LOCATA 챌린지를 위한 베르 구리온 대학의 DOA 추정 알고리즘
본 논문은 Nao 로봇 마이크 어레이와 Eigenmike 구형 마이크 어레이를 이용해 LOCATA 챌린지의 정지 음원·정지 어레이 과제(1·2)를 해결하기 위한 방향성 도착(DOA) 추정 방법을 제시한다. 시간‑주파수(TF) 영역에서 직접 경로 우세(DPD) 테스트를 통해 직접음이 지배적인 TF-bin을 선별하고, 선별된 bin에 대해 MUSIC 기반 DOA를 계산한다. 이후 k‑means 군집화를 적용해 최종 스피커별 DOA를 얻는다. Nao…
저자: Lior Madmoni, Hanan Beit-On, Hai Morgenstern
본 논문은 2018년 LOCATA 챌린지에서 제공된 정지 음원·정지 어레이 과제(Tasks 1·2)를 대상으로, 두 종류의 마이크 어레이인 Nao 로봇 어레이와 Eigenmike 구형 어레이에 대한 방향성 도착(DOA) 추정 알고리즘을 상세히 기술한다. 전체 흐름은 (1) STFT 변환, (2) 어레이 특성에 맞는 전처리(포커싱·주파수 스무딩 또는 SH 변환), (3) 직접 경로 우세(DPD) 테스트를 통한 TF-bin 선택, (4) MUSIC 기반 DOA 추정, (5) k‑means 군집화를 통한 최종 스피커별 DOA 산출이다.
**1. Nao 로봇 어레이 처리**
- 마이크는 Q개의 전방향성 센서로 구성되며, 마이크 위치는 논문
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