On time delay estimation based on multichannel spatiotemporal sparse linear prediction
Notice bibliographique
Résumé
Noise and reverberation can significantly affect the performance of time delay estimation (TDE) in room acoustic environments. The multichannel cross-correlation coefficient (MCCC) algorithm, which extends the traditional cross-correlation method from two to multiple channels, can exploit the spatial information among multiple microphones to improve the robustness of TDE with respect to environmental noise; but this algorithm is not robust to reverberation. The multichannel spatiotemporal prediction (MCSTP) algorithm uses both the spatial and temporal information provided by the array. This algorithm improves significantly the robustness of TDE with respect to reverberation; however, it is found sensitive to noise. In this paper, we develop a multichannel spatiotemporal sparse prediction (MCSTSP) algorithm for TDE. This algorithm obtains a good compromise between robustness of TDE to noise and that to reverberation through making a tradeoff between pre-whitening and non-prewhitening. This is achieved via adjusting a regularization parameter, which is solved by an augmented Lagrangian alternating direction method of multipliers (ADMM). The property of this developed algorithm is justified with numerical experiments in both noisy and reverberant environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».