在移動(dòng)機(jī)器人語音交互中,時(shí)延估計(jì)算法的精度是影響語音定位精度的關(guān)鍵因素。針對(duì)在強(qiáng)噪聲情況下,基于時(shí)延估計(jì)原理進(jìn)行語音定位的精度較低的問題,提出基于維格納-威利分布（Wigner-Ville distribution, WVD）的一次與二次相關(guān)時(shí)延估計(jì)算法。在強(qiáng)隨機(jī)噪聲環(huán)境條件下,信號(hào)間的相關(guān)計(jì)算會(huì)加大側(cè)峰的峰值,極大程度地干擾對(duì)主峰峰值的搜索,無法準(zhǔn)確估計(jì)時(shí)延,進(jìn)而影響語音定位效果。為了減小側(cè)峰的影響,進(jìn)一步對(duì)相關(guān)峰值加窗處理。但加窗雖減小了側(cè)峰的干擾,卻導(dǎo)致主峰寬度變大且變化趨勢(shì)平坦,也會(huì)影響時(shí)延估計(jì)精度,因此,需選擇希爾伯特變換對(duì)峰值銳化處理。仿真實(shí)驗(yàn)研究了各算法的估計(jì)情況與時(shí)延估計(jì)的均方根誤差,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出算法相比其他幾種算法對(duì)時(shí)延估計(jì)性能更高。此外,實(shí)際場(chǎng)景實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法的抗噪聲性能。 

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
0 引 言
1 基于時(shí)延估計(jì)的機(jī)器人語音定位原理
2 基于Wigner-Ville分布的移動(dòng)機(jī)器人語音人機(jī)交互時(shí)延估計(jì)
    2.1 基于WVD的一次相關(guān)時(shí)延估計(jì)(WVD1)
        1)高斯窗的時(shí)域公式為
        2)凱撒爾-貝塞爾窗的時(shí)域公式為
    2.2 基于WVD的二次相關(guān)時(shí)延估計(jì)(WVD2)
3 仿真驗(yàn)證與結(jié)果分析
    3.1 時(shí)延估計(jì)算法在不同信噪比條件下的估計(jì)值
    3.2 時(shí)延估計(jì)算法在不同信噪比條件下的均方根誤差
4 真實(shí)場(chǎng)景實(shí)驗(yàn)分析
5 結(jié)束語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3676503