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Enregistrement W2346158549 · doi:10.1121/1.4950071

Differential beamforming with circular microphone arrays

2016· article· en· W2346158549 sur OpenAlexaff
Jacob Benesty, Jingdong Chen

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSpeech and Audio Processing
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeamformingMicrophoneMicrophone arrayAcousticsDirectivityDifferential (mechanical device)Noise-canceling microphoneComputer scienceWhite noiseBroadbandCircular bufferNoise (video)PhysicsLoudspeakerTelecommunicationsAntenna (radio)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Differential beamforming cannot only achieve high directional gain but also can form frequency-invariant beampatterns. Therefore, it has the great potential to be widely used in voice communications to process broadband speech signals. The performance of a differential beamformer in terms of directivity factor (DF), white noise gain (WNG), and frequency invariance of the beampattern depends on many factors including the array geometry, the number of sensors, the inter-sensor spacing, etc. In the literature, most studies on differential beamforming have been focused on linear microphone arrays and not much efforts have been devoted to other array geometries. This paper is devoted to the study of circular microphone arrays. In comparison with linear arrays whose spatial response is a function of the steering angle, circular microphone arrays can have the same spatial response along many different directions. The focal point of this paper is on differential beamforming with uniform circular microphone arrays. The main topics addressed include: (1) major properties of circular microphone arrays, (2) how to design differential beamformers with different beampatterns, (3) how to design differential beamformers with different orders, and (4) how to achieve a good control of the white noise amplification problem, high directional gains, and frequency-independent responses.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,656
Score d'incertitude au seuil0,220

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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