多样动态声学条件下声源距离估计
声音
2023-09-19 v1 音频与语音处理
摘要
在真实世界中定位移动声源涉及确定其相对于麦克风的方向角（DOA）和距离。DOA 估计的进展得益于数据驱动方法，这些方法利用具有多样环境中麦克风阵列录音的大型开源数据集进行优化。相比之下，声源距离估计仍研究不足。现有方法假设由非重合麦克风录音，使用易受房间混响差异影响的方法。我们提出一种 CRNN，能够在具有多样房间的多个数据集上估计移动声源的距离，优于近期发表的方法。我们还刻画了模型性能作为声源距离与不同训练损失函数的关系。该分析揭示了使用将模型误差按声源真实距离反比加权的损失进行训练的最优性。我们的研究首次证明声源距离估计可使用深度学习在多样声学条件下实现。
引用
@article{arxiv.2309.09288,
title = {Sound Source Distance Estimation in Diverse and Dynamic Acoustic Conditions},
author = {Saksham Singh Kushwaha and Iran R. Roman and Magdalena Fuentes and Juan Pablo Bello},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.09288},
year = {2023}
}
备注
Accepted in WASPAA 2023