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Enregistrement W2019924949 · doi:10.1121/1.2828216

Adaptive wave field synthesis

2008· article· en· W2019924949 sur OpenAlexaff
Philippe-Aubert Gauthier

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnechoic chamberReproductionComputer scienceField (mathematics)Basis (linear algebra)AcousticsSound recording and reproductionNoise (video)AmbisonicsLoudspeakerMathematicsPhysicsArtificial intelligenceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wave field synthesis (WFS) is a sound field reproduction technology which assumes that the reproduction environment is anechoic. A real reproduction space reduces the objective accuracy of WFS. This research involves the improvement of WFS performance by active noise control and adaptive filters. Simulations of sound field reproduction in a three-dimensional space show the physical possibility of progressive sound field reproduction in a closed space on the basis of optimal control of the reproduction errors at a sensor array. The proposed solution is adaptive wave field synthesis (AWFS). The originality of AWFS is the combination of the minimization of the reproduction error along with a penalty for any departure from the WFS solution. AWFS is theoretically analyzed on the basis of singular value decomposition. This suggests that the AWFS underlying mechanism is independent radiation mode control. Two adaptive algorithms for AWFS are developed. An experimental AWFS system is tested in different rooms (hemi-anechoic, laboratory, reverberant). It shows that AWFS performs better than WFS: AWFS significantly reduces the room effects on sound field reproduction. The algorithm based on independent radiation mode control contributes to the enlargement of the effective reproduction region. The thesis is written in French and in English.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,225 · 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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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