Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes an efficient mechanism for the fusion of two noisy speech signals obtained by an array of two microphones using single-tap time-frequency filters and by taking into account the correct time delay of arrival (TDOA) of the speech source. Speech signals obtained by the microphones are transformed into a set of two complex time-frequency (TF) images. By knowing the correct TDOA, and therefore the associated phase difference between the signals at each frequency, it is possible to non-linearly filter both the real and the imaginary parts of the TF images. This will consist of a TF reward-punish filter that adjusts the amplitude of the TF blocks based upon the variation of their phase-difference with the ideal phase-difference defined by the TDOA. Simulation results show that the proposed technique can achieve a Signal-to-Noise Ratio (SNR) improvement of 15 dB when there, is strong Gaussian noise present (-20 dB initial SNR). When the original SNR is OdB, the simulated improvement is approximately 8 dB. It is also shown that although the proposed technique is a more general case of the adaptive beamformer (where the adaptive beamformer has a specific reward-punish characteristic), other reward-punish characteristics that are proposed in this paper can often surpass the performance of the ideal adaptive beamformer.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».