A Robust Target Linearly Constrained Minimum Variance Beamformer With Spatial Cues Preservation for Binaural Hearing Aids
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a binaural beamforming algorithm for hearing aid applications is introduced. The beamforming algorithm is designed to be robust to some error in the estimate of the target speaker direction. The algorithm has two main components: a robust target linearly constrained minimum variance (TLCMV) algorithm based on imposing two constraints around the estimated direction of the target signal, and a post-processor to help with the preservation of binaural cues. The robust TLCMV provides a good level of noise reduction and low level of target distortion under realistic conditions. The post-processor enhances the beamformer abilities to preserve the binaural cues for both diffuse-like background noise and directional interferers (competing speakers), while keeping a good level of noise reduction. The introduced algorithm does not require knowledge or estimation of the directional interferers' directions nor the second-order statistics of noise-only components. The introduced algorithm requires an estimate of the target speaker direction, but it is designed to be robust to some deviation from the estimated direction. Compared with recently proposed state-of-the-art methods, comprehensive evaluations are performed under complex realistic acoustic scenarios generated in both anechoic and mildly reverberant environments, considering a mismatch between estimated and true sources direction of arrival. Mismatch between the anechoic propagation models used for the design of the beamformers and the mildly reverberant propagation models used to generate the simulated directional signals is also considered. The results illustrate the robustness of the proposed algorithm to such mismatches.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 0,002 |
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 ».