【摘 要】
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针对分布式麦克风网络中的说话人跟踪问题,提出一种自适应交互式多模型粒子滤波算法,以实现复杂环境下对说话人的分布式跟踪.首先,对分布式麦克风网络中的说话人跟踪问题建立状态空间模型,并利用贝叶斯滤波理论求解该问题.然后,将交互式多模型与粒子滤波相结合,提出一种双粒子滤波方法对运动模型的转换概率进行自适应估计,以更好地对多种运动模式的说话人进行跟踪.最后,应用一致性算法对分布式麦克风网络中各节点说话人位置矢量的后验分布进行最优融合,从而可能得到全局的最优估计结果.该算法不要求状态空间模型中运动模型转换概率已知,
【机 构】
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大连理工大学信息与通信工程学院,北京三听科技有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61771091,61871066),国家“八六三”高技术研究发展计划资助项目(2015AA016306),辽宁省自然科学基金资助项目(20170540159),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(DUT17LAB04).
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针对分布式麦克风网络中的说话人跟踪问题,提出一种自适应交互式多模型粒子滤波算法,以实现复杂环境下对说话人的分布式跟踪.首先,对分布式麦克风网络中的说话人跟踪问题建立状态空间模型,并利用贝叶斯滤波理论求解该问题.然后,将交互式多模型与粒子滤波相结合,提出一种双粒子滤波方法对运动模型的转换概率进行自适应估计,以更好地对多种运动模式的说话人进行跟踪.最后,应用一致性算法对分布式麦克风网络中各节点说话人位置矢量的后验分布进行最优融合,从而可能得到全局的最优估计结果.该算法不要求状态空间模型中运动模型转换概率已知,
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