Acoustic Beamforming via Interference-Plus-Noise Covariance Matrix Construction for Interferences and Noise Attenuation
Notice bibliographique
Résumé
The interference-plus-noise covariance matrix (INCM) is essential in improving an acoustic beamformer's interference and noise attenuation performance. In practical implementation, INCM reconstruction is required to remove the signal of interest (SOI) components from the sample covariance matrix. However, some of the interference and noise components are inevitably removed during the INCM reconstruction process to avoid distortion of the desired speech, which deteriorates the interference and noise attenuation performance of the beamformer. This paper proposes constructing an INCM with as much information on the interferences and noise as possible by adding covariance matrices of the spherically diffuse noise, background noise, and interferences. The final INCM is reconstructed by using the principal eigenvector and definition of INCM. The beamformer's weight coefficients are computed by the linearly constrained minimum variance (LCMV) formulation. The proposed method is validated by experiments using a circular microphone array mounted on a tour robot in an exhibition hall. The results show that the proposed beamformer improves the robustness of automatic speech recognition and the performance of robot audition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».