Représentations parcimonieuses pour la séparation de sources avec un seul capteurReport as inadecuate




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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.

Keywords : sparse representation iterative thresholding source separation





Author: Laurent Benaroya - Rémi Gribonval - Frédéric Bimbot -

Source: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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