Underdetermined Blind Source Separation in Echoic Environments Using DESPRIT

The DUET blind source separation algorithm can demix an arbitrary number of speech signals using M=2 anechoic mixtures of the signals. DUET however is limited in that it relies upon source signals which are mixed in an anechoic environment and which are sufficiently sparse such that it is assumed that only one source is active at a given time frequency point. The DUET-ESPRIT (DESPRIT) blind source separation algorithm extends DUET to situations where M≥2 sparsely echoic mixtures of an arbitrary number of sources overlap in time frequency. This paper outlines the development of the DESPRIT method and demonstrates its properties through various experiments conducted on synthetic and real world mixtures

Soft-Mask De-Mixing for Anechoic Mixtures

This paper extends a computationally efficient, soft-mask based source separation (SS) technique called Redress, to anechoic mixing scenarios. SS methods are an integral part of hearing aid research. We call the resulting method D-Redress. In its original form, Redress was intended for instantaneous mixing scenarios. Numerical evaluations demonstrate that soft-mask based techniques reduce the level of artifacts in the separated speech. Monte Carlo trials on 1000 real speech mixtures demonstrate that the D-Redress successfully extends Redress in terms of Overall-Perceptual (OPS), Target-Perceptual (TPS) scores and Human-Ear Intelligibility (HEI)

An Online Solution for Localisation, Tracking and Separation of Moving Speech Sources

The problem of separating a time varying number of speech sources in a room is difficult to solve. The challenge lies in estimating the number and the location of these speech sources. Furthermore, the tracked speech sources need to be separated. This thesis proposes a solution which utilises the Random Finite Set approach to estimate the number and location of these speech sources and subsequently separate the speech source mixture via time frequency masking

Speech enhancement algorithms for audiological applications

Texto en inglés y resumen en inglés y españolPremio Extraordinario de Doctorado de la UAH en el año académico 2013-2014La mejora de la calidad de la voz es un problema que, aunque ha sido abordado durante muchos años, aún sigue abierto. El creciente auge de aplicaciones tales como los sistemas manos libres o de reconocimiento de voz automático y las cada vez mayores exigencias de las personas con pérdidas auditivas han dado un impulso definitivo a este área de investigación. Esta tesis doctoral se centra en la mejora de la calidad de la voz en aplicaciones audiológicas. La mayoría del trabajo de investigación desarrollado en esta tesis está dirigido a la mejora de la inteligibilidad de la voz en audífonos digitales, teniendo en cuenta las limitaciones de este tipo de dispositivos. La combinación de técnicas de separación de fuentes y filtrado espacial con técnicas de aprendizaje automático y computación evolutiva ha originado novedosos e interesantes algoritmos que son incluidos en esta tesis. La tesis esta dividida en dos grandes bloques. El primer bloque contiene un estudio preliminar del problema y una exhaustiva revisión del estudio del arte sobre algoritmos de mejora de la calidad de la voz, que sirve para definir los objetivos de esta tesis. El segundo bloque contiene la descripción del trabajo de investigación realizado para cumplir los objetivos de la tesis, así como los experimentos y resultados obtenidos. En primer lugar, el problema de mejora de la calidad de la voz es descrito formalmente en el dominio tiempo-frecuencia. Los principales requerimientos y restricciones de los audífonos digitales son definidas. Tras describir el problema, una amplia revisión del estudio del arte ha sido elaborada. La revisión incluye algoritmos de mejora de la calidad de la voz mono-canal y multi-canal, considerando técnicas de reducción de ruido y técnicas de separación de fuentes. Además, la aplicación de estos algoritmos en audífonos digitales es evaluada. El primer problema abordado en la tesis es la separación de fuentes sonoras en mezclas infra-determinadas en el dominio tiempo-frecuencia, sin considerar ningún tipo de restricción computacional. El rendimiento del famoso algoritmo DUET, que consigue separar fuentes de voz con solo dos mezclas, ha sido evaluado en diversos escenarios, incluyendo mezclas lineales y binaurales no reverberantes, mezclas reverberantes, y mezclas de voz con otro tipo de fuentes tales como ruido y música. El estudio revela la falta de robustez del algoritmo DUET, cuyo rendimiento se ve seriamente disminuido en mezclas reverberantes, mezclas binaurales, y mezclas de voz con música y ruido. Con el objetivo de mejorar el rendimiento en estos casos, se presenta un novedoso algoritmo de separación de fuentes que combina la técnica de clustering mean shift con la base del algoritmo DUET. La etapa de clustering del algoritmo DUET, que esta basada en un histograma ponderado, es reemplazada por una modificación del algoritmo mean shift, introduciendo el uso de un kernel Gaussiano ponderado. El análisis de los resultados obtenidos muestran una clara mejora obtenida por el algoritmo propuesto en relación con el algoritmo DUET original y una modificación que usa k-means. Además, el algoritmo propuesto ha sido extendido para usar un array de micrófonos de cualquier tamaño y geometría. A continuación se ha abordado el problema de la enumeración de fuentes de voz, que esta relacionado con el problema de separación de fuentes. Se ha propuesto un novedoso algoritmo basado en un criterio de teoría de la información y en la estimación de los retardos relativos causados por las fuentes entre un par de micrófonos. El algoritmo ha obtenido excelente resultados y muestra robustez en la enumeración de mezclas no reverberantes de hasta 5 fuentes de voz. Además se demuestra la potencia del algoritmo para la enumeración de fuentes en mezclas reverberantes. El resto de la tesis esta centrada en audífonos digitales. El primer problema tratado es el de la mejora de la inteligibilidad de la voz en audífonos monoaurales. En primer lugar, se realiza un estudio de los recursos computacionales disponibles en audífonos digitales de ultima generación. Los resultados de este estudio se han utilizado para limitar el coste computacional de los algoritmos de mejora de la calidad de la voz para audífonos propuestos en esta tesis. Para resolver este primer problema se propone un algoritmo mono-canal de mejora de la calidad de la voz de bajo coste computacional. El objetivo es la estimación de una mascara tiempo-frecuencia continua para obtener el mayor parámetro PESQ de salida. El algoritmo combina una versión generalizada del estimador de mínimos cuadrados con un algoritmo de selección de características a medida, utilizando un novedoso conjunto de características. El algoritmo ha obtenido resultados excelentes incluso con baja relación señal a ruido. El siguiente problema abordado es el diseño de algoritmos de mejora de la calidad de la voz para audífonos binaurales comunicados de forma inalámbrica. Estos sistemas tienen un problema adicional, y es que la conexión inalámbrica aumenta el consumo de potencia. El objetivo en esta tesis es diseñar algoritmos de mejora de la calidad de la voz de bajo coste computacional que incrementen la eficiencia energética en audífonos binaurales comunicados de forma inalámbrica. Se han propuesto dos soluciones. La primera es un algoritmo de extremado bajo coste computacional que maximiza el parámetro WDO y esta basado en la estimación de una mascara binaria mediante un discriminante cuadrático que utiliza los valores ILD e ITD de cada punto tiempo-frecuencia para clasificarlo entre voz o ruido. El segundo algoritmo propuesto, también de bajo coste, utiliza además la información de puntos tiempo-frecuencia vecinos para estimar la IBM mediante una versión generalizada del LS-LDA. Además, se propone utilizar un MSE ponderado para estimar la IBM y maximizar el parámetro WDO al mismo tiempo. En ambos algoritmos se propone un esquema de transmisión eficiente energéticamente, que se basa en cuantificar los valores de amplitud y fase de cada banda de frecuencia con un numero distinto de bits. La distribución de bits entre frecuencias se optimiza mediante técnicas de computación evolutivas. El ultimo trabajo incluido en esta tesis trata del diseño de filtros espaciales para audífonos personalizados a una persona determinada. Los coeficientes del filtro pueden adaptarse a una persona siempre que se conozca su HRTF. Desafortunadamente, esta información no esta disponible cuando un paciente visita el audiólogo, lo que causa perdidas de ganancia y distorsiones. Con este problema en mente, se han propuesto tres métodos para diseñar filtros espaciales que maximicen la ganancia y minimicen las distorsiones medias para un conjunto de HRTFs de diseño

