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Enregistrement W2090670895 · doi:10.1121/1.4809197

Distortion of interfering speech in the aggregate beamformer

2003· article· en· W2090670895 sur OpenAlexaff
David I. Havelock

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSpeech and Audio Processing
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeamformingDistortion (music)ResidualNoise (video)Beam (structure)Sampling (signal processing)AcousticsComputer scienceSIGNAL (programming language)Adaptive beamformerSpeech recognitionTelecommunicationsAlgorithmOpticsPhysicsArtificial intelligenceBandwidth (computing)Amplifier

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aggregate beamformer is an alternative to conventional beamformers. It samples an array of sensors randomly, reducing the undesired off-beam signals to noise. Important advantages of this technique over conventional beamforming are the reduced front-end hardware requirements, such as anti-alias filters, the ability to operate at a lower total sampling rate, particularly for arrays with many elements, and improved beamforming time-delay resolution without the need for interpolation. The aggregate beamformer output contains residual noise that is proportional to the level of interfering off-beam signals. On-beam signals do not cause residual noise. The residual noise level is controlled by adjusting the total sampling rate. In speech applications, the residual noise is perceived as a distortion of the off-beam signal. This distortion may help to discriminate desired (on-beam) and undesired (off-beam) speech. The principles of operation of the aggregate beamformer are described and a demonstration of the residual noise in a speech pick-up application is presented.

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)0,004
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,232 · 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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