SÉPARATION AVEUGLE DE SOURCES AUDIO BASÉE SUR L'ALGORITHME EMD
Abdeldjalil Aissa El Bey - elbey(at)tsi.enst.fr
1ère année de thèse
ENST, département TSI 

Dans le cadre de la séparation aveugle de sources, on cherche par ce travail à
effectuer la séparation de mélanges instantanés de sources audio en utilisant
une méthode basée sur l'algorithme de Décomposition Modale Empirique (ou EMD,
pour Empirical Mode Decomposition). Cette approche nous permet en particulier de
traiter le cas sous déterminé (c-à-d le cas où l'on a moins de capteurs que de
sources).
L'approche EMD se base sur le fait que les signaux audio (et particulièrement
les signaux musicaux) peuvent être bien modélisés localement par une somme de
signaux périodiques. Ces signaux seront ainsi décomposés en utilisant
l'algorithme EMD et recombinés suivant leurs directions spatiales avec un
algorithme de classification de type k-means, qui permettra de recombiner les
composantes de chaque source. Ces opérations sont effectuées respectivement sur
le signal issu de chaque capteur ce qui permet d'avoir plusieurs estimations de
la même source, ce qui nous amène à faire une sélection de la meilleure estimée
suivant plusieurs critères (énergie, dispersion).
Nous illustrerons notre travail en donnant les résultats obtenus par cette
nouvelle méthode ainsi que ses performances.