Single-channel speaker distance estimation has recently achieved centimeter-level accuracy in simulated environments, yet it remains unclear which components of the room impulse response (RIR) the model exploits and how performance depends on the recording conditions. In this work, we decompose simulated RIRs into four variants (full, direct-only, no-late, and no-early) using the mixing time estimated from the echo density function as the boundary between early reflections and late reverberation. We define four calibration scenarios, from fully calibrated (synchronised capture, known source level) to fully uncalibrated (arbitrary onset, unknown level), and evaluate all combinations on a matched dataset. Results show that without time calibration, mean absolute error (MAE) increases to $1.29$ m and the model extracts reverberation-based cues, with early reflections emerging as the most informative component. Further analysis against DRR, $C_{50}$, and $T_{60}$ confirms that estimation accuracy improves with stronger early energy and degrades in highly reverberant environments. When time calibration is available, the model achieves a MAE of $0.14$ m by extracting the propagation delay alone, regardless of the RIR content.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

【CVPR2022】跨模态检索的协同双流视觉语言预训练模型
专知会员服务
21+阅读 · 2022年4月21日
白话attention综述(上)
AINLP
12+阅读 · 2019年12月14日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
近期声学领域前沿论文(No. 3)
深度学习每日摘要
24+阅读 · 2019年3月31日
近期语音类前沿论文
深度学习每日摘要
14+阅读 · 2019年3月17日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Relation Networks for Object Detection 论文笔记
统计学习与视觉计算组
16+阅读 · 2018年4月18日
论文浅尝 | Improved Neural Relation Detection for KBQA
开放知识图谱
13+阅读 · 2018年1月21日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
分层反无人机系统发展新趋势
专知会员服务
5+阅读 · 9月3日
何为协作武器?
专知会员服务
9+阅读 · 9月1日
《理解认知战:超越信息》
专知会员服务
13+阅读 · 9月1日
美国战争部在GenAI.mil上推出OpenAI的ChatGPT Mil
专知会员服务
8+阅读 · 8月31日
人工智能赋能军事维护:重新定义国防战备
专知会员服务
5+阅读 · 8月31日
《美陆军野战手册(2026年):特种部队》
专知会员服务
8+阅读 · 8月31日
相关VIP内容
【CVPR2022】跨模态检索的协同双流视觉语言预训练模型
专知会员服务
21+阅读 · 2022年4月21日
相关资讯
白话attention综述(上)
AINLP
12+阅读 · 2019年12月14日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
近期声学领域前沿论文(No. 3)
深度学习每日摘要
24+阅读 · 2019年3月31日
近期语音类前沿论文
深度学习每日摘要
14+阅读 · 2019年3月17日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Relation Networks for Object Detection 论文笔记
统计学习与视觉计算组
16+阅读 · 2018年4月18日
论文浅尝 | Improved Neural Relation Detection for KBQA
开放知识图谱
13+阅读 · 2018年1月21日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员