A Wideband Doubly-Sparse Approach for MITO Sparse Filter Estimation

Simon Arberet 1 Prasad Sudhakar 2 Rémi Gribonval 2
2 METISS - Speech and sound data modeling and processing
IRISA - Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires, Inria Rennes – Bretagne Atlantique
Résumé : Nous proposons une approche pour l'estimation de filtres parcimonieux à partir d'un mélange convolutif de sources, en exploitant la parcimonie dans le domaine temps-fréquence (TF). L'approche proposée est fondée sur une formulation large-bande de la cross-relation (CR) dans le domaine TF, et sur un framework composé de deux étapes: (a) une étape de clustering afin de déterminer les points TF où la CR est valide; (b) une étape d'estimation des filtres, afin de retrouver l'ensemble des filtres associés à chaque source. Nous proposons pour la première fois une méthode qui estime de façon aveugle les clusters (a) et nous montrons que l'approche proposée, fondée sur la CR large-bande améliore de 5 dBs à 20 dBs l'approche à bande étroite ainsi que l'approche GCC-PHAT.
Type de document :
Communication dans un congrès
Acoustics, Speech and Signal Processing, IEEE International Conference on (ICASSP 2011), May 2011, Prague, Czech Republic. IEEE, To appear, 2011, 〈10.1109/ICASSP.2011.5947085〉
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Contributeur : Rémi Gribonval <>
Soumis le : dimanche 20 février 2011 - 20:51:28
Dernière modification le : mercredi 16 mai 2018 - 11:23:03
Document(s) archivé(s) le : dimanche 4 décembre 2016 - 01:26:23

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2011_ICASSP_ArberetEtAl.pdf
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Simon Arberet, Prasad Sudhakar, Rémi Gribonval. A Wideband Doubly-Sparse Approach for MITO Sparse Filter Estimation. Acoustics, Speech and Signal Processing, IEEE International Conference on (ICASSP 2011), May 2011, Prague, Czech Republic. IEEE, To appear, 2011, 〈10.1109/ICASSP.2011.5947085〉. 〈inria-00567210v2〉

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