分布式IMM无味卡尔曼滤波器，用于麦克风阵列网络中的扬声器跟踪

在本文中，我们首先提出一种分布式无味卡尔曼滤波器（DUKF），以克服测量的非线性说话者追踪中的模型。 接下来，针对室内环境中说话人的不同运动动力学，我们介绍了交互多模型（IMM）算法，并提出了分布式交互多模型无味卡尔曼滤波器（IMM-UKF）来估计随时间变化的讲话者的位置在麦克风阵列网络中。 在基于分布式IMM-UKF的扬声器跟踪方法中，一对麦克风在每个节点处接收到的语音信号的到达时间差（TDOA）通过广义互相关（GCC）方法进行估算，然后采用分布式IMM- UKF用于跟踪扬声器中麦克风的位置和速度随时间变化很大的扬声器阵列网络。 所提出的方法可以在网络中全局估计说话人的位置，并在嘈杂和混响的环境中稳健地获得说话人运动的平滑轨迹，并且可扩展用于说话人跟踪。 仿真和实际实验结果表明了所提出的说话人跟踪方法的有效性。