Abstract-När en mikroantenn fordon (MAV) fångar ljud som avges från en mark- eller antennkälla, dess motorer och propellrar är mycket närmare mikrofon(er) än ljudkällan, vilket leder till extremt låga signal-till-brus-förhållanden (SNR), t.ex., −15 dB. Medan mikrofon-array tekniker har undersökts intensivt, deras tillämpning på MAV-baserade ego-buller minskning har rapporterats i sällsynta fall i litteraturen. För att fylla denna lucka implementerar och jämför vi tre typer av mikrofonarrayalgoritmer för att förbättra det målljud som fångas upp av en MAV. Dessa algoritmer inkluderar en nyligen framtagen teknik, tid-frekvens spatial filtrering, och två välkända tekniker, strålformning och blind källkod separation. I synnerhet, baserat på observationen att målljudet och egobullret vanligtvis har koncentrerat energin till glest isolerade tid-frekvensbehållare, föreslår vi att man använder tids-frekvensbearbetningsmetoden, som formulerar ett rumsligt filter som kan förbättra en målriktning baserad på lokal riktning för ankomstskattningar vid enskilda tid-frekvensbehållare. Genom att utnyttja den akustiska signalens tidsfrekventa gleshet arbetar detta rumsliga filter robust för ljudförstärkning i närvaro av stark egobuller. Vi analyserar i detalj de tre teknikerna och genomför en jämförande utvärdering med verkligt inspelade MAV-ljud. Experimentella resultat visar överlägsenheten av separation av blinda källor och tidsfrekvensfiltrering i låg-SNR-scenarier.
Tid-frekvens bearbetning, ett nyligen föreslaget tillvägagångssätt, utnyttjar glesheten i den akustiska signalen i tidfrekvensdomänen för att utforma ett rumsligt filter som förbättrar signalen från en önskad riktning REF.
Microphone-Array Ego-Noise Reduction Algorithms for Auditory Micro Aerial Vehicles
{'venue': 'IEEE Sensors Journal', 'journal': 'IEEE Sensors Journal', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}