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摘要:
针对强噪声背景下的说话人跟踪系统,提出了一种适应于噪声统计特性未知的无迹扩展 H ∞粒子滤波方法,并将其应用于强噪声背景下的说话人跟踪问题。首先,将无迹变换(UT)变换引入到适用于噪声统计特性未知的 EHF 中取代复杂的雅克比矩阵计算,降低观测方程线性化引起的误差;接着,采用生成的无迹扩展H ∞滤波优化重要性概率密度函数,将最新观测信息引入到粒子修正过程;最后,对本方法的粒子采样实现和权重更新步骤进行了详细分析。仿真分析表明:本方法有效提升了在信噪比较低情况下的跟踪精度和鲁棒性。
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文献信息
篇名 强噪声背景下鲁棒的说话人跟踪
来源期刊 华中科技大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 说话人跟踪 粒子滤波 H ∞ 滤波 噪声统计特性 无迹变换
年,卷(期) 2015,(z1) 所属期刊栏目 仿生机器人、服务医疗机器人、语音识别
研究方向 页码范围 363-366
页数 4页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.13245/j.hust.15S1086
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 曹洁 兰州理工大学电气工程与信息工程学院 180 1035 14.0 20.0
5 王进花 兰州理工大学电气工程与信息工程学院 46 231 8.0 12.0
6 李军 兰州理工大学电气工程与信息工程学院 39 294 5.0 16.0
7 李伟 兰州理工大学电气工程与信息工程学院 24 91 5.0 7.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
说话人跟踪
粒子滤波
H ∞ 滤波
噪声统计特性
无迹变换
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
华中科技大学学报(自然科学版)
月刊
1671-4512
42-1658/N
大16开
武汉市珞喻路1037号
38-9
1973
chi
出版文献量(篇)
9146
总下载数(次)
26
总被引数(次)
88536
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