Séparation Aveugle de Mélanges Convolutifs de Sources

In this thesis, Blind Source Separation (BSS) of Convolutive Mixtures of Sources is addressed. For separating audio mixtures, we have developed new methods for cases without noise and with noise in propagation environment. The method for case without noise is based on joint diagonalization of spectral matrices and exploit the non stationarity of signals. We have proposed two techniques in order to solve permutation problem. The second method where an additive noise is present, is based on maximum likelihood. Simulations were done with reel data of acoustics room.Dans cette thèse, la Séparation Aveugle de Mélanges Convolutifs de Sources est étudiée. Pour la séparation des mélanges audio, nous avons développé des méthodes nouvelles pour les cas avec bruit et sans bruit dans l'environnement de propagation. La méthode sans bruit est basée sur la diagonalisation conjointe des matrices spectrales et exploite la non stationnarité des signaux. Nous avons proposé deux techniques différentes pour résoudre le problème de permutation. La deuxième méthode, où un bruit additif est présent, est basée sur le maximum de vraisemblance. La simulation des méthodes est réalisée sur des données réelles de salles acoustiques