强噪声背景下鲁棒的说话人跟踪

• 作者: 曹洁 李伟 李军 王进花
• 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
• 页码范围: 363-366
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.15S1086

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。

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