eess.AS - 2023-10-01

Mechatronic Generation of Datasets for Acoustics Research

  • paper_url: http://arxiv.org/abs/2310.00587
  • repo_url: None
  • paper_authors: Austin Lu, Ethaniel Moore, Arya Nallanthighall, Kanad Sarkar, Manan Mittal, Ryan M. Corey, Paris Smaragdis, Andrew Singer
  • for: 这篇论文是为了描述一种机器人共享测试空间,用于实现自动化听音实验。
  • methods: 该系统使用无线多机器人协调技术,实现同步机器人运动,以适应动态场景中的移动发声器和收音器。用户可以通过虚拟控制界面来设计自动化实验,收集大规模的听音数据。
  • results: 实验结果表明,MARS系统可以生成高可靠性的听音数据,并且可以帮助研究人员无需特有听音研究空间来收集听音数据。
    Abstract We address the challenge of making spatial audio datasets by proposing a shared mechanized recording space that can run custom acoustic experiments: a Mechatronic Acoustic Research System (MARS). To accommodate a wide variety of experiments, we implement an extensible architecture for wireless multi-robot coordination which enables synchronized robot motion for dynamic scenes with moving speakers and microphones. Using a virtual control interface, we can remotely design automated experiments to collect large-scale audio data. This data is shown to be similar across repeated runs, demonstrating the reliability of MARS. We discuss the potential for MARS to make audio data collection accessible for researchers without dedicated acoustic research spaces.
    摘要 我们面临的挑战是创建空间听音数据集,我们提议一种共享机械化录音空间,可以进行自定义听音实验:一个名为 MARS 的机械听音研究系统。为了满足广泛的实验需求,我们实施了可扩展的无线多机器人协调架构,可以实现同步的机器人运动,以便在动态场景中进行移动speaker和 microphone的记录。通过虚拟控制界面,我们可以远程设计自动化实验,收集大规模的听音数据。这些数据显示与重复运行中的相似性,证明 MARS 的可靠性。我们讨论了 MARS 的潜在可能性,使听音数据采集变得对研究人员而言可 accessible。