| Item type |
National Convention(1) |
| 公開日 |
2017-03-16 |
| タイトル |
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タイトル |
Iterative Outlier Removal Method Using In-Cluster Variance Changes in Multi-Microphone Array Sound Source Localization. |
| 言語 |
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言語 |
eng |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
人工知能と認知科学 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
| 著者所属 |
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東工大 |
| 著者所属 |
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東工大 |
| 著者所属 |
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東工大 |
| 著者所属 |
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東工大/ホンダRIJ |
| 著者名 |
Daniel, Gabriel
小島, 諒介
干場, 功太郎
中臺, 一博
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
In recent studies sound based localization plays a great role in fields such as Robot Audition and Spatial Bird Song Localization. It is difficult to distinguish between a valid sound source and environmental noises. This paper proposes an outlier-robust sound source localization method using multiple microphone arrays. Proposed algorithm has been tested on three datasets: a simulation dataset and two datasets of bird songs recorded in the real environment with different microphone array layouts. The algorithm has been compared with other outlier extraction techniques. We confirmed the effectiveness of the proposed algorithm. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN00349328 |
| 書誌情報 |
第79回全国大会講演論文集
巻 2017,
号 1,
p. 229-230,
発行日 2017-03-16
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| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |