Convex regularizations for the simultaneous recording of room impulse responses
Résumé
We propose to acquire large sets of room impulse responses (RIRs) by simultaneously playing known source signals on multiple loudspeakers. We then estimate the RIRs via a convex optimization algorithm using convex penalties promoting sparsity and/or exponential amplitude envelope. We validate this approach on real-world recordings. The proposed algorithm makes it possible to estimate the RIRs to a reasonable accuracy even when the number of recorded samples is smaller than the number of RIR samples to be estimated, thereby leading to a speedup of the recording process compared to state-of-the-art RIR acquisition techniques. Moreover, the penalty promoting both sparsity and exponential amplitude envelope provides the best results in terms of robustness to the choice of its parameters, thereby consolidating the evidence in favor of sparse regularization for RIR estimation. Finally, the impact of the choice of the emitted signals is analyzed and evaluated.
Nous proposons d'acquérir un grand nombre de réponses de salles (RIRs) en émettant simultanément des signaux connus depuis plusieurs haut-parleurs. Nous estimons ensuite les RIRs via un algorithme d'optimisation convexe muni de pénalités convexes qui favorisent la parcimonie et/ou l'enveloppe exponentielle décroissante. Nous validons cette approche sur des enregistrements réels. L'algorithme proposé permet d'estimer les RIR avec une précision raisonnable, même quand le nombre d'échantillons enregistrés est plus petit que le nombre de d'échantillons des RIRs à estimer, aboutissant à une accélération du processus d'enregistrement par rapport aux méthodes d'acquisition de l'état de l'art. De plus, la pénalité qui force la parcimonie et l'enveloppe exponentielle décroissante donne les meilleurs résultats en terme de robustesse au choix des paramètre, ce qui justifie d'autant plus la régularisation parcimonieuse pour l'estimation des RIRs. Finalement, l'impact du choix des signaux sources est analysé et évalué.
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