基于Wigner-Ville分布的移动机器人语音定位中时延估计方法

发布时间：2022-08-12 20:01

　　在移动机器人语音交互中,时延估计算法的精度是影响语音定位精度的关键因素。针对在强噪声情况下,基于时延估计原理进行语音定位的精度较低的问题,提出基于维格纳-威利分布（Wigner-Ville distribution, WVD）的一次与二次相关时延估计算法。在强随机噪声环境条件下,信号间的相关计算会加大侧峰的峰值,极大程度地干扰对主峰峰值的搜索,无法准确估计时延,进而影响语音定位效果。为了减小侧峰的影响,进一步对相关峰值加窗处理。但加窗虽减小了侧峰的干扰,却导致主峰宽度变大且变化趋势平坦,也会影响时延估计精度,因此,需选择希尔伯特变换对峰值锐化处理。仿真实验研究了各算法的估计情况与时延估计的均方根误差,实验结果表明,所提出算法相比其他几种算法对时延估计性能更高。此外,实际场景实验验证了该算法的抗噪声性能。 

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
0 引 言
1 基于时延估计的机器人语音定位原理
2 基于Wigner-Ville分布的移动机器人语音人机交互时延估计
    2.1 基于WVD的一次相关时延估计(WVD1)
        1)高斯窗的时域公式为
        2)凯撒尔-贝塞尔窗的时域公式为
    2.2 基于WVD的二次相关时延估计(WVD2)
3 仿真验证与结果分析
    3.1 时延估计算法在不同信噪比条件下的估计值
    3.2 时延估计算法在不同信噪比条件下的均方根误差
4 真实场景实验分析
5 结束语


【参考文献】：
期刊论文
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[2]奇异值分解的HB加权广义互相关时延估计[J]. 齐小刚,袁列萍,刘立芳.  信号处理. 2018(10)
[3]混响环境下基于分频的广义互相关时延估计算法[J]. 胡章芳,乐聪聪,张毅,罗元,刘宇.  计算机工程. 2018(09)
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硕士论文
[1]声源定位系统时延估计算法优化研究[D]. 王春霞.河北工程大学 2012
[2]声源定位技术研究[D]. 柯昆.西安电子科技大学 2010



本文编号：3676503