MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1978414903 · doi:10.1109/apsipa.2013.6694113

A general approach to the design and implementation of linear differential microphone arrays

2013· article· en· W1978414903 sur OpenAlexaff
Jingdong Chen, Jacob Benesty

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSpeech and Audio Processing
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceBeamformingMicrophoneMicrophone arrayDifferential (mechanical device)Frequency domainEqualization (audio)Filter (signal processing)Filter designDomain (mathematical analysis)AlgorithmLinear filterTime domainFourier transformMathematicsTelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The design of differential microphone arrays (DMAs) and the associated beamforming algorithms have become very important problems. Traditionally, an Nth order DMA is formed by subtractively combining the outputs of two DMAs of order N-1. This method, though simple and easy to implement, suffers from a number of limitations. For example, it is difficult to design the equalization filter that is needed for compensating the array's non-uniform frequency response, particularly for high-order DMAs. In this paper, we propose a new approach to the design and implementation of linear DMAs for speech enhancement. Unlike the traditional method that works in the time domain, this proposed approach works in the short-time Fourier transform (STFT) domain. The core issue with this framework is how to design the desired differential beamformer in each subband, which is accomplished by solving a linear system consisting of N +1 fundamental constraints for an Nth-order DMA.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetSpeech and Audio ProcessingTravaux en français237 207