Séparation de sources dans le cas sous-déterminé : comparaison de deux approches basées sur des décompositions parcimonieuses

Sylvain Lesage 1 Sacha Krstulovic 1 Rémi Gribonval 1
1 METISS - Speech and sound data modeling and processing
IRISA - Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires, Inria Rennes – Bretagne Atlantique
Résumé : Cet article traite de la séparation de sources dans le cas sous-déterminé quand la matrice de mélange est connue. On se place dans le cadre des approches basées sur la décomposition parcimonieuse du mélange. Dans la nouvelle méthode proposée, on décompose le mélange par Matching Pursuit en introduisant une nouvelle classe de dictionnaires multi-canal, où les atomes sont caractérisés par une direction spatiale et une forme d'onde. La connaissance de la matrice de mélange est directement intégrée à la décomposition. Par rapport à la séparation par Matching Pursuit multi-canal suivie d'un clustering, le nouvel algorithme introduit moins d'artéfacts pour un niveau d'interférences résiduelles comparable. Nous comparons ces deux méthodes à l'algorithme de Bofill-Zibulevski et à DUET. Nous étudions également l'apport d'un lissage des décompositions et l'importance de la qualité de l'estimation de la matrice de mélange.
Type de document :
Communication dans un congrès
XXe colloque GRETSI (traitement du signal et des images), 6-9 septembre 2005, Sep 2005, Louvain-la-Neuve, Belgique. GRETSI, Groupe d'Etudes du Traitement du Signal et des Images, 2005
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Contributeur : Rémi Gribonval <>
Soumis le : mercredi 9 février 2011 - 21:35:01
Dernière modification le : mercredi 11 avril 2018 - 01:53:31
Document(s) archivé(s) le : mardi 10 mai 2011 - 03:28:33

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Sylvain Lesage, Sacha Krstulovic, Rémi Gribonval. Séparation de sources dans le cas sous-déterminé : comparaison de deux approches basées sur des décompositions parcimonieuses. XXe colloque GRETSI (traitement du signal et des images), 6-9 septembre 2005, Sep 2005, Louvain-la-Neuve, Belgique. GRETSI, Groupe d'Etudes du Traitement du Signal et des Images, 2005. 〈inria-00564755〉

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