Estimation problems like room geometry estimation and localization of acoustic reflectors are of great interest and importance in robot and drone audition. Several methods for tackling these problems exist, but most of them rely on information about times-of-arrival (TOAs) of the acoustic echoes. These need to be estimated in practice, which is a difficult problem in itself, especially in robot applications which are characterized by high ego-noise. Moreover, even if TOAs are successfully extracted, the difficult problem of echolabeling needs to be solved. In this paper, we propose multiple expectation-maximization (EM) methods, for jointly estimating the TOAs and directions-of-arrival (DOA) of the echoes, with a uniform circular array (UCA) and a loudspeaker in its center for probing the environment. The different methods are derived to be optimal under different noise conditions. The experimental results show that the proposed methods outperform existing methods in terms of estimation accuracy in noisy conditions. For example, it can provide accurate estimates at SNR of 10 dB lower compared to TOA extraction from room impulse responses, which is often used. Furthermore, the results confirm that the proposed methods can account for scenarios with colored noise or faulty microphones. Finally, we show the applicability of the proposed methods in mapping of an indoor environment.

中文翻译：

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使用期望最大化方法估计声学回声

诸如房间几何估计和声反射器定位之类的估计问题在机器人和无人机试听中非常有趣和重要。存在多种解决这些问题的方法，但大多数方法依赖于声学回声的到达时间 (TOA) 信息。这些需要在实践中进行估计，这本身就是一个难题，尤其是在具有高自我噪声特征的机器人应用中。而且，即使TOA提取成功，回声标记的难题也需要解决。在本文中，我们提出了多种期望最大化 (EM) 方法，用于联合估计回声的 TOA 和到达方向 (DOA)，使用均匀圆形阵列 (UCA) 和位于其中心的扬声器来探测回波环境。不同的方法被推导出在不同的噪声条件下是最优的。实验结果表明，所提出的方法在噪声条件下的估计精度方面优于现有方法。例如，与经常使用的从房间脉冲响应中提取的 TOA 相比，它可以在 SNR 低 10 dB 的情况下提供准确的估计。此外，结果证实所提出的方法可以解决有色噪声或麦克风故障的情况。最后，我们展示了所提出的方法在室内环境映射中的适用性。与经常使用的从房间脉冲响应中提取的 TOA 相比，它可以在 SNR 低 10 dB 的情况下提供准确的估计。此外，结果证实所提出的方法可以解决有色噪声或麦克风故障的情况。最后，我们展示了所提出的方法在室内环境映射中的适用性。与经常使用的从房间脉冲响应中提取的 TOA 相比，它可以在 SNR 低 10 dB 的情况下提供准确的估计。此外，结果证实所提出的方法可以解决有色噪声或麦克风故障的情况。最后，我们展示了所提出的方法在室内环境映射中的适用性。