Optimisation convexe pour l'estimation simultanée de réponses acoustiques
Résumé
We consider the estimation of acoustic impulse responses from the simultaneous recording of several known sources. Existing techniques are restricted to the case where the number of sources is at most equal to the number of sensors. We relax this assumption in the case where the sources are known. To this aim, we propose statistical models of the filters associated with a convex log-likelihood, and we propose a convex optimization algorithm to solve the inverse problem, with the resulting penalties. We provide a comparaison between penalties via a set of experiments which shows that the proposed method allows to obtain a robust estimation, and greatly improves performance compared to the naive approach.
On s'intéresse à l'estimation de réponses acoustiques à partir de l'enregistrement simultané de plusieurs sources connues. Les techniques existantes nécessitent de pouvoir se ramener au cas où le nombre de sources, connues ou inconnues, est au plus égal au nombre de capteurs. Notre méthode s'affranchit de cette hypothèse dans le cas où les sources sont connues. Pour cela, on propose des modèles statistiques de filtres associés à des log-vraisemblances convexes, puis on met en place des algorithmes d'optimisation convexe pour résoudre le problème inverse, avec les pénalités qui résultent de ces modèles. On fournit une comparaison des différentes pénalités via un jeu d'expériences qui montre que la méthode proposée permet d'obtenir une estimation robuste, et augmente nettement les performances par rapport à l'approche naïve.
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