Interference-Controlled Maximum Noise Reduction Beamformer Based on Deep-Learned Interference Manifold
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Beamforming has been used in a wide range of applications to extract the signal of interest from microphone array observations, which consist of not only the signal of interest, but also noise, interference, and reverberation. The recently proposed interference-controlled maximum noise reduction (ICMR) beamformer provides a flexible way to control the specified amount of the interference attenuation and noise suppression; but it requires accurate estimation of the manifold vector of the interference sources, which is challenging to achieve in real-world applications. To address this issue, we introduce an interference-controlled maximum noise reduction network (ICMRNet) in this study, which is a deep neural network (DNN)-based method for manifold vector estimation. With densely connected modified conformer blocks and the end-to-end training strategy, the interference manifold is learned directly from the observation signals. This approach, akin to ICMR, adeptly adapts to time-varying interference and demonstrates superior convergence rate and extraction efficacy as compared to the linearly constrained minimum variance (LCMV)-based neural beamformers when appropriate attenuation factors are selected. Moreover, via learning-based extraction, ICMRNet effectively suppresses reverberation components within the target signal. Comparative analysis against baseline methods validates the efficacy of the proposed method.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle