Nâng cao chất lượng phát hiện sự kiện âm thanh trong bài toán định vị nguồn âm theo nguyên lý TDOA
222 lượt xemDOI:
https://doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.80.2022.60-70Từ khóa:
Định vị nguồn âm; TDOA; ICA.Tóm tắt
Bài báo trình bày một số kết quả nghiên cứu giải pháp nâng cao chất lượng định vị nguồn âm sử dụng nguyên lý TDOA, trong trường hợp loại nguồn âm cần định vị được xác định trước. Trong đó đề xuất giải pháp cải thiện chất lượng phát hiện sự kiện âm thanh dựa trên bộ lọc tương quan kết hợp với tiền xử lý tín hiệu bằng kỹ thuật phân tích thành phần độc lập ICA. Trên cơ sở phân tích lý thuyết và tiến hành mô phỏng Monte-Carlo trên Matlab, kết hợp với dữ liệu được thu thập trong điều kiện thực tế bài báo sẽ đánh giá hiệu quả của giải pháp được đề xuất, qua đó cho phép nâng cao chất lượng định vị nguồn âm theo nguyên lý TDOA.
Tài liệu tham khảo
[1]. Trần Công Thìn, Bùi Ngọc Mỹ, Nguyễn Huy Hoàng, Phạm Văn Hòa, ''Xây dựng giải pháp định vị nguồn âm theo nguyên lý TDOA trong điều kiện vận tốc âm thanh biến đổi'', Hội thảo Ứng dụng Công nghệ cao vào thực tiễn - 60 năm phát triển Viện KH-CN quân sự, (2020).
[2]. Lê Bá Long, Sách hướng dẫn học tập Xác suất thống kê. Hà Nội: Học viện Công nghệ Bưu chính viễn thông, (2006).
[3]. Maximo Cobos, “A Survey of Sound Source Localization Methods in Wireless Acoustic Sensor Networks”, Wireless Communications and Mobile Computing, pp. 1–24, (2017).
[4]. F.-G. Zeng, K. Nie, G. S. Stickney, Y.-Y. Kong, M. Vongphoe, A. Bhargave, C. Wei, & K. Cao. “Speech recognition with amplitude and frequency modulations”. Proceedings of the National Academy of Sciences, 102(7), pp. 2293–2298, (2005).
[5]. G. T. Wang, X. W. Liang, Y. Y. Xue, C. Li, & Q. Ding. “Algorithm Used to Detect Weak Signals Covered by Noise in PIND”. International Journal of Aerospace Engineering, 2019, pp. 1–10, (2019).
[6]. Adrián-Martínez, S. et al. “Acoustic Signal Detection Through the Cross-Correlation Method in Experiments with Different Signal to Noise Ratio and Reverberation Conditions”. In: Garcia Pineda, M., Lloret, J., Papavassiliou, S., Ruehrup, S., Westphall, C. (eds) Ad-hoc Networks and Wireless. ADHOC-NOW 2014. Lecture Notes in Computer Science(), vol 8629. Springer, Berlin, Heidelberg, (2015).
[7]. Zhang, H., McLoughlin, I., & Song, Y. “Robust sound event recognition using convolutional neural networks”. In 2015 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp. 559-563, (2015).
[8]. Giambattista Parascandolo and Heikki Huttunen and Tuomas Virtanen. “Recurrent Neural Networks for Polyphonic Sound Event Detection in Real Life Recordings”. CoRR, abs/1604.00861, (2016).
[9]. Kay, S. Fundamentals of Statistical Signal Processing: Estimation Theory. Prentice-Hall, Inc, (1993).
[10]. Ali Mohammad-Djafari. Non Gaussianity and Non Stationarity modeled through Hidden Variables and their use in ICA and Blind Source Separation, (2007).
[11]. Hyvärinen, A., Karhunen, J., & Oja, E. Independent Component Analysis. John Wiley & Sons, Inc, (2001).
