論文の概要: Room Transfer Function Reconstruction Using Complex-valued Neural Networks and Irregularly Distributed Microphones
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04866v2
- Date: Tue, 26 Mar 2024 16:57:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-27 21:53:51.148077
- Title: Room Transfer Function Reconstruction Using Complex-valued Neural Networks and Irregularly Distributed Microphones
- Title（参考訳）: 複素数値ニューラルネットワークと不規則分散マイクロホンを用いた室内伝達関数再構成
- Authors: Francesca Ronchini, Luca Comanducci, Mirco Pezzoli, Fabio Antonacci, Augusto Sarti,
- Abstract要約: 第1室共鳴の周波数範囲における室内伝達関数を推定するために,複素数値ニューラルネットワークを用いる。
複雑な数値のニューラルネットワークが部屋の移動関数を推定するために使われるのは、これが初めてである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.396703290586418
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Reconstructing the room transfer functions needed to calculate the complex sound field in a room has several impor- tant real-world applications. However, an unpractical number of microphones is often required. Recently, in addition to classical signal processing methods, deep learning techniques have been applied to reconstruct the room transfer function starting from a very limited set of measurements at scattered points in the room. In this paper, we employ complex-valued neural networks to estimate room transfer functions in the frequency range of the first room resonances, using a few irregularly distributed microphones. To the best of our knowledge, this is the first time that complex-valued neural networks are used to estimate room transfer functions. To analyze the benefits of applying complex- valued optimization to the considered task, we compare the proposed technique with a state-of-the-art kernel-based signal processing approach for sound field reconstruction, showing that the proposed technique exhibits relevant advantages in terms of phase accuracy and overall quality of the reconstructed sound field. For informative purposes, we also compare the model with a similarly-structured data-driven approach that, however, applies a real-valued neural network to reconstruct only the magnitude of the sound field.
- Abstract（参考訳）: 室内の複雑な音場を計算するのに必要な室内伝達関数の再構成には、いくつかの不規則な実世界の応用がある。
しかし、非現実的な数のマイクロフォンがしばしば必要である。
近年, 従来の信号処理法に加えて, 室内の散乱点における非常に限られた測定結果から, 室内伝達関数を再構築する深層学習技術が適用されている。
本稿では,数個の不規則分散マイクロホンを用いて,第1室共振器の周波数範囲における室内伝達関数を推定するために,複素数値ニューラルネットワークを用いる。
私たちの知る限りでは、複雑な評価されたニューラルネットワークが部屋の移動関数を推定するために使用されるのは、これが初めてです。
複素値最適化の利点を考察するため,提案手法を現状のカーネルベース信号処理手法と比較し,提案手法が位相精度と全体の音場品質の面で有意な利点を示すことを示す。
情報的目的のために、このモデルと、同様に構造化されたデータ駆動型アプローチを比較し、実数値ニューラルネットワークを適用して、音場の大きさだけを再構成する。
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