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Trois représentations des données : (Au-dessus) la partition. (Au milieu) Le signal enregistréenregistré´enregistrééchantillonné dans le domaine temporel. (En bas) Le spectrogramme d'amplitude V exprimé en dB.

Trois représentations des données : (Au-dessus) la partition. (Au milieu) Le signal enregistréenregistré´enregistrééchantillonné dans le domaine temporel. (En bas) Le spectrogramme d'amplitude V exprimé en dB.

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FIGURE 1-Trois représentations des données : (Au-dessus) la partition....
FIGURE 2 -Résultats pour W et H.
Séparation aveugle de sources sonores par factorisation en matrices positives avec pénalité sur le volume du dictionnaire
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  • Mar 2019
Abstract Audio source separation concerns techniques used to extract unknown signals called sources from a mixed signal. In this paper, we assume that the audio signal is recorded with a single microphone. Considering a mixed signal composed of various audio sources, the blind audio source separation consists in isolating and extracting each of the...
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Context 1
... Figure 1 présente la partition du morceau, le signal audio dans le domaine temporel et sa représentation temps-fréquence sous la forme du spectrogramme d'amplitude. figure), en générant des graphiques individuels pour chaque colonne de W avec uné echelle logarithmique, on observe un nombre plus important d'harmoniques comme habituellement observé pour des signatures spectrales de sources sonores. ...

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Blind Audio Source Separation with Minimum-Volume Beta-Divergence NMF
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  • Jul 2019
Considering a mixed signal composed of various audio sources and recorded with a single microphone, we consider on this paper the blind audio source separation problem which consists in isolating and extracting each of the sources. To perform this task, nonnegative matrix factorization (NMF) based on the Kullback-Leibler and Itakura-Saito $\beta$-d...
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