混响噪声下声源定位与跟踪的多特征自适应IMM粒子滤波算法
刘望生1
潘海鹏1
王明环2
1.浙江理工大学机械与自动控制学院,浙江杭州3100182.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,浙江杭州310012
摘要：针对混响噪声下声源定位精度低和鲁棒性弱等问题,提出了多特征自适应IMM粒子滤波算法.该算法以麦克风接收信号的多特征作为观测信息,采用空时相关和迭代滤波建立了时延选择机制和波束输出能量优化机制,并在两者的基础上构建了似然函数以获得合理的声源位置信息.考虑到说话人运动的随机性,给出了自适应IMM算法,通过在线粒子集生成并将不同过程方差的模型进行交互来拟合说话人的不同运动模式,改善了说话人跟踪系统的稳健性.仿真和实测结果表明,所提算法利用了多特征定位信息的互补性,降低了观测误差不确定性对声源位置估计的影响,增强了随机运动声源跟踪系统的鲁棒性,提高了系统的定位精度.
关键词：声源定位粒子滤波多特征室内混响麦克风阵列交互式多模型
资助基金：国家自然科学基金(51975532)
论文发表日期：2023-03-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 477-484 )
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