Source separation for robot audition

Séparation de sources pour l’audition des robots

Mounira Maazaoui (1)

1 LTCI - Laboratoire Traitement et Communication de l'Information

This thesis proposes blind audio source separation algorithms using a microphone array. The final application of these algorithms is robot audition through the ROMEO project. In this thesis, we developed blind source separation algorithms based on a sparcity criterion. We show that l1 minimization using the natural gradient optimization technique has the same performance that the state of the art. We show that a criterion based on the parametrization of the quazi-norm lp, with 0

Cette thèse propose des algorithmes de séparation aveugle de sources audio en utilisant un réseau de capteurs. L'application finale de ces algorithmes est l'audition des robots dans le cadre du projet ROMEO. Dans cette thèse, nous avons développé des algorithmes de séparation aveugle de sources audio basés sur des critères de parcimonie. Nous montrons que la minimisation de la norme l1 avec une technique d'optimisation du gradient naturel permet d’élaborer un algorithme se situant au niveau de l’état de l’art. Nous montrons qu’un critère basé sur la paramétrisation de la pseudo-norme lp, avec 0

Keywords

en fr

HRTF Beamforming

Formation de voies HRTF

Domains

Other

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Cette thèse propose des algorithmes de séparation aveugle de sources audio en utilisant un réseau de capteurs. L'application finale de ces algorithmes est l'audition des robots dans le cadre du projet ROMEO. Dans cette thèse, nous avons développé des algorithmes de séparation aveugle de sources audio basés sur des critères de parcimonie. Nous montrons que la minimisation de la norme l1 avec une technique d'optimisation du gradient naturel permet d’élaborer un algorithme se situant au niveau de l’état de l’art. Nous montrons qu’un critère basé sur la paramétrisation de la pseudo-norme lp, avec 0

Keywords: HRTF; Beamforming

Keywords: Formation de voies; HRTF

Domains: Other

Mounira Maazaoui. Séparation de sources pour l’audition des robots. Autre. Télécom ParisTech, 2012. Français. ⟨NNT : 2012ENST0016⟩. ⟨pastel-00758370⟩