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    Catégorie de document Contribution à un colloque ou à un congrès
    Titre Rényi Information Measures for Spectral Change Detection
    Auteur principal Marco Liuni
    Co-auteurs Axel Roebel, Marco Romito, Xavier Rodet
    Colloque / congrès ICASSP. Prague : Mai 2011
    Comité de lecture Oui
    Année 2011
    Statut éditorial Publié
    Résumé

    Change detection within an audio stream is an important task in several domains, such as classification and segmentation of a sound or of a music piece, as well as indexing of broadcast news or surveillance applications. In this paper we propose two novel methods for spectral change detection without any assumption about the input sound: they are both based on the evaluation of information measures applied to a time-frequency representation of the signal, and in particular to the spectrogram. The class of measures we consider, the Rényi entropies, are obtained by extending the Shannon entropy definition: a biasing of the spectrogram coefficients is realized through the dependence of such measures on a parameter, which allows refined results compared to those obtained with standard divergences. These methods provide a low computational cost and are well-suited as a support for higher level analysis, segmentation and classification algorithms.

    Mots-clés Change detection / spectral entropy / Kullback divergence / Rényi entropies / segmentation
    Equipe Analyse et synthèse sonores
    Cote Liuni11b
    Adresse de la version en ligne http://articles.ircam.fr/textes/Liuni11b/index.pdf

    © Ircam - Centre Pompidou 2005.