Resumen

Con el fin de mejorar la precisión de la localización de fuentes sonoras en entornos ruidosos y reverberantes, este artículo propone un método adaptativo de localización de fuentes sonoras basado en matrices de micrófonos distribuidos. Dado que las fuentes de sonido se encuentran en unos pocos puntos en el dominio espacial discreto, nuestro método puede explotar esta dispersión inherente para convertir el problema de localización en un problema de recuperación dispersa basado en la teoría de la detección compresiva (CS). En este método, se utiliza un enfoque de extracción de características en dos pasos basado en la transformada discreta del coseno (DCT) para cubrir las propiedades de corto y largo plazo de las señales acústicas y reducir las dimensiones del modelo disperso. Además, se utiliza un método de aprendizaje de diccionario (DL) en línea para ajustar el diccionario a los cambios de las señales de audio, con lo que la solución dispersa puede representar mejor las estimaciones de localización. Además, proponemos un algoritmo mejorado de reconstrucción de bloques dispersos que utiliza la minimización aproximada de la norma l0 para mejorar el rendimiento de la reconstrucción de señales dispersas en condiciones de baja relación señal-ruido (SNR). La eficacia del esquema propuesto se demuestra mediante resultados de simulación y experimentales en los que se puede obtener una mejora sustancial del rendimiento de la localización en condiciones ruidosas y reverberantes.

• Materias:Álgebra Análisis Matemático Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Algebra Mathematical Analysis Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:Mejora; localización de fuentes sonoras; entornos ruidosos y reverberantes; método adaptativo; matrices de micrófonos distribuidas; detección compresiva.
• Keywords:Enhance; sound source localization; noisy and reverberant environments; adaptive method; distributed microphone arrays; compressive sensing