Abstract-Tracking högtalare i flerpartssamtal utgör en grundläggande uppgift för automatisk mötesanalys. I den här artikeln presenterar vi ett nytt probabilistiskt tillvägagångssätt för att gemensamt spåra placeringen och talandet av flera högtalare i en multisensor mötesrum, utrustad med ett litet mikrofonsystem och flera okalibrerade kameror. Vårt ramverk bygger på en blandad dynamisk grafisk modell definierad på en flerpersonsstatsrymd, som innehåller en uttrycklig definition av en närhetsbaserad interaktionsmodell. Modellen integrerar audiovisuella (AV) data genom en ny observationsmodell. Ljudobservationer härleds från en källlokaliseringsalgoritm. Visuella observationer baseras på modeller av människohuvudens form och rumsliga struktur. Ungefärlig slutsats i vår modell, som behövs med tanke på dess komplexitet, utförs med ett Markov Chain Monte Carlo partikelfilter (MCMC-PF), vilket resulterar i hög provtagningseffektivitet. Vi presenterar resultat-baserat på ett objektivt utvärderingsförfarande-som visar att vår ram 1) är kapabel att lokalisera och spåra position och tala aktivitet av flera mötesdeltagare som deltar i verkliga samtal med god noggrannhet, 2) kan hantera fall av visuell rörmokeri och ocklusion, och 3) avsevärt överträffar en traditionell provtagningsbaserad metod.
Gatica-Perez m.fl. REF föreslog en multi-peaker tracker med ungefärlig inference implementerad med en Markov kedja Monte Carlo partikelfilter (MCMC-PF).
Audiovisual Probabilistic Tracking of Multiple Speakers in Meetings
{'venue': 'IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}