論文の概要: SONNET: Enhancing Time Delay Estimation by Leveraging Simulated Audio

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13179v1
• Date: Wed, 20 Nov 2024 10:23:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:11:41.938771
• Title: SONNET: Enhancing Time Delay Estimation by Leveraging Simulated Audio
• Title（参考訳）: SONNET: シミュレーションオーディオの活用による遅延時間推定
• Authors: Erik Tegler, Magnus Oskarsson, Kalle Åström,
• Abstract要約: 学習に基づく手法は、合成データにもとづいても、新しい実世界のデータに基づいてGCC-PHATを著しく上回り得ることを示す。 トレーニングされたモデルであるSONNETは、リアルタイムに実行可能で、多くの実データアプリケーションのために、最初から新しいデータに取り組んでいます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.811771707446926
• License:
• Abstract: Time delay estimation or Time-Difference-Of-Arrival estimates is a critical component for multiple localization applications such as multilateration, direction of arrival, and self-calibration. The task is to estimate the time difference between a signal arriving at two different sensors. For the audio sensor modality, most current systems are based on classical methods such as the Generalized Cross-Correlation Phase Transform (GCC-PHAT) method. In this paper we demonstrate that learning based methods can, even based on synthetic data, significantly outperform GCC-PHAT on novel real world data. To overcome the lack of data with ground truth for the task, we train our model on a simulated dataset which is sufficiently large and varied, and that captures the relevant characteristics of the real world problem. We provide our trained model, SONNET (Simulation Optimized Neural Network Estimator of Timeshifts), which is runnable in real-time and works on novel data out of the box for many real data applications, i.e. without re-training. We further demonstrate greatly improved performance on the downstream task of self-calibration when using our model compared to classical methods.
• Abstract（参考訳）: 時間遅延推定 (Time-Difference-Of-Arrival Estimation) は、マルチレイタレーション、到着方向、自己校正といった複数のローカライゼーションアプリケーションにとって重要な要素である。 タスクは、2つの異なるセンサーに届く信号間の時間差を推定することである。 オーディオセンサのモダリティについては、ほとんどの現在のシステムは、GCC-PHAT(Generalized Cross-Correlation Phase Transform)法のような古典的な手法に基づいている。 本稿では,学習に基づく手法が,合成データにもとづいて,新しい実世界データに基づくGCC-PHATを著しく上回ることを示す。 課題の真理を基礎とするデータの欠如を克服するため、我々は、十分に大きく変化し、実世界の問題の関連する特徴を捉えたシミュレーションデータセット上でモデルを訓練する。 トレーニングされたモデルであるSONNET(Simulation Optimized Neural Network Estimator of Timeshifts)は、リアルタイムに実行可能で、多くの実データアプリケーションのための新しいデータ、すなわち再トレーニングなしで動作します。 さらに,従来の手法と比較して,モデルを用いた場合の自己校正の下流タスクにおいて,性能が大幅に向上することを示した。

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