Frequency-Domain Blind Speech Separation Using Incomplete De-Mixing Transform

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F46747885%3A24220%2F16%3A00000308" target="_blank" >RIV/46747885:24220/16:00000308 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://asap.ite.tul.cz/publications/conference-papers/" target="_blank" >https://asap.ite.tul.cz/publications/conference-papers/</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/EUSIPCO.2016.7760531" target="_blank" >10.1109/EUSIPCO.2016.7760531</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Frequency-Domain Blind Speech Separation Using Incomplete De-Mixing Transform

Popis výsledku v původním jazyce

We propose a novel solution to the blind speech separation problem where the demixing transform is estimated only within selected frequency bins. This solution is based on Independent Vector Analysis applied to a subset of instanta- neous mixtures, one per selected frequency bin. Next, two approaches are proposed to complete the transform: one based on null beamforming, and the other based on convex programming. In subsequent experiments, we compare combinations of both methods and evaluate their ability to retrieve the whole de-mixing transform. Depending on the number of selected frequencies and the sparsity of room impulse responses, the methods show improvements in terms of computational complexity as well as in terms of separation accuracy.

Název v anglickém jazyce

Frequency-Domain Blind Speech Separation Using Incomplete De-Mixing Transform

Popis výsledku anglicky

We propose a novel solution to the blind speech separation problem where the demixing transform is estimated only within selected frequency bins. This solution is based on Independent Vector Analysis applied to a subset of instanta- neous mixtures, one per selected frequency bin. Next, two approaches are proposed to complete the transform: one based on null beamforming, and the other based on convex programming. In subsequent experiments, we compare combinations of both methods and evaluate their ability to retrieve the whole de-mixing transform. Depending on the number of selected frequencies and the sparsity of room impulse responses, the methods show improvements in terms of computational complexity as well as in terms of separation accuracy.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JC - Počítačový hardware a software

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GA14-11898S" target="_blank" >GA14-11898S: Zlepšování řečového signálu pomocí částečně slepých metod za použití pole mikrofonů</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2016

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

The 24th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2016)

ISBN

978-0-9928626-5-7

ISSN

2076-1465

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

5

Strana od-do

1663-1667

Název nakladatele

European Signal Processing Conference, EUSIPCO

Místo vydání

Budapest, Hungary

Místo konání akce

Budapest, Hungary

Datum konání akce

1. 1. 2016

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000391891900319