Separation Aveugle de Sources Sonores [French]

By Simon Arberet

La separation de sources aveugle dans le cas sous-determine est un probleme mal pose pour lequel on suppose que les sources sont independantes et parcimonieuses dans le domaine temps- frequence (TF). La separation se fait alors en deux etapes: une etape d'estimation des parametres du melange, suivi d'une etape d'estimation des sources. Les hypotheses faites sur les sources ne sont cependant pas valides sur l'ensemble des points TF, si bien que les approches qui traitent naivement l'ensemble des points de maniere independantes sont peu robustes. L'objet de cette these est d'exploiter la distribution locale du melange dans les voisinages de chaque point TF, afin de detecter les regions TF ou une seule source est active et d'estimer la direction de la source dominante dans ces regions. L'approche que nous proposons est etayee par un algorithme de clustering appele DEMIX, qui estime de facon robuste les parametres du melange. L'approche locale peut etre utilisee pour apprendre des modeles de sources qui jusqu'a present necessitaient une etape d'apprentissage a partir d'exemples. Nous montrons que cette approche ameliore l'estimation des sources de plusieurs dB."

• Format: Paperback
• Language: French
• ISBN: 6131502323
• ISBN13: 9786131502323
• Release Date: April 2010
• Publisher: Editions Universitaires Europeennes
• Length: 204 Pages
• Weight: 0.67 lbs.
• Dimensions: 0.5" x 6.0" x 9.0"