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Automatic choice of microphone array processing methods for acoustic testing

机译：麦克风阵列处理方法的自动选择声学测试

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If microphone arrays are to be used in acoustic testing, a signal processing method must be applied to produce measurement results such as spectra and location of sources from the data. It is well know that different processing methods may produce different results, so the practical question arises which method to choose. We propose some strategies that allow for the a-priori choice of the most suitable processing method from the raw measured data. One method uses the eigenvalue spectrum of the measured cross spectral matrix while another is based on the classical beamformer output and a convolutional neural network. After estimating the apparent number of sources and the dynamic range, the best method is looked up based on the statistical analysis of a large number of synthetic test cases. The procedure is demonstrated using a practical example.
机译：如果要在声学测试中使用麦克风阵列，则必须应用信号处理方法以产生从数据的频谱和源的频谱的测量结果。 很好知道不同的处理方法可能产生不同的结果，因此产生的实际问题出现了哪种方法选择。 我们提出了一些允许从原始测量数据中获得最合适的处理方法的a-privei的策略。 一种方法使用测量的交叉光谱矩阵的特征值谱，而另一种方法基于经典波束形成器输出和卷积神经网络。 在估计表观源和动态范围之后，基于大量合成测试用例的统计分析来查找最佳方法。 使用实际例子来证明该过程。

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