Show simple item record

dc.contributor.authorTamulionis, Mantas
dc.date.accessioned2023-09-18T16:08:45Z
dc.date.available2023-09-18T16:08:45Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.issn2029-2341
dc.identifier.urihttps://etalpykla.vilniustech.lt/handle/123456789/111762
dc.description.abstractMethods based on artificial neural networks (ANN) are widely used in various audio signal processing tasks. This provides opportunities to optimize processes and save resources required for calculations. One of the main objects we need to get to numerically capture the acoustics of a room is the room impulse response (RIR). Increasingly, research authors choose not to record these impulses in a real room but to generate them using ANN, as this gives them the freedom to prepare unlimited-sized training datasets. Neural networks are also used to augment the generated impulses to make them similar to the ones actually recorded. The widest use of ANN so far is observed in the evaluation of the generated results, for example, in automatic speech recognition (ASR) tasks. This review also describes datasets of recorded RIR impulses commonly found in various studies that are used as training data for neural networks.eng
dc.description.abstractDirbtiniais neuroniniais tinklais (DNN) pagrįsti metodai plačiai taikomi įvairiuose garso signalų apdorojimo uždaviniuose. Tai suteikia galimybių optimizuoti procesus ir sutaupyti skaičiavimams reikalingų išteklių. Vienas iš pagrindinių iššūkių yra kambario akustiką apibūdinančių parametrų išskaičiavimas ir akustikos poveikį imituojančio kambario impulsinės reakcijos paieška. Vis dažniau šios srities tyrėjai pasirenka ne įrašyti kambario impulsinės reakcijos pavyzdžius eksperimento metu, bet generuoti juos naudojant DNN, nes toks impulsinės reakcijos generavimas suteikia galimybę tyrėjui parengti neriboto dydžio mokymo duomenų rinkinius. Neuroniniai tinklai taip pat naudojami generuojamoms impulsinėms reakcijoms apdoroti taip, kad jos būtų panašios į įrašytas eksperimentiškai. Analizuojant literatūrą matyti, kad DNN dažniausiai naudojami netiesiogiai vertinant impulsinės reakcijos generavimo rezultatus, pavyzdžiui, tiriant automatinio kalbos atpažinimo uždavinių sprendimo efektyvumo pokyčius. Šioje apžvalgoje nagrinėjami ir įrašytų kambario impulsinių reakcijų rinkiniai, įprastai randami įvairiuose tyrimuose, kur impulsinės reakcijos naudojamos kaip duomenys neuroniniams tinklams mokyti.lit
dc.formatPDF
dc.format.extentp. 1-5
dc.format.mediumtekstas / txt
dc.language.isoeng
dc.relation.isreferencedbyAcademic Search Complete
dc.relation.isreferencedbyTOC Premier
dc.relation.isreferencedbyGale's Academic OneFile
dc.relation.isreferencedbyDOAJ
dc.relation.isreferencedbyDimensions
dc.rightsLaisvai prieinamas internete
dc.source.urihttps://doi.org/10.3846/mla.2021.15152
dc.source.urihttps://talpykla.elaba.lt/elaba-fedora/objects/elaba:103554198/datastreams/MAIN/content
dc.titleAn overview of methods for generating, augmenting and evaluating room impulse response using artificial neural networks
dc.title.alternativeKambario impulsinės reakcijos generavimo ir vertinimo naudojant dirbtinius neuroninius tinklus metodų apžvalga
dc.typeStraipsnis kitoje DB / Article in other DB
dcterms.accessRightsThis is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), which permits unres-tricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited.
dcterms.licenseCreative Commons – Attribution – 4.0 International
dcterms.references21
dc.type.pubtypeS3 - Straipsnis kitoje DB / Article in other DB
dc.contributor.institutionVilniaus Gedimino technikos universitetas
dc.contributor.facultyKūrybiškumo ir inovacijų centras „Linkmenų fabrikas“ / Creativity and Innovation Centre "Linkmenų fabrikas"
dc.subject.researchfieldT 001 - Elektros ir elektronikos inžinerija / Electrical and electronic engineering
dc.subject.vgtuprioritizedfieldsIK05 - Virtuali ir pridėtinė realybė / Virtual and augmented reality
dc.subject.ltspecializationsL103 - Įtrauki ir kūrybinga visuomenė / Inclusive and creative society
dc.subject.ltkambario impulsinė reakcija
dc.subject.ltreverberacija
dc.subject.ltakustikos imitavimas
dc.subject.ltduomenų papildymas
dc.subject.ltneuroniniai tinklai
dc.subject.ltšnekos atpažinimas
dc.subject.enroom impulse response
dc.subject.enreverberation
dc.subject.enacoustic simulation
dc.subject.endata augmentation
dc.subject.enartificial neural networks
dc.subject.enspeech recognition
dcterms.sourcetitleMokslas – Lietuvos ateitis. Elektronika ir elektros inžinerija = Science – Future of Lithuania. Electronics and electrical engineering
dc.description.volumevol. 13
dc.publisher.nameVilnius Gediminas Technical University
dc.publisher.cityVilnius
dc.identifier.doi10.3846/mla.2021.15152
dc.identifier.elaba103554198


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record