Acoustic source tracking in a reverberant environment using a pairwise synchronous microphone network
Notice bibliographique
Résumé
Abstract—This paper considers acoustic source tracking in a room environment using a distributed microphone pair network. Existing time-delay of arrival (TDOA) based approaches usually require all received signals to be transmitted to central processor and synchronized to extract the TDOA measurements. The source positions are then obtained by using a subsequent localization or tracking approach. In this paper, we propose a distributed particle filtering (PF) approach to track the source using a microphone pair network. Each node is constructed by a microphone pair and TDOA measurements are extracted at local nodes. An extended Kalman filter based PF is developed to estimate the first order and the second order statistics of the source state. A consensus filter is then applied to fuse these local statistics between neighboring nodes to achieve a global estimation. Under such an approach, only the state statistics need to be transmitted and the received signals need only to be pairwise synchronized. Consequently, both communication and computational cost can be significantly reduced. Simulations under different reverberant environments demonstrate that the proposed approach outperforms the centralized sequential importance sampling based PF approach in single source tracking as well as in nonconcurrent multiple source tracking. Index Terms—Acoustic source tracking, reverberant environment, time-delay of arrival, extended Kalman particle filtering, consensus filter. I.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».