論文の概要: Iterative Sound Source Localization for Unknown Number of Sources

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12273v1
• Date: Fri, 24 Jun 2022 13:19:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-27 14:58:02.794234
• Title: Iterative Sound Source Localization for Unknown Number of Sources
• Title（参考訳）: 未知数の音源に対する反復音源定位
• Authors: Yanjie Fu, Meng Ge, Haoran Yin, Xinyuan Qian, Longbiao Wang, Gaoyan Zhang, Jianwu Dang
• Abstract要約: 終端基準を満たすまで、各音源のDOAをしきい値なしで反復的に抽出できるISSLと呼ばれる反復音源定位手法を提案する。 我々のISSLは、既存のしきい値ベースのアルゴリズムと比較して、DOA推定とソース番号検出の両方で大幅な性能改善を実現しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.006589498243336
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sound source localization aims to seek the direction of arrival (DOA) of all sound sources from the observed multi-channel audio. For the practical problem of unknown number of sources, existing localization algorithms attempt to predict a likelihood-based coding (i.e., spatial spectrum) and employ a pre-determined threshold to detect the source number and corresponding DOA value. However, these threshold-based algorithms are not stable since they are limited by the careful choice of threshold. To address this problem, we propose an iterative sound source localization approach called ISSL, which can iteratively extract each source's DOA without threshold until the termination criterion is met. Unlike threshold-based algorithms, ISSL designs an active source detector network based on binary classifier to accept residual spatial spectrum and decide whether to stop the iteration. By doing so, our ISSL can deal with an arbitrary number of sources, even more than the number of sources seen during the training stage. The experimental results show that our ISSL achieves significant performance improvements in both DOA estimation and source number detection compared with the existing threshold-based algorithms.
• Abstract（参考訳）: 音源定位は、観測されたマルチチャンネルオーディオから全ての音源の到着方向(DOA)を求めることを目的としている。 未知のソース数の実用的な問題に対して、既存のローカライゼーションアルゴリズムは、確率ベースの符号化(空間スペクトル)を予測し、あらかじめ決定された閾値を用いてソース数と対応するDOA値を検出する。 しかし、これらのしきい値に基づくアルゴリズムは、しきい値の選択によって制限されるため、安定ではない。 この問題に対処するため, 終端基準を満たすまで各音源のDOAをしきい値なしに繰り返し抽出できる ISSL という反復音源定位手法を提案する。 しきい値に基づくアルゴリズムとは異なり、ISSLはバイナリ分類器に基づくアクティブなソース検出器ネットワークを設計し、残留空間スペクトルを受け入れ、繰り返しを停止するかを決定する。 そうすることで、ISSLは任意の数のソースを扱うことができ、トレーニング段階で見られるソースの数よりもも多いのです。 実験の結果,既存のしきい値に基づくアルゴリズムと比較して,DOA推定とソース数検出の両方において,ISSLは大幅な性能向上を実現していることがわかった。

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