A flexible high directivity beamformer with spherical microphone arrays
Notice bibliographique
Résumé
The maximum directivity (MD) beamformer with spherical microphone arrays has many salient features in processing broadband acoustic and speech signals while suppressing noise and reverberation; but it is sensitive to sensors' self-noise and mismatch among these sensors. One effective way to deal with this sensitivity is by increasing the number of microphones, thereby improving the so-called white noise gain (WNG), but this increase may lead to many other design issues in terms of cost, array aperture, and possibly other performance degradation. This paper is tackling this sensitivity problem and presents a flexible high directivity (HD) beamforming algorithm. By approximating the ideal directivity pattern and the beamformer's beampattern with spherical harmonic series, the relationship between the two is obtained. This relationship is subsequently used to deduce a flexible HD beamformer, which can improve the WNG while achieving a directivity factor (DF) between the DF of an Nth-order MD beamformer and that of an (N-1)th-order MD one. Also derived is the analytical link between the DF and a tuning parameter and the link between the WNG and this parameter. Based on these links, one can easily determine the optimal value of the tuning parameter once the value of the DF or the WNG is specified.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».