Séparation aveugle de sources audio dans le contexte automobile

• Auteur / Autrice : Abdeldjalil Aissa-El-Bey
• Direction : Yves Grenier, Karim Abed-Meraim
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Signal et images
• Date : Soutenance en 2007
• Etablissement(s) : Paris, ENST

Mots clés

Mots clés contrôlés

Analyse temps-fréquence

Séparation de sources (traitement du signal)

Résumé

Cette thèse se déroule dans le cadre d'une étude sur la séparation de sources audio dans un milieu réverbérant. Dans le cadre de notre étude nous avons montré comment effectuer la séparation de sources audio en utilisant une méthode basée sur des algorithmes de décomposition modale (EMD ou ESPRIT). Les avantages de cette approche résident dans le fait qu'elle permet de traiter le cas des mélanges instantanés et convolutifs, et elle nous permet en particulier, de traiter le cas sous-déterminé. Toujours dans le cadre de cette thèse, nous avons montré comment effectuer la séparation des mélanges instantané et convolutif de sources audio dans le cas sous-déterminé en utilisant la propriété de parcimonie des signaux audio dans le domaine temps-fréquence. Nous proposons deux méthodes utilisant différentes transformées dans le domaine temps-fréquence. La première utilise les distributions temps-fréquence quadratiques, la deuxième utilise la transformée de Fourier à court terme. Ces deux méthodes supposent que les sources sont disjointes dans le domaine temps-fréquence ; c'est à dire qu'une seule source est présente dans chaque point temps-fréquence. Nous proposons ensuite de relâcher cette contrainte on supposant que les sources ne sont pas forcément disjointes dans le domaine temps-fréquence. Nous avons exploité aussi la propriété de parcimonie des signaux audio dans le domaine temporel. Nous avons proposé une méthode itérative utilisant une technique du gradient relatif qui minimise une fonction de contraste basée sur la norme Lp, et pour finir, nous nous sommes intéressés à une méthode itérative de séparation de sources utilisant les statistiques d'ordre deux.