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Enregistrement W2098651198 · doi:10.1109/tsmcb.2004.826398

Enhanced Sound Localization

2004· article· en· W2098651198 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics Part B (Cybernetics) · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSpeech and Audio Processing
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrophoneReverberationAcoustic source localizationDirectivityAcousticsOrientation (vector space)Sound localizationRangingMicrophone arrayComputer scienceSound (geography)Noise-canceling microphoneMathematicsPhysicsSound pressureTelecommunicationsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new approach to sound localization, known as enhanced sound localization, is introduced, offering two major benefits over state-of-the-art algorithms. First, higher localization accuracy can be achieved compared to existing methods. Second, an estimate of the source orientation is obtained jointly, as a consequence of the proposed sound localization technique. The orientation estimates and improved localizations are a result of explicitly modeling the various factors that affect a microphone's level of access to different spatial positions and orientations in an acoustic environment. Three primary factors are accounted for, namely the source directivity, microphone directivity, and source-microphone distances. Using this model of the acoustic environment, several different enhanced sound localization algorithms are derived. Experiments are carried out in a real environment whose reverberation time is 0.1 seconds, with the average microphone SNR ranging between 10-20 dB. Using a 24-element microphone array, a weighted version of the SRP-PHAT algorithm is found to give an average localization error of 13.7 cm with 3.7% anomalies, compared to 14.7 cm and 7.8% anomalies with the standard SRP-PHAT technique.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,219 · 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