論文の概要: LOCUS: LOcalization with Channel Uncertainty and Sporadic Energy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09409v3
• Date: Fri, 18 Jul 2025 13:42:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-21 14:37:14.483107
• Title: LOCUS: LOcalization with Channel Uncertainty and Sporadic Energy
• Title（参考訳）: LOCUS:チャネル不確実性と散発エネルギーを用いたローカライゼーション
• Authors: Subrata Biswas, Mohammad Nur Hossain Khan, Violet Colwell, Jack Adiletta, Bashima Islam,
• Abstract要約: 電池レスシステムにおける劣化した特徴を復元するディープラーニングフレームワークであるLOCUSを提案する。 LOCUSはチャネル不足条件下でのDoA精度を著しく向上させる。 エネルギー制約下でのローカライゼーションの今後の研究を支援するために,50時間のマルチチャネルデータセットをリリースする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate sound source localization (SSL), such as direction-of-arrival (DoA) estimation, relies on consistent multichannel data. However, batteryless systems often suffer from missing data due to the stochastic nature of energy harvesting, degrading localization performance. We propose LOCUS, a deep learning framework that recovers corrupted features in such settings. LOCUS integrates three modules: (1) Information-Weighted Focus (InFo) to identify corrupted regions, (2) Latent Feature Synthesizer (LaFS) to reconstruct missing features, and (3) Guided Replacement (GRep) to restore data without altering valid inputs. LOCUS significantly improves DoA accuracy under missing-channel conditions, achieving up to 36.91% error reduction on DCASE and LargeSet, and 25.87-59.46% gains in real-world deployments. We release a 50-hour multichannel dataset to support future research on localization under energy constraints. Our code and data are available at: https://bashlab.github.io/locus_project/
• Abstract（参考訳）: 方向方向推定(DoA)のような正確な音源定位(SSL)は、一貫したマルチチャネルデータに依存する。 しかし、電池レスシステムは、エネルギー収穫の確率的な性質から欠落したデータに悩まされ、ローカライゼーション性能が低下する。 そこで我々は,このような環境下での劣化した特徴を復元するディープラーニングフレームワークLOCUSを提案する。 LOCUSは,(1)情報重み付きフォーカス(InFo)と(2)遅延特徴合成器(LaFS)の3つのモジュールを統合する。 LOCUSは、DCASEとLargeSetで最大36.91%のエラー削減を実現し、実際の展開で25.87-59.46%の精度向上を実現している。 エネルギー制約下でのローカライゼーションの今後の研究を支援するために,50時間のマルチチャネルデータセットをリリースする。 私たちのコードとデータは、https://bashlab.github.io/locus_project/で利用可能です。

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