Lightweight and Optimized Sound Source Localization and Tracking Methods\n for Open and Closed Microphone Array Configurations
Notice bibliographique
Résumé
Human-robot interaction in natural settings requires filtering out the\ndifferent sources of sounds from the environment. Such ability usually involves\nthe use of microphone arrays to localize, track and separate sound sources\nonline. Multi-microphone signal processing techniques can improve robustness to\nnoise but the processing cost increases with the number of microphones used,\nlimiting response time and widespread use on different types of mobile robots.\nSince sound source localization methods are the most expensive in terms of\ncomputing resources as they involve scanning a large 3D space, minimizing the\namount of computations required would facilitate their implementation and use\non robots. The robot's shape also brings constraints on the microphone array\ngeometry and configurations. In addition, sound source localization methods\nusually return noisy features that need to be smoothed and filtered by tracking\nthe sound sources. This paper presents a novel sound source localization\nmethod, called SRP-PHAT-HSDA, that scans space with coarse and fine resolution\ngrids to reduce the number of memory lookups. A microphone directivity model is\nused to reduce the number of directions to scan and ignore non significant\npairs of microphones. A configuration method is also introduced to\nautomatically set parameters that are normally empirically tuned according to\nthe shape of the microphone array. For sound source tracking, this paper\npresents a modified 3D Kalman (M3K) method capable of simultaneously tracking\nin 3D the directions of sound sources. Using a 16-microphone array and low cost\nhardware, results show that SRP-PHAT-HSDA and M3K perform at least as well as\nother sound source localization and tracking methods while using up to 4 and 30\ntimes less computing resources respectively.\n
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».