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ビームフォーマーを用いた音源分離
音源は方位学的に広がっている。多くの音源モデルは点源モデルで作成されてるが、現実世界でのビームフォーマーを用いた面源の音源特定はロボットでは上手くいかない。
基本的なアイデアとして、点源のビームフォーマーを足し合わせて領域を作成。
1.ロボット聴覚でurface sourcesを識別できるようにしたこと 2.
surface sourcesは比較的大きな領域から生成されることを差す。
論文情報
一言で言うと
ビームフォーマーを用いた音源分離
背景
音源は方位学的に広がっている。多くの音源モデルは点源モデルで作成されてるが、現実世界でのビームフォーマーを用いた面源の音源特定はロボットでは上手くいかない。
基本的なアイデアとして、点源のビームフォーマーを足し合わせて領域を作成。
貢献
1.ロボット聴覚でurface sourcesを識別できるようにしたこと 2.
提案
実験・考察
補足・疑問など
surface sourcesは比較的大きな領域から生成されることを差す。