Abstract-This paper beskriver ett system, som kallas modellbaserad förväntan-maximering källa separation och lokalisering (MESSL), för att separera och lokalisera flera ljudkällor från en underdefinierad reverberant tvåkanalig inspelning. Genom att samla individuella spektrogrampunkter baserat på deras interaurala fas- och nivåskillnader genererar MESSL masker som kan användas för att isolera enskilda ljudkällor. Först beskriver vi en probabilistisk modell av interaurala parametrar som kan utvärderas vid enskilda spektrogrampunkter. Genom att skapa en blandning av dessa modeller över källor och förseningar reduceras problemet med lokalisering med flera källor till en samling problem med en enda källa. Vi härleder en förväntan-maximering algoritm för att beräkna maximallikelihood parametrar av denna blandning modell, och visar att dessa parametrar motsvarar väl med interaural parametrar mätt i isolering. Som en biprodukt av att montera denna blandning modell, algoritmen skapar probabilistiska spektrogram masker som kan användas för källseparation. I simulerade anekoiska och bakåtsträvande miljöer producerade separationer med hjälp av MESSL i genomsnitt ett signalförhållande 1,6 dB större och Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ) resultat 0,27 genomsnittliga opinionsenheter större än fyra jämförbara algoritmer.
Nyligen, Mandel et al. REF föreslog en probabilistisk modell för lokalisering och separation av flera ljudkällor baserat på interaurala rumsliga signaler och binär maskering.
Model-Based Expectation-Maximization Source Separation and Localization
{'venue': 'IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}