Number of the records: 1
A Comparison of Independent Component and Independent Subspace Analysis Algorithms
- 1.0332900 - ÚTIA 2010 RIV GB eng C - Conference Paper (international conference)
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]
R&D Projects: GA MŠMT 1M0572; GA ČR GA102/09/1278
Grant - others:GA ČR(CZ) GP102/07/P384
Program: GP
Institutional research plan: CEZ:AV0Z10750506
Keywords : audio source separation * convolutive mixtures
Subject RIV: BB - Applied Statistics, Operational Research
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.
Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0178018
Number of the records: 1