Optimisation convexe pour l'estimation simultanée de réponses acoustiques

Alexis Benichoux 1 Emmanuel Vincent 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 : On s'intéresse à l'estimation de réponses acoustiques à partir de l'enregistrement simultané de plusieurs sources connues. Les techniques existantes nécessitent de pouvoir se ramener au cas où le nombre de sources, connues ou inconnues, est au plus égal au nombre de capteurs. Notre méthode s'affranchit de cette hypothèse dans le cas où les sources sont connues. Pour cela, on propose des modèles statistiques de filtres associés à des log-vraisemblances convexes, puis on met en place des algorithmes d'optimisation convexe pour résoudre le problème inverse, avec les pénalités qui résultent de ces modèles. On fournit une comparaison des différentes pénalités via un jeu d'expériences qui montre que la méthode proposée permet d'obtenir une estimation robuste, et augmente nettement les performances par rapport à l'approche naïve.
Type de document :
Communication dans un congrès
23e Colloque du Groupement de Recherche en Traitement du Signal et des Images, Sep 2011, Bordeaux, France. 2011
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Contributeur : Alexis Benichoux <>
Soumis le : jeudi 19 mai 2011 - 15:22:50
Dernière modification le : mercredi 11 avril 2018 - 01:54:43
Document(s) archivé(s) le : samedi 3 décembre 2016 - 15:50:01

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  • HAL Id : inria-00594252, version 2

Citation

Alexis Benichoux, Emmanuel Vincent, Rémi Gribonval. Optimisation convexe pour l'estimation simultanée de réponses acoustiques. 23e Colloque du Groupement de Recherche en Traitement du Signal et des Images, Sep 2011, Bordeaux, France. 2011. 〈inria-00594252v2〉

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