論文の概要: Learning Multiple Sound Source 2D Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.05515v1
• Date: Thu, 10 Dec 2020 08:51:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-15 06:06:01.851407
• Title: Learning Multiple Sound Source 2D Localization
• Title（参考訳）: 複数音源の2次元定位学習
• Authors: Guillaume Le Moing, Phongtharin Vinayavekhin, Tadanobu Inoue, Jayakorn Vongkulbhisal, Asim Munawar, Ryuki Tachibana, Don Joven Agravante
• Abstract要約: 複数音源定位のための深層学習に基づく新しいアルゴリズムを提案する。 エンコーディングデコードアーキテクチャを使用して、タスクを達成するために2つの改善を提案します。 解像度に基づく複数ソースアソシエーションに基づく新しいメトリクスが開発されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.564344795030588
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose novel deep learning based algorithms for multiple sound source localization. Specifically, we aim to find the 2D Cartesian coordinates of multiple sound sources in an enclosed environment by using multiple microphone arrays. To this end, we use an encoding-decoding architecture and propose two improvements on it to accomplish the task. In addition, we also propose two novel localization representations which increase the accuracy. Lastly, new metrics are developed relying on resolution-based multiple source association which enables us to evaluate and compare different localization approaches. We tested our method on both synthetic and real world data. The results show that our method improves upon the previous baseline approach for this problem.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数音源定位のための深層学習に基づく新しいアルゴリズムを提案する。 具体的には、複数のマイクロホンアレイを用いて、囲んだ環境で複数の音源の2次元カルト座標を求める。 この目的のために,符号化復号化アーキテクチャを用いて2つの改良点を提案する。 さらに,精度を向上させる2つの新しい局在表現を提案する。 最後に、解像度に基づく複数ソースアソシエーションに基づいて、異なるローカライズアプローチの評価と比較を可能にする新しいメトリクスを開発した。 本手法を合成データと実データの両方でテストした。 その結果,本手法は従来のベースラインアプローチにより改善することが判明した。

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