Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Phân tích cảnh thính giác đa tác nhân

Created by
  • Haebom

Tác giả

Caleb Rascon, Luis Gato-Diaz, Eduardo Garc ia-Alarc trên

Phác thảo

Bài báo này đề xuất một phương pháp tiếp cận đa tác nhân để khắc phục những hạn chế của các hệ thống phân tích cảnh thính giác tuyến tính (ASA) thông thường. Các hệ thống ASA thông thường xử lý tuần tự việc định vị, phân đoạn và phân loại nguồn âm thanh, dẫn đến thời gian phản hồi dài và tác động đáng kể đến các giai đoạn tiếp theo do lỗi ở các giai đoạn đầu. Hệ thống phân tích cảnh thính giác đa tác nhân (MASA) được đề xuất thực hiện các nhiệm vụ định vị, phân đoạn và phân loại song song và bù trừ lỗi thông qua vòng phản hồi qua lại. Ví dụ, chất lượng của kết quả phân tách được sử dụng để sửa lỗi định vị và kết quả phân loại được sử dụng để giảm độ nhạy của định vị với nhiễu. Điều này làm cho MASA mạnh mẽ với các lỗi cục bộ và cung cấp thời gian phản hồi nhanh mà không làm tăng độ phức tạp. Hệ thống MASA được đề xuất được cung cấp dưới dạng một khuôn khổ mở sử dụng JACK (Thu thập và Tái tạo Âm thanh) và ROS2 (Giao tiếp giữa các tác nhân), cho phép tích hợp tác nhân người dùng dễ dàng.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Rút ngắn thời gian phản hồi và giảm lỗi thông qua xử lý song song các hệ thống ASA hiện có.
Sửa lỗi của từng nhiệm vụ và cải thiện tính mạnh mẽ của toàn hệ thống thông qua vòng phản hồi qua lại.
Việc cung cấp một khuôn khổ mở giúp xây dựng các hệ thống tùy chỉnh dễ dàng.
Nó trình bày các ứng dụng tiềm năng trong nhiều lĩnh vực như âm sinh học, thiết kế máy trợ thính, tìm kiếm và cứu nạn, và tương tác giữa người và robot, trong đó yêu cầu phản ứng công suất thấp, độ trễ thấp.
Limitations:
Không có kết quả thử nghiệm cụ thể để đánh giá hiệu suất của hệ thống MASA được đề xuất.
Cần nghiên cứu thêm về hiệu suất tổng quát của hệ thống đối với nhiều môi trường khác nhau và các cảnh âm thanh phức tạp.
Cần tối ưu hóa hơn nữa để có cơ chế giao tiếp và trao đổi thông tin hiệu quả giữa các tác nhân.
👍