Diffusion based sound source localization with distributed networks of linear arrays

In this work, we propose a novel approach to distributed 3D sound source localization and tracking based on networks of linear microphone arrays, each of which estimates 2D Direction Of Arrival (DOA). The proposed method is computationally distributed and eliminates the need for a specialized node to collect and process all the information. Sound source localization is achieved by considering the task as a distributed optimization problem solved with diffusion strategies. Moreover, diffusion allows us to introduce cooperation between sensor nodes (i.e., local microphone arrays) to improve the localization accuracy. To this end, five different cooperation strategies that are meant to reduce the contribution of noisy microphone arrays are proposed. Some cooperation strategies attempt to learn the error statistics of each sensor node and penalize the noisiest arrays. Others are based on geometrical considerations of the problem at hand. We also perform an analysis of different working conditions, taking into account the frequency with which the DOA estimates are available to the nodes for processing. Such an analysis helps in understanding which cooperation strategies are the most appropriate for each configuration. The presented results show that the proposed method is generally more accurate than state-of-the-art 3D localization techniques.

Questa tesi introduce un nuovo metodo distribuito per localizzare e tracciare una sorgente sonora in 3D. Ciò avviene tramite una rete di array lineari di microfoni, ognuno dei quali stima la direzione di arrivo del suono in 2D. Il metodo proposto è computazionalmente distribuito, eliminando così la necessità di un nodo dedicato a raccogliere e processare tutte le informazioni della rete. Il problema di localizzazione viene ricondotto ad un problema di ottimizzazione distribuito risolto con strategie cooperative di diffusione. Inoltre, l’uso di strategie di diffusione permette di sfruttare le la cooperazione tra i nodi della rete, ovvero array di microfoni, per migliorare l’accuratezza della localizzazione. A tal fine, vengono proposte cinque diverse strategie di cooperazione che mirano a ridurre il contributo dei sensori più rumorosi. Tra queste, alcune strategie si basano sulle statistiche di errore di ciascun sensore penalizzano gli array più rumorosi, altre su considerazioni geometriche del problema in questione. In aggiunta, vengono analizzate diverse condizioni di lavoro, tenendo conto della frequenza con cui le misure di DOA sono fruibili dai nodi per l’elaborazione. Questo permette di avere una maggiore scelta della strategia di cooperazione da utilizzare, adattandola ad ogni condizione d’impiego. I risultati mostrano che il metodo proposto è più accurato di tecniche di localizzazione 3D allo stato dell’arte.