Quelques Contributions pour la Séparation et la Journalisation de Sources Audio dans des Mélanges Multicanaux Convolutifs

In this thesis we address the problem of multichannel audio source separa- tion (MASS) for underdetermined convolutive mixtures through probabilistic modeling. We focus on three aspects of the problem and make three contri- butions. Firstly, inspired from the empirically well validated representation of an audio signal, that is know as local Gaussian signal model (LGM) with non-negative matrix factorization (NMF), we propose a Bayesian extension to this, that overcomes some of the limitations of the NMF. We incorporate this representation in a MASS framework and compare it with the state of the art in MASS, yielding promising results. Secondly, we study how to separate mix- tures of moving sources and/or of moving microphones. Movements make the acoustic path between sources and microphones become time-varying. Ad- dressing time-varying audio mixtures appears is not so popular in the MASS literature. Thus, we begin from a state of the art LGM-with-NMF method designed for separating time-invariant audio mixtures and propose an exten- sion that uses a Kalman smoother to track the acoustic path across time. The proposed method is benchmarked against a block-wise adaptation of that state of the art (ran on time segments), and delivers competitive results on both simulated and real-world mixtures. Lastly, we investigate the link between MASS and the task of audio diarisation. Audio diarisation is the detection of the time intervals where each speaker/source is active or silent. Most state of the art MASS methods consider the sources to emit continuously; A hypothe- sis that can result in spurious signal estimates for a source, in intervals where that source was silent. Our aim is that diarisation can aid MASS by indicat- ing the emitting sources at each time frame. To that extent we design a joint framework for simultaneous diarisation and MASS, that incorporates a hidden Markov model (HMM) to track the temporal activity of the sources, within a state of the art LGM-with-NMF MASS framework. We compare the proposed method with the state of the art in MASS and audio diarisation tasks. We ob- tain performances comparable, with the state of the art, in terms of separation while winning in terms of diarisation.Dans cette thèse nous abordons le problème de la séparation de sources audio dans des mélanges convolutifs multicanaux et sous-déterminés, en utilisant une modélisation probabiliste. Nous nous concentrons sur trois aspects, et nous apportons trois contributions. D’abord, nous nous inspirons du modèle Gaussien local par factorisation en matrices non-négatives (LGM-with-NMF), qui est un modèle empiriquement validé pour représenter un signal audio. Nous proposons une extension Bayésienne de ce modèle, qui permet de sur- passer certaines limitations du modèle NMF. Nous incorporons cette représentation dans un cadre de separation audio multicanaux, et le comparons avec l’état de l’art sur des tâches de séparation. Nous obtenons des résultats prometteurs. Deuxièment, nous étudions comment séparer des mélanges audio de sources et/ou des capteurs en mouvement. Ces déplacements rendent le chemin acoustique entre les sources et les microphones variant en cours du temps. L’adressage des mélanges convolutifs variant au cours du temps est peu exploré dans la littérature. Ainsi, nous partons d’une méthode de l’état de l’art développée pour la séparation de mélanges invariant (sources et microphones statiques) et utilisant LGM-with-NMF. Nous proposons à ceci une extension qui utilise un filtre de Kalman pour suivre le chemin acoustique au cours du temps. La technique proposée est comparée à une adaptation block-par-block d’une technique de l’état de l’art appliquée sur des intervalles de temps, et a donné des résultats exceptionels sur les mélanges simulés et les mélanges du monde réel. Enfin, nous investiguons les similitudes entre la séparation et la journalisation audio. La journalisation est le problème de détection des intervalles auxquels chaque locuteur/source est émettant. La plupart des méthodes de séparation supposent toutes les sources émettent continuellement. Cette hypothèe peut donner lieu à de fausses estimations durant les intervalles au cours desquels cette source n’a pas émis. Notre objectif est que la journalisation puisse aider à résoudre la séparation, en indiquant les sources qui émettent à chaque intervalle de temps. Dans cette mesure, nous concevons une cadre commun pour traiter simultanément la journalisation et la séparation du mélange audio. Ce cadre incorpore un modèle de Markov caché pour suivre les activités des sources au sein d’une technique de séparation LGM-with-NMF. Nous comparons l’algorithme proposé à l’état de l’art sur des tâches de séparation et de journalisation. Nous obtenons des performances comparables avec l’état de l’art pour la séparation, et supériures pour la journalisation