Séparation aveugle sous-déterminée de sources audio par la méthode EMD (Empirical Mode Decomposition)

Overview & Synopsis

Dans le cadre de la séparation aveugle de sources, nous montrons dans cet article comment 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'est à dire 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 donc décomposés en utilisant l'algorithme EMD et recombinés par classification suivant leurs directions spatiales regroupant ainsi les composantes de chacune des sources. Nous présenterons quelques résultats de simulation qui permettent d'évaluer les performances de cette nouvelle méthode.