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Catégorie de document |
Article paru dans une revue |
Titre |
An information-geometric approach to real-time audio segmentation |
Auteur principal |
Arnaud Dessein |
Co-auteur |
Arshia Cont |
Paru dans |
IEEE Signal Processing Letters, Avril 2013, Vol. 20, n° 4 |
Comité de lecture |
Oui |
Collation |
p.331-334 |
Copyright |
IEEE |
Année |
2013 |
Statut éditorial |
Publié |
Résumé |
We present a generic approach to real-time audio segmentation in the framework of information geometry for exponential families. The proposed system detects changes by monitoring the information rate of the signals as they arrive in time. We also address shortcomings of traditional cumulative sum approaches to change detection, which assume known parameters before change. This is done by considering exact generalized likelihood ratio test statistics, with a complete estimation of the unknown parameters in the respective hypotheses. We derive an efficient sequential scheme to compute these statistics through convex duality. We finally provide results for speech segmentation in speakers, and polyphonic music segmentation in note slices. |
Equipe |
Représentations musicales |
Cote |
Dessein13a |
Adresse de la version en ligne |
http://articles.ircam.fr/textes/Dessein13a/index.pdf |
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