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利用四元数输出改进声事件定位与检测中的DOA估计( Improvement of DOA Estimation by using Quaternion Output in Sound Event Localization and Detection )
Y Sudo K Itoyama K Nishida K Nakadai
本文描述了在声场景和事件检测与分类(DCASE)2019任务3中使用四元数输出改进波达方向(DOA)估计性能。DCASE 2019 Task3的重点是声音事件定位和检测(SELD)，它是一个除了传统的声音事件检测(SED)之外，还可以同时估计声源方向的任务。基线法直接回归声源方向角。然而，角是一个周期函数，它具有不连续性，这可能会使学习不稳定。具体而言，即使-180°和180°在相同的温度下，也会计算出较大的损失。用分类方法代替回归方法估计DOA角可以解决这种不连续性的不稳定性，但这也造成了计算的局限性。本文提出在神经网络输出层引入连续函数四元数，而不是直接估计声源方向角。该方法只需改变现有神经网络的输出即可实现，且不显著增加中间层的参数数。实验结果表明，该方法在不明显增加参量的前提下，提高了DOA估计精度。
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