Semi-Blind Noise Extraction Using Partially Known Position of the Target Source
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F13%3A00396861" target="_blank" >RIV/67985556:_____/13:00396861 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/46747885:24220/13:#0002869
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/TASL.2013.2264674" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/TASL.2013.2264674</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/TASL.2013.2264674" target="_blank" >10.1109/TASL.2013.2264674</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Semi-Blind Noise Extraction Using Partially Known Position of the Target Source
Popis výsledku v původním jazyce
An extracted noise signal provides important information for subsequent enhancement of a target signal. When the target?s position is fixed, the noise extractor could be a target-cancellation filter derived in a noise-free situation. In this paper we consider a situation when such cancellation filters are prepared for a set of several possible positions of the target in advance. The set of filters is interpreted as prior information available for the noise extraction when the target?s exact position isunknown. Our novel method looks for a linear combination of the prepared filters via Independent Component Analysis. The method yields a filter that has a better cancellation performance than the individual filters or filters based on a minimum varianceprinciple. The method is tested in a highly noisy and reverberant real-world environment with moving target source and interferers. A post-processing by Wiener filter using the noise signal extracted by the method is able to improve signa
Název v anglickém jazyce
Semi-Blind Noise Extraction Using Partially Known Position of the Target Source
Popis výsledku anglicky
An extracted noise signal provides important information for subsequent enhancement of a target signal. When the target?s position is fixed, the noise extractor could be a target-cancellation filter derived in a noise-free situation. In this paper we consider a situation when such cancellation filters are prepared for a set of several possible positions of the target in advance. The set of filters is interpreted as prior information available for the noise extraction when the target?s exact position isunknown. Our novel method looks for a linear combination of the prepared filters via Independent Component Analysis. The method yields a filter that has a better cancellation performance than the individual filters or filters based on a minimum varianceprinciple. The method is tested in a highly noisy and reverberant real-world environment with moving target source and interferers. A post-processing by Wiener filter using the noise signal extracted by the method is able to improve signa
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
BI - Akustika a kmity
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GAP103%2F11%2F1947" target="_blank" >GAP103/11/1947: Metody analýzy latentních proměnných ve slepém zpracování řečových a akustických signálů</a><br>
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2013
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
IEEE Transactions on Audio Speech and Language Processing
ISSN
1558-7916
e-ISSN
—
Svazek periodika
21
Číslo periodika v rámci svazku
10
Stát vydavatele periodika
US - Spojené státy americké
Počet stran výsledku
13
Strana od-do
2029-2041
Kód UT WoS článku
000322334900004
EID výsledku v databázi Scopus
—