Représentations parcimonieuses pour la séparation de sources avec un seul capteur

Laurent Benaroya 1 Rémi Gribonval 1 Frédéric Bimbot 1
1 METISS - Speech and sound data modeling and processing
IRISA - Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires, Inria Rennes – Bretagne Atlantique
Résumé : Nous étudions un paradigme pour la séparation de deux sources sonores avec un seul capteur. On compare expérimentalement trois méthodes de décomposition parcimonieuse pour un dictionnaire constitué de l'union de deux bases. On évalue la qualité de la séparation en fonction de la parcimonie de chaque source. De manière complémentaire, on étudie également l'apprentissage d'un base à partir d'une classe de signaux sonores définie par des exemples. On constate qu'à qualité de séparation sensiblement égale, notre méthode originale de seuillage alterné se distingue des méthodes FOCUSS et Basis Pursuit par des temps de calcul beaucoup plus faibles. Par ailleurs, il semble que l'apprentissage de bases par Analyse en Composantes Indépendantes ou Principales soit insuffisant dans notre contexte.
Type de document :
Communication dans un congrès
XVIIIe colloque GRETSI (traitement du signal et des images), septembre 2001, Sep 2001, Toulouse, France. GRETSI, Groupe d'Etudes du Traitement du Signal et des Images, pp.434, 2001
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Contributeur : Rémi Gribonval <>
Soumis le : dimanche 13 mars 2011 - 17:58:33
Dernière modification le : mercredi 11 avril 2018 - 01:56:42
Document(s) archivé(s) le : mardi 14 juin 2011 - 02:32:45

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Citation

Laurent Benaroya, Rémi Gribonval, Frédéric Bimbot. Représentations parcimonieuses pour la séparation de sources avec un seul capteur. XVIIIe colloque GRETSI (traitement du signal et des images), septembre 2001, Sep 2001, Toulouse, France. GRETSI, Groupe d'Etudes du Traitement du Signal et des Images, pp.434, 2001. 〈inria-00576221〉

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