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    Catégorie de document Contribution à un colloque ou à un congrès
    Titre Sparse representations for modeling environmental acoustic scenes, application to train stations soundscapes
    Auteur principal Benjamin Cauchi
    Co-auteurs Mathieu Lagrange, Nicolas Misdariis, Arshia Cont
    Colloque / congrès CFA - Congres Français d'Acoustique. Nantes : Avril 2012
    Comité de lecture Oui
    Année 2012
    Statut éditorial Publié
    Résumé

    Our daily life happens in a world of dense acoustic environments. This is especially the case in train stations, where soundscapes are usually very complex. In this paper, we will investigate how Non Negative Matrix Factorization methods can be used to obtain a low rank spectrogram approximation, composed of spectral templates that can be related to some salients events like footsteps, whistles, etc. . . We thus assume here that the scene can be characterized by a few salient events that occur several times within the scene. We also assume that even if the acoustic realizations of those events cannot be considered in isolation, those realizations have similar spectro temporal properties. We here consider 66 recordings made in French train stations, where individual salient events have been manually annotated. We then assess the ability of the methods to extract meaningful components by comparing the activations of those components within the scene to the manually annotated ones. Experiments demonstrate that enforcing sparsity on the activations, i.e. constraining that only a few components is active at a time, has a positive effect.

    Mots-clés auditory scene analysis / sparseness / nonnegative matrix factorization
    Equipes Analyse et synthèse sonores, Perception et design sonores
    Cote Cauchi12a
    Adresse de la version en ligne http://articles.ircam.fr/textes/Cauchi12a/index.pdf

    © Ircam - Centre Pompidou 2005.