A Comparison of Independent Component and Independent Subspace Analysis Algorithms

0332900 - ÚTIA 2010 RIV GB eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Koldovský, Zbyněk - Tichavský, Petr
A Comparison of Independent Component and Independent Subspace Analysis Algorithms.
[Porovnání metod analýzy nezávislých komponent a analýzy nezávislých podprostorů.]
17th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2009). Glasgow: University of Strathclyde, Glasgow, 2009, s. 1447-1451.
[17th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2009). Glasgow (GB), 24.08.2009-28.08.2009]
Grant CEP: GA MŠMT 1M0572; GA ČR GA102/09/1278
Grant ostatní: GA ČR(CZ) GP102/07/P384
Program: GP
Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10750506
Klíčová slova: audio source separation * convolutive mixtures
Kód oboru RIV: BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
http://library.utia.cas.cz/separaty/2009/SI/tichavsky-a comparison of independent component and independent subspace analysis algorithms.pdf

Recent advances in separation of convolutive mixtures of audio signals have shown that the problem can be successfully solved in time-domain in a multistep procedure including an application of some method of instantaneous independent component analysis (ICA) or independent subspace analysis (ISA), as one of the steps. In this paper we propose a test that allows a comparison of different ICA and ISA algorithms from this perspective. The test consists in evaluating separation of a pseudo-convolutive mixture of given independent signals. The mixture has features of real-world convolutive mixtures and of instantaneous mixtures simultaneously. We apply the proposed test to compare performance of several ICA and ISA algorithms in four different scenarios, taking in mind that suitability of the algorithms depends on properties of the separated signals.

Slepá separace konvolutorních směsí zvukových signálů může být prováděna v časové oblasti jak s využitím metod analýzy nezávislých komponent, tak pomocí analýzy nezávislých podprostorů. V práci je navržen způsob porovnání efektivity obou přístupů. Test spočívá ve vyhodnocení výsledků separace pseudo-konvolutorní směsi, která má vyžaduje separaci podprostorů, a přitom teoreticky umožňuje perfektní separaci. Celkem je porovnáno jedenáct různých algoritmů pro separaci čtyř druhů separovaných signálů.
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0178018