Broadband beamforming with linear and planar superarrays: Advantages and challenges
Notice bibliographique
Résumé
Linear and planar microphone arrays have been widely adopted in various applications due to their ease of integration into devices such as smartphones, tablets, smart TVs, and smart speakers. However, these one-dimensional (1-D) and two-dimensional (2-D) array configurations are inherently limited in their ability to achieve full three-dimensional (3-D) beam steering—a capability often required in real-world scenarios. While 3-D microphone arrays can overcome this limitation, their complex topology poses significant challenges for integration into compact consumer devices. In this work, we present recent advancements in the development of linear and planar superarrays: a novel approach that combines both omnidirectional and directional microphone elements to enhance spatial coverage and steerability. For linear superarrays, we demonstrate how to design two-dimensional steerable beamformers and compare their performance with that of conventional linear arrays of equivalent geometry. Building on these results, we extend the superarray concept to planar configurations by introducing a new frequency-invariant beamforming technique for concentric circular arrays. In this setup, directional microphones are strategically utilized to reconstruct missing spatial harmonic components, thereby enabling full 3-D beam steering capabilities. While the benefits of superarrays are promising, we also address the practical challenges and limitations involved in deploying these systems in real-world products and applications.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».