Should be well prepared for tracking now

track_audio.m

@@ -7,21 +7,21 @@ clc;
 
 % % % % % %% Request interaural time differences (ITDs)
 % % % % % requests = {'itd'};
-% % % % % 
+% % % % %
 % % % % % % Parameters of the auditory filterbank processor
 % % % % % fb_type       = 'gammatone';
 % % % % % fb_lowFreqHz  = 80;
 % % % % % fb_highFreqHz = 8000;
 % % % % % fb_nChannels  = 32;
-% % % % % 
+% % % % %
 % % % % % % Parameters of innerhaircell processor
 % % % % % ihc_method    = 'dau';
-% % % % % 
+% % % % %
 % % % % % % Parameters of crosscorrelation processor
 % % % % % cc_wSizeSec  = 0.02;
 % % % % % cc_hSizeSec  = 0.01;
 % % % % % cc_wname     = 'hann';
-% % % % % 
+% % % % %
 % % % % % % Summary of parameters
 % % % % % par = genParStruct('fb_type',fb_type,'fb_lowFreqHz',fb_lowFreqHz,...
 % % % % %     'fb_highFreqHz',fb_highFreqHz,'fb_nChannels',fb_nChannels,...
@@ -96,10 +96,10 @@ posteriorCovariance = zeros(size(A, 1), size(A, 1), N);
 % =======================================================
 for l = 1:N
     audio = get_audio();
-    % TODO: Put the audio in the data object!
+    
     % Request processing
-    mObj.processSignal();
-    azimEst = dObj_sub.localization{1}.Data(end);
+    mObj.processSignal(audio);
+    azimEst = dObj.localization{1}.Data(end,1); % There might be an issue with several sources here!
     % Perform Kalman filter prediction and update
     [x, P] = kf_predict(x, P, A, Q);
     [x, P] = kf_update(x, P, azimEst, c', R);