Diffuse noise robust multiple source localization based on matrix completion via trace norm minimization

Nobutaka Ito 1, 2 Emmanuel Vincent 1 Nobutaka Ono 2 Rémi Gribonval 1 Shigeki Sagayama 2
1 METISS - Speech and sound data modeling and processing
IRISA - Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires, Inria Rennes – Bretagne Atlantique
Abstract : We aim to improve the robustness of sound localization to diffuse noise coming from various directions. Using a subspace model of the noise covariance matrix, we estimate the signal covariance matrix from the observed covariance matrix and subsequently apply MUSIC (MUltiple SIgnal Classification). In [2], we proposed a maximum likelihood method given the rank of the signal covariance matrix. In this paper, we propose an alternative method based on minimizing the trace norm.
Type de document :
Communication dans un congrès
ASJ Spring Meeting, Mar 2011, Tokyo, Japan. 2011
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Contributeur : Emmanuel Vincent <>
Soumis le : vendredi 30 septembre 2011 - 12:35:15
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:20:09
Document(s) archivé(s) le : samedi 31 décembre 2011 - 02:20:07

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Nobutaka Ito, Emmanuel Vincent, Nobutaka Ono, Rémi Gribonval, Shigeki Sagayama. Diffuse noise robust multiple source localization based on matrix completion via trace norm minimization. ASJ Spring Meeting, Mar 2011, Tokyo, Japan. 2011. 〈inria-00596138〉

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