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Transformer Architektur zur gitterfreien Schätzung der Quellstärke und Position mehrerer Schallquellen aus Mikrofonarraydaten (de)

* Presenting author
Day / Time: 08.03.2023, 09:00-09:20
Room: Saal Y6
Typ: Regulärer Vortrag
Abstract: Herkömmliche Verfahren zur Charakterisierung von Schallquellen mit Mikrofonarrays erfordern üblicherweise die Verwendung eines Fokusgitters. Abhängig von der Gitterauflösung sind diese Verfahren oft rechenintensiv oder in ihrer Rekonstruktionsgenauigkeit begrenzt. In dieser Arbeit wird eine Deep Learning Methode zur gitterfreien Charakterisierung von Schallquellen unter Verwendung einer Transformer Architektur vorgestellt, die ausschließlich mit simulierten Daten trainiert wird. Im Gegensatz zu bereits bekannten gitterfreien Modellarchitekturen erfordert der vorgestellte Ansatz ein einzelnes Modell, um eine unbekannte Anzahl von Quellen zu charakterisieren. Das Modell bildet die Quelleigenschaften als räumlich verteilte Cluster ab. Die Integration über die Komponenten eines Clusters ermöglicht die Bestimmung der Gesamtstärke jeder einzelnen Quelle. Ein Vergleich mit bewährten Mikrofonarrayverfahren anhand synthetischer und experimenteller Daten demonstriert die Leistungsfähigkeit der Methode.
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