MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2095462028 · doi:10.1121/1.1850032

Sound-field reproduction in-room using optimal control techniques: Simulations in the frequency domain

2005· article· en· W2095462028 sur OpenAlexaff
Philippe-Aubert Gauthier, Alain Berry, Wieslaw Woszczyk

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Adaptive Filtering Techniques
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre for Interdisciplinary Research in Music Media and TechnologyUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoudspeakerAcousticsComputer scienceReproductionSound recording and reproductionField (mathematics)Architectural acousticsActive listeningControl theory (sociology)Control (management)PhysicsMathematicsArtificial intelligenceReverberation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes the simulations and results obtained when applying optimal control to progressive sound-field reproduction (mainly for audio applications) over an area using multiple monopole loudspeakers. The model simulates a reproduction system that operates either in free field or in a closed space approaching a typical listening room, and is based on optimal control in the frequency domain. This rather simple approach is chosen for the purpose of physical investigation, especially in terms of sensing microphones and reproduction loudspeakers configurations. Other issues of interest concern the comparison with wave-field synthesis and the control mechanisms. The results suggest that in-room reproduction of sound field using active control can be achieved with a residual normalized squared error significantly lower than open-loop wave-field synthesis in the same situation. Active reproduction techniques have the advantage of automatically compensating for the room's natural dynamics. For the considered cases, the simulations show that optimal control results are not sensitive (in terms of reproduction error) to wall absorption in the reproduction room. A special surrounding configuration of sensors is introduced for a sensor-free listening area in free field.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations64
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of the Acoustical Society of AmericaMême sujetAdvanced Adaptive Filtering TechniquesTravaux en français237 207