La séparation de sources aveugle dans le cas sous-déterminé est un problème mal posé pour lequel on suppose que les sources sont indépendantes et parcimonieuses dans le domaine temps-fréquence. La séparation se fait alors en deux étapes : une étape d'estimation des paramètres du mélange, suivi d'une étape d'estimation des sources. Les hypothèses faites sur les sources ne sont cependant pas valides sur l'ensemble des points temps-fréquence, si bien que les approches qui traitent naïvement de l'ensemble des points de manière identiques et indépendantes, sont peu robustes pour estimer les paramètres du mélange et les sources. L'objet de cette thèse est d'exploiter la distribution locale du mélange dans les voisinages de chaque point temps-fréquence, afin de : - Détecter les régions temps-fréquence où une seule source est active et d'estimer la direction de la source dominante dans ces régions ; - Estimer la distribution des sources en chaque point temps-fréquence à l'aide de la connaissance sur les paramètres du mélange. L'approche locale que nous proposons est étayée par un algorithme de clustering appelé DEMIX, qui estime de façon robuste les paramètres du mélange dans les cas instantanés et anéchoïques. D'autre part, l'estimation locale de la distribution des sources peut être utilisée pour apprendre des MMG spectraux qui jusqu'à présent nécessitaient une étape d'apprentissage à partir d'exemples. Nous montrons que cette approche améliore l'estimation des sources de plusieurs dB en SDR.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00564052 |
| Date | 17 December 2008 |
| Creators | Arberet, Simon |
| Publisher | Université Rennes 1 |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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