Time-Domain Beamforming and Blind Source Separation: Speech Input in the Car Environment (Hardcover, 2009)

· 제목 : Time-Domain Beamforming and Blind Source Separation: Speech Input in the Car Environment (Hardcover, 2009) 
· 분류 : 외국도서 > 기술공학 > 기술공학 > 전기공학
· ISBN : 9780387688350
· 쪽수 : 225쪽
· 출판일 : 2009-04-14

1 Introduction 1 1.1 Existing approaches: a brief overview. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 Scope and objective of the thesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.3 Outline of the thesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 2 Non-adaptive stationary beamforming 5 2.1 Problemand notations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.2 The space-frequency response for omni-directional microphones . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.3 Minimum VarianceDistortionless Response (MVDR) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.4 Data-independent beamformers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.4.1 The delay-and-sumbeamformer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.4.2 TheMVDR null beamformer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.5 Statistically optimumMVDR beamformer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.6 FromMVDR to Generalized Sidelobe Canceller (GSC) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.7 The target signal cancellation problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 2.7.1 The power-inversion effect . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 2.7.2 Robust versions of the GSC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.8 Use of directionalmicrophones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.8.1 Directionalmicrophones with the same orientation . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.8.2 Directionalmicrophones oriented to the sources . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.9 Experiments under stationary acoustic conditions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182.9.1 Experiments with the mirror array . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.9.2 Experiments with the cocooning array . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 2.10 Summary and conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 3 Implicit adaptation control for beamforming 27 3.1 Adaptive interference canceller . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 3.2 Implicit adaptation control with a pseudo-optimal step-size . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3.3 ILMS transient behavior and stability . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 3.3.1 Transient convergence and divergence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 3.3.2 About the stability . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 3.4 Robustness improvement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 3.5 Experiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 3.5.1 Experiments with the mirror array . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 3.5.2 Experiment with the cocooning array . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 3.6 Summary and conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 4 Second-Order Blind Source Separation 43 4.1 Problemand notations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 4.1.1 Froma scalar to a convolutivemixture model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 4.1.2 Separation constraints and degrees of freedom. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 4.2 Nonstationarity and source separation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 4.2.1 The insufficiency of decorrelation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 i 4.2.2 Nonstationarity-based separation cost function. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 4.3 Gradient-basedminimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 4.3.1 Standard gra