Semi-supervised multichannel speech enhancement with variational autoencoders and non-negative matrix factorization

Multichannel speech enhancement Monte Carlo expectation-maximization variational autoencoders non-negative matrix factorization local Gaussian modeling

Domaines

Traitement du signal et de l'image [eess.SP] Réseau de neurones [cs.NE]

Fichier principal

LGH-icassp2019.pdf (501.91 Ko)

Origine	Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Simon Leglaive : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://inria.hal.science/hal-02005102

Soumis le : mardi 30 avril 2019-15:48:09

Dernière modification le : samedi 27 avril 2024-03:09:43

Dates et versions

hal-02005102 , version 1 (08-02-2019)

hal-02005102 , version 2 (30-04-2019)

Identifiants

HAL Id : hal-02005102 , version 2
DOI : 10.1109/ICASSP.2019.8683704

Citer

Simon Leglaive, Laurent Girin, Radu Horaud. Semi-supervised multichannel speech enhancement with variational autoencoders and non-negative matrix factorization. ICASSP 2019 - IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, May 2019, Brighton, United Kingdom. pp.101-105, ⟨10.1109/ICASSP.2019.8683704⟩. ⟨hal-02005102v2⟩

Exporter

BibTeX XML-TEI Dublin Core DC Terms EndNote DataCite

Collections

UNIV-RENNES1 UGA CNRS INRIA IRISA GIPSA GIPSA-DPC INSMI LJK LJK_GI LJK_GI_PERCEPTION GIPSA-CRISSP INRIA2 UR1-MATH-STIC UR1-UFR-ISTIC UNIV-RENNES UR1-MATH-NUM

318 Consultations

706 Téléchargements