基于Wigner-Ville分布的移动机器人语音定位中时延估计方法

摘要：

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.

关键词：移动机器人、语音人机交互、时延估计、Wigner-Ville分布、希尔伯特变换

所属期刊栏目：32

分类号：TN912

资助基金：重庆市科技计划项目;重庆市教委科学技术项目

在线出版日期：2020-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：210-216