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Enregistrement W2014412383 · doi:10.1121/1.4780270

Beamforming beyond the λ/2 limit with microphone arrays

2003· article· en· W2014412383 sur OpenAlexaff
Philippe Moquin, Stéphane Dedieu, Rafik Goubran

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSpeech and Audio Processing
Établissements canadiensCarleton UniversityMitel (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrophoneDirectivityBeamwidthAcousticsBeamformingNoise-canceling microphoneComputer scienceOmnidirectional antennaSIGNAL (programming language)Microphone arrayTelecommunicationsPhysicsLoudspeakerAntenna (radio)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One limitation of microphone arrays is that the inter-microphone spacing is restricted to λ/2 of the shortest wavelength (highest frequency) of interest. For an increase in frequency range, the array must either be made smaller (thereby losing low-frequency directivity) or the number of microphones must be increased (thereby increasing cost). The other problem is that the beamwidth decreases with increasing frequency and sidelobes become more problematic. This results in significant off-axis ‘‘coloration’’ of the signals. The extension of the working frequency range for an existing narrow-band (300–3 kHz) telephony microphone array to wide-band telephony (up to 7 kHz), without modifying its geometry and the number of microphones will be shown. Microphones are embedded in a diffraction structure that provides the desired directivity at high frequencies. To provide the desired directionality at lower frequencies, beamforming of the microphones is performed using digital signal processing techniques. The combination of beamforming and embedding the microphones in a diffraction structure that provides the desired directivity at high frequencies addresses the two weaknesses that arise in previous approaches: low-frequency directivity with small arrays and high-frequency difficulties that arise in conventional sensor arrays. [Work supported in part by Carleton University.]

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,005

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,205 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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