A multistage minimum variance distortionless response beamformer for noise reduction
Notice bibliographique
Résumé
This paper develops a multistage approach to the implementation of the minimum variance distortionless response (MVDR) beamformer. It first divides the microphone array of M sensors into M/2 subarrays with each subarray having only two microphones, and a two-channel MVDR beamformer is performed with each subarray. The M/2 subarrays' outputs are then treated as the inputs of M/4 subarrays of two channels in the next stage. Similarly, a two-channel MVDR beamformer is performed with each subarray in the second stage. This process is repeated till the last stage that has only a single output. This multistage MVDR beamformer has the following properties: (1) Its performance is identical to that of the conventional MVDR beamformer in spatially uncorrelated noise; (2) it is much more robust than the conventional MVDR beamformer in diffuse noise, i.e., it has a significantly higher white noise gain as compared to the traditional MVDR beamformer; and (3) its complexity is an order of magnitude smaller than that of the traditional MVDR beamformer. This basic principle can also be easily generalized to the case where every subarray has more than two microphones.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».