Multi-channel time-frequency data fusion
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.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle