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Enregistrement W2600579021 · doi:10.1109/taslp.2017.2689681

On the Design of Frequency-Invariant Beampatterns With Uniform Circular Microphone Arrays

2017· article· en· W2600579021 sur OpenAlexaff
Gongping Huang, Jacob Benesty, Jingdong Chen

Notice bibliographique

RevueIEEE/ACM Transactions on Audio Speech and Language Processing · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSpeech and Audio Processing
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesChina Scholarship Council
Mots-clésDirectivityMicrophoneSuperposition principleAcousticsWhite noiseInvariant (physics)LoudspeakerHarmonicsComputer scienceMathematicsControl theory (sociology)PhysicsMathematical analysisTelecommunicationsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper deals with two critical issues about uniform circular arrays (UCAs): frequency-invariant response and steering flexibility. It focuses on some optimal design of frequency-invariant beampatterns in any desired direction along the sensor plane. The major contributions are as follows. 1) We explain how to include the steering information in the desired directivity pattern. 2) We show that the optimal approximation of the beamformer's beampattern with a UCA from a least-squares error perspective is the Jacobi-Anger expansion. 3) We develop an approach to the design of any desired symmetric directivity pattern, where the deduced beampattern is almost frequency invariant and its main beam can be pointed to any wanted direction in the sensor plane. 4) With the proposed approach, we derive an explicit form of the white noise gain (WNG) and the directivity factor (DF), and explain clearly the white noise amplification problem at low frequencies and the DF degradation at high frequencies. The analysis also indicates that increasing the number of microphones can always improve the WNG. We show that the proposed method is a generalization of circular differential microphone arrays. The relationship between the proposed method and the so-called circular harmonics beamformers is also discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations170
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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