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Enregistrement W2131182778 · doi:10.1109/robot.2008.4543740

Embedded auditory system for small mobile robots

2008· article· en· W2131182778 sur OpenAlexaff
Simon Brière, Jean-Marc Valin, François Michaud, Dominic Létourneau

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSpeech and Audio Processing
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaptopComputer scienceDigital signal processingRobotDigital signal processorMobile robotAudio signal processingEmbedded systemSignal processingReal-time computingComputer hardwareAudio signalArtificial intelligenceOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Auditory capabilities would allow small robots interacting with people to act according to vocal cues. In our recent work, we have demonstrated AUDIBLE, an auditory system capable of sound source localization, tracking and separation in real-time, using an array of eight microphones and running on a laptop computer. The system is able to localize and track up to four sources, while separating up to three sources in real-time in noisy environments. Signal processing techniques can be quite computer intensive, and the question of making it possible for this system to run on platforms that cannot carry a laptop computer onboard can be raised. This paper reports our investigation of the appropriate compromises to be made to AUDIBLE's implementation in order to port the system on an embedded DSP (Digital Signal Processor) platform. The DSP implementation is fully functional and performs well with minor limitations compared to the original system i.e., limitations on sound source duration and on the number of sources that can be processed simultaneously. Results demonstrate that it is feasible to port AUDIBLE on embedded platforms, opening up its use in field applications such as human-robot interaction in real life settings.

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 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,737
Score d'incertitude au seuil0,304

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 savante0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,207 · 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 tête enseignante, 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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