論文の概要: Sound field decomposition based on two-stage neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06661v1
• Date: Wed, 13 Sep 2023 01:32:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-14 15:52:55.990662
• Title: Sound field decomposition based on two-stage neural networks
• Title（参考訳）: 2段階ニューラルネットワークによる音場分解
• Authors: Ryo Matsuda and Makoto Otani
• Abstract要約: ニューラルネットワークに基づく音場分解手法を提案する。 本手法は, 音源定位精度と音場再構成精度を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A method for sound field decomposition based on neural networks is proposed. The method comprises two stages: a sound field separation stage and a single-source localization stage. In the first stage, the sound pressure at microphones synthesized by multiple sources is separated into one excited by each sound source. In the second stage, the source location is obtained as a regression from the sound pressure at microphones consisting of a single sound source. The estimated location is not affected by discretization because the second stage is designed as a regression rather than a classification. Datasets are generated by simulation using Green's function, and the neural network is trained for each frequency. Numerical experiments reveal that, compared with conventional methods, the proposed method can achieve higher source-localization accuracy and higher sound-field-reconstruction accuracy.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた音場分解法を提案する。 本発明の方法は、音場分離段階と単一音源定位段階の2段階からなる。 第1段階では、複数の音源で合成されたマイクロホンの音圧を、各音源で励起された1つに分離する。 第2段階では、音源位置は、単一の音源からなるマイクロホンにおける音圧からの回帰として得られる。 第2段階は分類ではなく回帰として設計されているため、推定位置は離散化に影響されない。 データセットはグリーン関数を用いたシミュレーションによって生成され、ニューラルネットワークは周波数毎にトレーニングされる。 数値実験により,従来の手法に比べて音源局所化精度が高く,音場再構成精度が高いことが判明した。

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