MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2965510834 · doi:10.1109/access.2019.2932315

Beamforming Designs Robust to Propagation Model Estimation Errors for Binaural Hearing Aids

2019· article· en· W2965510834 sur OpenAlexafffund
Hala As'ad, Martin Bouchard, Homayoun Kamkar-Parsi

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSpeech and Audio Processing
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBinaural recordingRobustness (evolution)Computer scienceBeamformingAdaptive beamformerAnechoic chamberDirection of arrivalSpeech recognitionDistortion (music)AlgorithmTelecommunicationsBandwidth (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work introduces new binaural beamforming algorithms for hearing aids, with a good robustness to errors in the estimated target source propagation model. Two different binaural beamforming designs are proposed. One design is based on an adaptive null positioning scheme, and the second is based on a combination of the adaptive null positioning scheme and wider beampatterns. Simulations are performed using signals and propagation models obtained from multichannel binaural hearing aids recordings, including some in a mildly reverberant environment. Evaluations are done in terms of noise reduction and target distortion. Evaluation results illustrate the robustness of the two proposed designs to errors between the true and estimated directions of arrival for the target source, and to mismatch between the anechoic propagation models used for the beamformers designs and the reverberant propagation models used to generate the signals at the sensors or beamformer inputs. Both designs surpass the performance of standard binaural Minimum Variance Distortionless Response (MVDR) and binaural Generalized-Side Lobe Canceler (GSC) beamformers.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,233
Score d'incertitude au seuil0,510

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations5
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE AccessMême sujetSpeech and Audio ProcessingTravaux en français237 207