基于机器学习与自旋转双麦克风阵列的小型自主无人车多声源定位
声音
2020-06-30 v2 机器人学
音频与语音处理
摘要
尽管基于视觉的定位技术已针对小型自主无人车（SAUVs）进行了广泛研究，但声源定位能力尚未在 SAUVs 上得到充分发挥。本文提出了两种新方法，使 SAUVs 仅利用自旋转双麦克风阵列生成的通道间时间差（ICTD）信号，即可执行三维（3D）多声源定位（MSSL）。所提出的两种方法分别基于两种机器学习技术，即具有噪声的基于密度的空间聚类应用（DBSCAN）算法和随机抽样一致（RANSAC）算法，并在仿真和实验中对它们的性能进行了测试与比较。结果表明，这两种方法均能在混响环境中正确识别声源数量及其 3D 方位。
引用
@article{arxiv.1804.05111,
title = {Multi-Sound-Source Localization Using Machine Learning for Small Autonomous Unmanned Vehicles with a Self-Rotating Bi-Microphone Array},
author = {Deepak Gala and Nathan Lindsay and Liang Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.05111},
year = {2020}
}