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Identification aveugle de mélanges linéaires et post-non-linéaires de signaux sources parcimonieux.

Matthieu Puigt, LISIC

jeudi 20 décembre 2012 à 14h00

salle B014 - Copie des transparents


La Séparation Aveugle de Sources (SAS) consiste à estimer un ensemble de signaux sources inconnus à partir d’observations résultant de mélanges de ces sources via des chaînes de propagation, inconnues elles-aussi. Depuis une dizaine d’années, en parallèle des approches classiques nécessitant l’indépendance statistique des sources, des approches d’ "analyse en composantes parcimonieuses" (SCA pour Sparse Component Analysis en anglais) ont fait l’objet d’un grand intérêt de la part de la communauté, du moins pour traiter des mélanges linéaires. Un signal est dit parcimonieux dans un domaine de représentation si la plupart de ses atomes sont nuls ou proches de zéro. Les méthodes de SCA travaillent en deux étapes : dans une première, elles estiment les paramètres de mélange. Comme les paramètres de mélanges sont alors connus, le problème de SAS devient un simple problème inverse qui est traité dans la seconde étape des approches de SCA.

Durant ce séminaire, j’introduirai les diverses hypothèses de parcimonie utilisées par les méthodes de SCA. Je montrerai ensuite comment étendre ces approches aux mélanges non-linéaires. Enfin, une application pour la localisation en temps réel de multiples sources sonores sera brièvement présentée.