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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.3.2008.tde-30052008-133011
Documento
Autor
Nome completo
Fernando Alves de Lima Moreto
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2008
Orientador
Banca examinadora
Arjona Ramírez, Miguel (Presidente)
Itiki, Cinthia
Yehia, Hani Camille
Título em português
Análise de componentes independentes aplicada à separação de sinais de áudio.
Palavras-chave em português
Análise em componentes independentes
Busca de projeção
Cocktail Party
Estatística de ordem superior
Processamento de sinais
Separação cega de fontes
Resumo em português
Este trabalho estuda o modelo de análise em componentes independentes (ICA) para misturas instantâneas, aplicado na separação de sinais de áudio. Três algoritmos de separação de misturas instantâneas são avaliados: FastICA, PP (Projection Pursuit) e PearsonICA; possuindo dois princípios básicos em comum: as fontes devem ser independentes estatisticamente e não-Gaussianas. Para analisar a capacidade de separação dos algoritmos foram realizados dois grupos de experimentos. No primeiro grupo foram geradas misturas instantâneas, sinteticamente, a partir de sinais de áudio pré-definidos. Além disso, foram geradas misturas instantâneas a partir de sinais com características específicas, também geradas sinteticamente, para avaliar o comportamento dos algoritmos em situações específicas. Para o segundo grupo foram geradas misturas convolutivas no laboratório de acústica do LPS. Foi proposto o algoritmo PP, baseado no método de Busca de Projeções comumente usado em sistemas de exploração e classificação, para separação de múltiplas fontes como alternativa ao modelo ICA. Embora o método PP proposto possa ser utilizado para separação de fontes, ele não pode ser considerado um método ICA e não é garantida a extração das fontes. Finalmente, os experimentos validam os algoritmos estudados.
Título em inglês
Independent component analysis applied to separation of audio signals.
Palavras-chave em inglês
Blind source separation
Cocktail Party
Higher order statistics
Independent component analysis
Projection Pursuit
Signal processing
Resumo em inglês
This work studies Independent Component Analysis (ICA) for instantaneous mixtures, applied to audio signal (source) separation. Three instantaneous mixture separation algorithms are considered: FastICA, PP (Projection Pursuit) and PearsonICA, presenting two common basic principles: sources must be statistically independent and non-Gaussian. In order to analyze each algorithm separation capability, two groups of experiments were carried out. In the first group, instantaneous mixtures were generated synthetically from predefined audio signals. Moreover, instantaneous mixtures were generated from specific signal generated with special features, synthetically, enabling the behavior analysis of the algorithms. In the second group, convolutive mixtures were probed in the acoustics laboratory of LPS at EPUSP. The PP algorithm is proposed, based on the Projection Pursuit technique usually applied in exploratory and clustering environments, for separation of multiple sources as an alternative to conventional ICA. Although the PP algorithm proposed could be applied to separate sources, it couldnt be considered an ICA method, and source extraction is not guaranteed. Finally, experiments validate the studied algorithms.
 
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Data de Publicação
2009-01-09
 
AVISO: O material descrito abaixo refere-se a trabalhos decorrentes desta tese ou dissertação. O conteúdo desses trabalhos é de inteira responsabilidade do autor da tese ou dissertação.
  • ARJONA RAMÍREZ, M., and MORETO, F. A. DE L. A projection pursuit approach to blind source separation. In INTERNATIONAL WORKSHOP ON TELECOMMUNICATIONS, Santa Rita do Sapucaí, 2007. Proceedings - International Workshop on Telecommunicatios.Santa Rita do Sapucaí : Instituto Nacional de Telecomunicações, 2007.
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