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    Catégorie de document Contribution à un colloque ou à un congrès
    Titre Online NON-negative Tensor Deconvolution for source detection in 3DTV audio
    Auteur principal Yuki Mitsufuji
    Co-auteurs Marco Liuni, Alex Baker, Axel Roebel
    Colloque / congrès IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). Florence : Mai 2014
    Comité de lecture Oui
    Collation p.3082-3086
    Année 2014
    Statut éditorial Publié
    Résumé

    The following article describes research on source detection in multi channel (3DTV) audio streams. The problem is extremely complex due to the fact that multiple layers can be present in scenes (background music, ambience, commentator). In this work a new algorithm is developed that exploits the information from the different audio channels to detect, and possibly localize and separate independent audio sources. An algorithm based on online Non-negative Tensor Deconvolution is realized, to deal with sound sources with time dependent positions in the channel matrix. The evaluation is made on 3DTV 5.1 film soundtracks and on synthetic mixes of 3DTV 5.1 audio with target sounds from a sound effects database: a significant improvement of the detection performance is shown, compared with other decomposition techniques.

    Mots-clés Audio event detection / source separation / non-negative tensor deconvolution.
    Equipe Analyse et synthèse sonores
    Cote Mitsufuji14b

    © Ircam - Centre Pompidou 2005.