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本文提出一种基于采样交互的多模型粒子滤波方法,实现了对随意运动说话人的有效跟踪。该方法根据说话人跟踪问题的特点,用马尔可夫跳变系统描述说话人的动态特性,用粒子滤波方法估计说话人的位置。在说话人跟踪过程中,通过调整滤波粒子的采样区域,完成交互式多模型方法中的输入交互,这不仅实现了各子滤波器中粒子数目的任意设定,避免了模型转换过程中的性能退化现象,而且取消了对模型后验概率密度函数的高斯分布假定,增强了说话人跟踪系统的鲁棒性。计算机仿真实验结果验证了本文方法的有效性。 相似文献
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基于迭代中心差分卡尔曼滤波的说话人跟踪方法 总被引:3,自引:0,他引:3
利用状态空间方法对说话人进行语音跟踪时,观测方程的非线性会影响说话人位置的估计精度。该文将迭代滤波理论与中心差分卡尔曼滤波技术相结合,提出迭代的中心差分卡尔曼滤波方法,并应用于说话人跟踪系统。仿真实验结果表明,该文所提出的方法减少了系统线性化误差,增强了滤波算法的鲁棒性,提高了说话人跟踪精度。 相似文献
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非线性系统中状态和参数联合估计的双重粒子滤波方法 总被引:4,自引:0,他引:4
该文提出了一种双重粒子滤波方法,对存在未知参数的非线性系统进行状态和参数联合估计。该方法采用基于充分统计量的粒子滤波技术,避免了重采样过程中的粒子枯竭现象;采用贝塔分布拟合系统参数的后验分布,不仅充分利用了先验信息,而且避免了对高斯分布拖尾部分的采样,提高了粒子的采样效率。仿真实验结果表明,该方法提高了非线性系统中状态和参数的估计精度,降低了滤波器对初始误差的敏感性。 相似文献
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对贝叶斯估计的原理及应用进行了综述,在系统阐述贝叶斯估计理论的基础上,按照对后验概率密度函数表示方式的不同,分析和总结了隐马尔可夫模型、卡尔曼滤波、分布拟合滤波以及粒子滤波等算法的特点、使用方法和使用范围;最后,对贝叶斯估计的发展方向进行了展望. 相似文献
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本文利用磁阻式同步电动机的dq0坐标系下的数学模型,推导了几种优化控制策略下的电流角,并建立了考虑铁损的磁阻电动机的直接力矩控制系统。 相似文献
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针对多说话人跟踪的非线性系统模型,提出了一种基于数值积分卡尔曼-概率假设密度滤波的多说话人跟踪方法。该方法采用麦克风阵列的时间延迟估计作为观测数据,利用具有三次代数精度的球面-径向数值积分准则计算非线性系统贝叶斯滤波器中的多维积分,通过数值积分卡尔曼滤波和概率假设密度滤波对后验多说话人状态的一阶统计量进行估计,并通过递推更新得到说话人状态信息,实现非线性高斯系统的多说话人跟踪。该方法无需求解非线性系统函数的雅克比矩阵,且计算量较小。仿真实验分析了检测概率、虚警点数目、采样周期、信噪比以及混响时间变化时跟踪算法的性能。实验结果表明,该方法降低了系统模型非线性对滤波算法的影响,增强了跟踪算法的鲁棒性,提高了说话人状态和数目的估计精度。 相似文献
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