실제 실내 환경에서 평가되었으며, 기존 방법 대비 소음 환경에서 강건한 성능을 보였다. 또한 다른 센서 정보와의 통합이 용이하여, 관성 센서 기반 위치 추정과의 결합을 통해 성능을 더욱 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
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by Satoki Ogiso... kl. arxiv.org 03-27-2024
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