Estimateurs oracles pour la séparation de sources monocapteur par approches spectrales à états discrets

Valentin Emiya (1) , Emmanuel Vincent (1) , Rémi Gribonval (1)

1 METISS - Speech and sound data modeling and processing

Dans cet article, des bornes de performances oracles sont déterminées pour la séparation de sources monocapteur sous contrainte d'un nombre fini d'états discrets. En fixant des contraintes qui sont à la base de systèmes existants, les bornes de performances obtenues sont plus réalistes qu'avec une contrainte de masquage temps-fréquence seule. Dans ce contexte, l'efficacité théorique des approches par mélanges de gaussiennes est quantifiée et comparée à des résultats provenant d'un système de l'état de l'art. De futures approches sont envisagées en faisant évoluer ces modèles vers des méthodes discriminantes à états conjoints

Domaines: Traitement du signal et de l'image [eess.SP]; Traitement du signal et de l'image [eess.SP]

Valentin Emiya, Emmanuel Vincent, Rémi Gribonval. Estimateurs oracles pour la séparation de sources monocapteur par approches spectrales à états discrets. Proc. of GRETSI, Sep 2009, Dijon, France. pp.1-4. ⟨inria-00452631⟩