Mobile Porting and Multi-platform Runtime Performance Comparisons of Offline and Online BSS Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
The human daily and the professional life demand a high amount of communication ability, but every fourth adult above 50 is hearing-impaired, a fraction that steadily increases in an aging society. For an autonomous, self-confident and long productive life, a good speech understanding in everyday life situations is necessary to reduce the listening effort. For this purpose, an app-based assistance system is required that makes every day acoustic scenarios more transparent by the opportunity of an interactive focusing on the preferred sound source. The key component of this assistance system is the blind source separation algorithm. Developing such an app in the context of a short-term research project with limited time and limited human time to realize this goal statement raises a lot of challenges. One of the key challenges is the porting of PC-based source separation algorithms to a mobile device without the need for native implementation, and integrating these ported algorithms into the mobile graphical user interface (GUI) app. At the same time, it raises the question about the size of the penalty paid in terms of loss in runtime performance due to such porting. This paper uses the realized porting method and provides a runtime performance benchmark that compares the PC-based algorithms to the ported algorithms. It then draws a conclusion about the practicability of the porting method proposed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».