Theoretical Framework for the Optimization of Microphone Array Configuration for Humanoid Robot Audition

要約

人型ロボットの重要な側面は聴覚です。
これまでの研究では、さまざまな構成のマイクロホンアレイに基づいて音の定位と音源分離が可能なロボットシステムを紹介してきました。
ただし、これらのアレイの設計に関する理論的枠組みは提示されていません。
現在の論文では、新しいアレイ品質尺度に基づいた設計フレームワークが提案されています。
この測定は、耳以外のマイクの位置を考慮した一般化頭部伝達関数 (GHRTF) で構成される行列の有効ランクに基づいています。
この測定値は、理論的には、ビームフォーミングの堅牢性や DOA 推定精度などの標準的なアレイのパフォーマンス測定値に関連していることが示されています。
次に、その対策を適用してマイクロフォン アレイのサンプル設計を作成します。
それらの性能は数値的に調査され、提案された理論的枠組みに基づいてアレイ設計の利点が検証されます。

要約(オリジナル)

An important aspect of a humanoid robot is audition. Previous work has presented robot systems capable of sound localization and source segregation based on microphone arrays with various configurations. However, no theoretical framework for the design of these arrays has been presented. In the current paper, a design framework is proposed based on a novel array quality measure. The measure is based on the effective rank of a matrix composed of the generalized head related transfer functions (GHRTFs) that account for microphone positions other than the ears. The measure is shown to be theoretically related to standard array performance measures such as beamforming robustness and DOA estimation accuracy. Then, the measure is applied to produce sample designs of microphone arrays. Their performance is investigated numerically, verifying the advantages of array design based on the proposed theoretical framework.

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