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STARSS23
STARSS23
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CNN模型通过上采样麦克风阵列数据增强声学成像
研究人员开发了新颖的CNN模型，通过上采样麦克风阵列数据来增强声学成像。这些模型旨在提高空间分辨率，而无需额外的硬件。通过估计协方差矩阵，这些网络可以将4麦克风阵列的输入转换为可与32麦克风阵列相媲美的表示，从而显著改善声图可视化效果。
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新的AT2SELD框架通过空间声音检测增强音频标记
研究人员开发了一个名为AT2SELD的新框架，该框架将通用音频标记模型扩展到执行空间定位的声音事件定位与检测。该框架集成了预训练的音频标记骨干网络和紧凑型一阶Ambisonics空间处理，能够在各种约束下进行更准确的声音事件分析。AT2SELD框架通过多阶段神经架构搜索开发，确定了光谱描述符和残差空间编码作为有效的语义到空间转换的关键组成部分。跨多个数据集的诊断评估显示AT2SELD取得了有希望的结果，特别是在集成校准和面向部署的策略优化后。