@InProceedings{2015_kowalski168,
	author = "Fangchen Feng and Matthieu Kowalski",
	title = "Vers une approche unifiée pour la séparation aveugle de sources en sur et sous-déterminé, basée sur la parcimonie et la décorrélation",
	booktitle = "25° Colloque sur le traitement du signal et des images",
	year = "2015",
	publisher = "GRETSI - Groupe de Recherche en Traitement du Signal et des Images",
	number = "001-0151",
	pages = "p. 605-608",
	month = "Sep # 8--11",
	address = "Lyon",
	doi = "",
	pdf = "2015_kowalski168.pdf",
	abstract = "L'analyse en composantes indépendantes (ICA -- Independant Component Analysis) est un des principaux outils pour la séparation aveugle de sources (BSS -- Blind Source Seperation). Les études théoriques et expérimentales montrent que l'hypothèse d'indépendance semble bien adaptée pour la séparation des signaux audios. Ces dernières années, les approches par optimisation utilisant la parcimonie sont apparues comme une autre approche efficace pour la séparation de sources. Cet article commence par introduire une nouvelle approche de séparation aveugle de sources qui tire parti à la fois de la décorrélation (qui est une conséquence directe de l'indépendance) et de la parcimonie dans un dictionnaire de Gabor. On montre que l'approche proposée fonctionne à la fois pour les mélanges sur-déterminés et sous-déterminés. Les résultats expérimentaux illustrent les bonnes performances sur des mélanges de signaux audio..pdf",
}