Fugu-MT 論文翻訳(概要): On The Relevance Of The Differences Between HRTF Measurement Setups For Machine Learning

論文の概要: On The Relevance Of The Differences Between HRTF Measurement Setups For Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04283v1
Date: Thu, 8 Dec 2022 14:19:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-09 15:05:16.108696
Title: On The Relevance Of The Differences Between HRTF Measurement Setups For Machine Learning
Title（参考訳）: 機械学習におけるHRTF測定セットの違いの関連性について
Authors: Johan Pauwels and Lorenzo Picinali
Abstract要約: 空間オーディオは人気が急上昇しています他の領域で成功した機械学習技術は、頭部関連伝達関数の測定にますます使われている。複数のデータセットを組み合わせるのは魅力的だが、異なる条件下で測定される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24366811507669117
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: As spatial audio is enjoying a surge in popularity, data-driven machine learning techniques that have been proven successful in other domains are increasingly used to process head-related transfer function measurements. However, these techniques require much data, whereas the existing datasets are ranging from tens to the low hundreds of datapoints. It therefore becomes attractive to combine multiple of these datasets, although they are measured under different conditions. In this paper, we first establish the common ground between a number of datasets, then we investigate potential pitfalls of mixing datasets. We perform a simple experiment to test the relevance of the remaining differences between datasets when applying machine learning techniques. Finally, we pinpoint the most relevant differences.
Abstract（参考訳）: 空間オーディオの人気が高まっている中、他の領域で成功しているデータ駆動機械学習技術は、頭部伝達関数の測定にますます利用されている。しかし、これらの技術は大量のデータを必要とするが、既存のデータセットは数十から数百のデータポイントの範囲である。したがって、複数のデータセットを組み合わせることは魅力的になるが、異なる条件下で測定される。本稿では,まず,複数のデータセット間の共通基盤を確立し,次に混合データセットの潜在的な落とし穴について検討する。機械学習技術を適用した場合、データセット間の残差の関連性をテストするための簡単な実験を行う。最後に、最も重要な違いを指摘します。

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