音频定位流形上的粒子滤波
人工智能
2010-03-03 v2 声音
摘要
我们提出了一种新颖的粒子滤波算法，用于使用麦克风阵列跟踪移动声源。如果阵列中有N个麦克风，我们随时间使用单个粒子滤波器跟踪所有 个延迟。由于已知在高维空间中进行跟踪充满困难，我们转而将这些延迟所在的低维流形模型集成到我们的粒子滤波器中。我们的流形模型基于通过随机投影树对低维流形进行建模的工作[1]。此外，基于在线学习的最新进展，我们还为粒子滤波算法引入了一种新的加权方案。我们表明，集成了流形模型的这种新颖的TDOA跟踪算法在音频跟踪任务上可以大大优于标准粒子滤波器。
引用
@article{arxiv.1003.0659,
title = {Particle Filtering on the Audio Localization Manifold},
author = {Evan Ettinger and Yoav Freund},
journal= {arXiv preprint arXiv:1003.0659},
year = {2010}
}