Deep neural network based multichannel audio source separation

International audienceThis chapter presents a multichannel audio source separation framework where deep neural networks (DNNs) are used to model the source spectra and combined with the classical multichannel Gaussian model to exploit the spatial information. The parameters are estimated in an iterative expectation-maximization (EM) fashion and used to derive a multichannel Wiener filter. Different design choices and their impact on the performance are discussed. They include the cost functions for DNN training, the number of parameter updates, the use of multiple DNNs, and the use of weighted parameter updates. Finally, we present its application to a speech enhancement task and a music separation task. The experimental results show the benefit of the multichannel DNN-based approach over a single-channel DNN-based approach and the multichannel nonnegative matrix factorization based iterative EM framework

Influence de la variation spatio-temporelle de la fréquence des feux sur la productivité forestière actuelle et future

L'aménagement forestier doit être durable afin de maintenir la productivité des écosystèmes forestiers et leur capacité à s'adapter aux changements climatiques. Les feux constituent le principal facteur de perturbation de la possibilité et de la capacité de régénération des forêts boréales du Nord-Est de l'Amériques du Nord. Or, au Québec, l'exploitation des forêts pour la production du bois s'est déplacée vers le nord où la fréquence des feux réduit sensiblement la productivité des forêts du fait de la fréquence des accidents de régénération. Ainsi, dans le cadre des recommandations du gouvernement du Québec qui a fixé une limite nordique au-delà de laquelle l'aménagement ne peut pas être autorisé, des études s'avèraient nécessaires pour mieux évaluer l'impact des feux lors de l'élaboration de stratégies d'aménagement durable. En effet, la relation entre la variation de la fréquence des feux et la possibilité forestière reste mal comprise dans les forêts boréales nordiques. Cette thèse met en lumière l'interaction entre les feux, la productivité, l'ouverture des peuplements et la possibilité forestière dans un contexte d'aménagement forestier durable. Son argument de base consiste à soutenir que l'anticipation de telles répercussions permet d'améliorer l'aménagement des forêts dans un contexte de changement des régimes de feu et de dynamique d'ouverture de la forêt. Elle utilise une triple approche basée sur l'estimation de la productivité à l'échelle du paysage, la simulation de la dynamique forestière et la simulation de l'approvisionnement en bois. Elle parvient ainsi à montrer l'importance du régime de feu dans la détermination des accidents de régénération par la différence entre les abondances des peuplements potentiellement et actuellement productifs, la proportion de peuplements ouverts étant tributaire du climat régional et des variations périodiques du taux de brûlage. Par ailleurs, ces facteurs affectent directement le potentiel d'approvisionnement en bois dans un contexte d'aménagement forestier durable, particulièrement dans les régions sensibles et à cheval sur la limite nordique des forêts commerciales

Adaptive potential field data processing in spatial domain

Potential field data contain unwanted noises due to many variable factors during the data acquisition. A common approach to minimise these noises is to smooth the data using various approaches. Traditionally, data smoothing is carried out using separate programs based on different mathematical models. The adaptive spatial data processing system (ASDPS) provides a new way in processing potential field data in spatial domain. ASDPS not only can be implemented as a unique user interface for either selecting an implemented method or defining a new method without recoding and recompilation, but also supports parallel processing in a multithreaded computing environment. This paper presents applications of ASDPS to gravity and magnetic data processing for both reducing the survey noises contained in the original data and carrying out easy data transformations for different purposes