仪器仪表学报

作者：刘望生，刘艳梅

单位：刘望生,浙江理工大学信息科学与工程学院杭州310018,lwsh22@hotmail.com,刘艳梅,浙江理工大学信息科学与工程学院杭州310018,lmail80@163.com,

关键词：室内混响;多特征;声源跟踪;交互式多模型;粒子滤波

针对室内强混响低信噪比下单特征声源跟踪精度低和稳健性差的问题，提出了一种多特征优化鲁棒跟踪算法。该算法建立了基于时延估计多假设模型的多特征优化机制，克服了混响噪声下单特征定位性能差的缺陷。为了提高多特征优化机制对说话人随机运动的稳健性，提出了交互式多模型（InteractingMultipleModel,IMM）粒子滤波改进算法，通过对模型噪声方差和模型概率实时调整，增强了多特征优化机制的鲁棒性。仿真分析和实际测试结果表明，在多特征优化机制下，IMM改进算法比已有模型位置平均均方根误差（RootMeanSquareError,RMSE）降低约12%；在IMM改进算法下，多特征优化机制相对其他算法位置平均RMSE降低89.6%左右。该算法明显消除了混响噪声的不利影响，提高了声源定位与跟踪的精度和鲁棒性。

来源：2024年第8期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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