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小米隨身藍牙喇叭進入發燒排行的影片

音源定位及分離之陪伴機器人

為了解決小米隨身藍牙喇叭的問題，作者顏姿宜 這樣論述：

聲音來源定位及分離所得到的資訊，可以幫助機器人提供更多的功能。以陪伴機器人(Companion Robot)和社交機器人(Social Robot)為例，前者在服務長者或年幼的使用者時，可以得知周遭用戶各別的指令，執行相對應的功能；後者則可避免機器人在社交場合上出現雞同鴨講的現象。本論文即是針對陪伴機器人的需求研究，使用麥克風陣列收音，先以MUSIC (MUltiple SIgnal Classification)演算法進行多音源的定位，接著由此結果找出適當的音源資訊，再以GCC-NMF (Generalized Cross Correlation – Non-Negative Matrix

Factorization)演算法，完成音訊分離，最終目的在於能呈現出各個音源的方位和音頻資訊，以利後續分析。實驗環境為背景噪音45~55 dB的室內空間，以手機、藍牙喇叭播放聲音和人聲做為測試聲音，音量控制在65~75 dB(此為一般說話的聲音大小)。由於陪伴機器人是假定在一個小家庭內使用，且選用的麥克風陣列為四個麥克風一組，因此本論文的重點以不大於三個的音源為主，進行定位及分離。根據實驗結果，音源定位可以量測到距離1.5公尺以內的音源，且角度誤差大約在正負3度之間，電腦的計算時間約0.45秒，相較於傳統的Beamforming來說，時間已大幅縮短。而在音訊分離前加入挑選麥克風聲道的步驟，

不論是從圖表分析還是實際聆聽音檔，都可以看到分離的效果明顯提升。