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 onctions-de-cout-pour-lestimation-des-filtres-acoustiques-dans-les-melange
 s-reverberants/
SUMMARY: (...): [Frumam] Alexis Benichoux (IRISA) : Fonctions de coût pou
 r l’estimation des filtres acoustiques dans les mélanges réverbéra
 nts
DESCRIPTION:: Fonctions de coût pour l’estimation des filtres acoustiqu
 es dans les mélanges réverbérants\n\nBy Alexis Benichoux\\\, IRISA.\
 n\nOn se place dans le cadre du traitement des signaux audio multicanaux e
 t multi-sources. À partir du mélange de plusieurs sources sonores enre
 gistrées en milieu réverbérant\\\, on cherche à estimer les répo
 nses acoustiques (ou filtres de mélange) entre les sources et les microp
 hones. Ce problème inverse ne peut être résolu qu’en prenant en co
 mpte des hypothèses sur la nature des filtres. Notre approche consiste d
 ’une part à identifier mathématiquement les hypothèses nécessair
 es sur les filtres pour pouvoir les estimer et d’autre part à construi
 re des fonctions de coût et des algorithmes permettant de les estimer ef
 fectivement.\nPremièrement\\\, nous avons considéré le cas où les 
 signaux sources sont connus. Nous avons développé une méthode d’es
 timation des filtres basée sur une régularisation convexe prenant en c
 ompte à la fois la nature parcimonieuse des filtres et leur enveloppe de
  forme exponentielle décroissante. Nous avons effectué des enregistrem
 ents en environnement réel qui ont confirmé l’efficacité de cet al
 gorithme.\nDeuxièmement\\\, nous avons considéré le cas où les sig
 naux sources sont inconnus\\\, mais statistiquement indépendants. Les fi
 ltres de mélange peuvent alors être estimés à une indéterminatio
 n de permutation et de gain près à chaque fréquence par des techniqu
 es d’analyse en composantes indépendantes. Nous avons apporté une e
 ́tude exhaustive des garanties théoriques par lesquelles l’indéterm
 ination de permutation peut être levée dans le cas où les filtres so
 nt parcimonieux dans le domaine temporel.\nTroisièmement\\\, nous avons 
 commencé à analyser les hypothèses sous lesquelles notre algorithme 
 d’estimation des filtres pourrait être étendu à l’estimation con
 jointe des signaux sources et des filtres et montré un premier résulta
 t négatif inattendu : dans le cadre de la déconvolution parcimonieuse 
 aveugle\\\, pour une famille assez large de fonctions de coût régulari
 sées\\\, le minimum global est trivial. Des contraintes supplémentaire
 s sur les signaux sources ou les filtres sont donc nécessaires.
CATEGORIES:Séminaire,Signal et Apprentissage
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