Algorithm for Independent Vector Extraction Based on Semi-Time-Variant Mixing Model
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F46747885%3A24220%2F21%3A00008780" target="_blank" >RIV/46747885:24220/21:00008780 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/68407700:21340/21:00374187
Výsledek na webu
<a href="https://asap.ite.tul.cz/wp-content/uploads/sites/3/2021/05/QuickIVE.pdf" target="_blank" >https://asap.ite.tul.cz/wp-content/uploads/sites/3/2021/05/QuickIVE.pdf</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.23919/EUSIPCO54536.2021.9616272" target="_blank" >10.23919/EUSIPCO54536.2021.9616272</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Algorithm for Independent Vector Extraction Based on Semi-Time-Variant Mixing Model
Popis výsledku v původním jazyce
A new algorithm for dynamic independent vector extraction is proposed. It is based on the mixing model where mixing parameters related to the source-of-interest (SOI) are time-variant while the separating parameters are time-invariant. A contrast function based on the quasi-likelihood approach is optimized using the Newton-Raphson approach. The update is computed without imposing the orthogonal constraint, and the orthogonality is enforced afterward. This yields an algorithm that is significantly faster than gradient-based algorithms while different from fixed-point methods, which are even faster. We show advantageous properties of the proposed algorithm compared to the fixed-point methods in an on-line processing regime where stable convergence to the SOI is the important issue. The effectiveness of the method is demonstrated in a speech extraction experiment with a dense microphone array.
Název v anglickém jazyce
Algorithm for Independent Vector Extraction Based on Semi-Time-Variant Mixing Model
Popis výsledku anglicky
A new algorithm for dynamic independent vector extraction is proposed. It is based on the mixing model where mixing parameters related to the source-of-interest (SOI) are time-variant while the separating parameters are time-invariant. A contrast function based on the quasi-likelihood approach is optimized using the Newton-Raphson approach. The update is computed without imposing the orthogonal constraint, and the orthogonality is enforced afterward. This yields an algorithm that is significantly faster than gradient-based algorithms while different from fixed-point methods, which are even faster. We show advantageous properties of the proposed algorithm compared to the fixed-point methods in an on-line processing regime where stable convergence to the SOI is the important issue. The effectiveness of the method is demonstrated in a speech extraction experiment with a dense microphone array.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10102 - Applied mathematics
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA20-17720S" target="_blank" >GA20-17720S: Pokročilé modely směsí pro slepou extrakci signálů</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2021
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
European Signal Processing Conference
ISBN
978-908279706-0
ISSN
2219-5491
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
4
Strana od-do
865 - 869
Název nakladatele
Eurasip
Místo vydání
Dublin, Ireland
Místo konání akce
Dublin, Ireland
Datum konání akce
1. 1. 2021
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000764066600172