LocaGen：用于束定位的亚采样时延学习
声音
2025-12-10 v1 音频与语音处理
信号处理
摘要
LocaGen旨但提高音频信号在二维束定位问题中的定位性能。LocaGen通过在机器学习模型上进行训练来减少采样量化误差，这些模型基于由仿真生成的真实合成数据。该系统提高了来自三个麦克风阵列的音频束的方向到达角（DOA）和精确位置估计的准确度。在低功耗嵌入式系统上演示了LocaGen的有效性，实时资源使用的增加极少。我们展示了LocaGen在仅使用10 kHz的麦克风阵列时，能够将DOA误差约减少67%。
引用
@article{arxiv.2512.07872,
title = {LocaGen: Sub-Sample Time-Delay Learning for Beam Localization},
author = {Ishaan Kunwar and Henry Cantor and Tyler Rizzo and Ayaan Qayyum},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.07872},
year = {2025}
}
备注
7 pages