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Enregistrement W2594605430 · doi:10.1109/taslp.2017.2674971

A Simulation Study of a Three-Dimensional Sound Field Reproduction System for Immersive Communication

2017· article· en· W2594605430 sur OpenAlexaff
Hanieh Khalilian, Ivan V. Bajić, Rodney G. Vaughan

Notice bibliographique

RevueIEEE/ACM Transactions on Audio Speech and Language Processing · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSpeech and Audio Processing
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReproductionSound (geography)Computer scienceField (mathematics)AcousticsHuman–computer interactionCommunicationPsychologyMathematicsPhysicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Immersive communication systems promise a greatly improved user experience through the use of advanced technologies tailored to various human senses, such as sight, hearing, and touch. This paper focuses on a simulation study of three-dimensional (3-D) sound field reproduction (SFR) for immersive communication. At the transmitting end, the incident sound field is captured via a microphone array, active talkers are detected, and a clean version of the signals corresponding to active talkers are found by existing methods. The captured information is transmitted to the receiving end, where a 3-D sound field from virtual sources corresponding to active talkers is synthesized around listeners' heads by the proposed SFR method. In our system, the radiation patterns of the higher order (directive) loudspeakers are optimized by the constrained matching pursuit algorithm. Implementation of the directive loudspeaker patterns is not addressed here, and their deployment is assumed. Simulation results quantify the benefit of higher order loudspeakers for speech sound field synthesis in reverberant rooms.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,280 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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