Speech enhancement algorithms for audiological applications

Texto en inglés y resumen en inglés y españolPremio Extraordinario de Doctorado de la UAH en el año académico 2013-2014La mejora de la calidad de la voz es un problema que, aunque ha sido abordado durante muchos años, aún sigue abierto. El creciente auge de aplicaciones tales como los sistemas manos libres o de reconocimiento de voz automático y las cada vez mayores exigencias de las personas con pérdidas auditivas han dado un impulso definitivo a este área de investigación. Esta tesis doctoral se centra en la mejora de la calidad de la voz en aplicaciones audiológicas. La mayoría del trabajo de investigación desarrollado en esta tesis está dirigido a la mejora de la inteligibilidad de la voz en audífonos digitales, teniendo en cuenta las limitaciones de este tipo de dispositivos. La combinación de técnicas de separación de fuentes y filtrado espacial con técnicas de aprendizaje automático y computación evolutiva ha originado novedosos e interesantes algoritmos que son incluidos en esta tesis. La tesis esta dividida en dos grandes bloques. El primer bloque contiene un estudio preliminar del problema y una exhaustiva revisión del estudio del arte sobre algoritmos de mejora de la calidad de la voz, que sirve para definir los objetivos de esta tesis. El segundo bloque contiene la descripción del trabajo de investigación realizado para cumplir los objetivos de la tesis, así como los experimentos y resultados obtenidos. En primer lugar, el problema de mejora de la calidad de la voz es descrito formalmente en el dominio tiempo-frecuencia. Los principales requerimientos y restricciones de los audífonos digitales son definidas. Tras describir el problema, una amplia revisión del estudio del arte ha sido elaborada. La revisión incluye algoritmos de mejora de la calidad de la voz mono-canal y multi-canal, considerando técnicas de reducción de ruido y técnicas de separación de fuentes. Además, la aplicación de estos algoritmos en audífonos digitales es evaluada. El primer problema abordado en la tesis es la separación de fuentes sonoras en mezclas infra-determinadas en el dominio tiempo-frecuencia, sin considerar ningún tipo de restricción computacional. El rendimiento del famoso algoritmo DUET, que consigue separar fuentes de voz con solo dos mezclas, ha sido evaluado en diversos escenarios, incluyendo mezclas lineales y binaurales no reverberantes, mezclas reverberantes, y mezclas de voz con otro tipo de fuentes tales como ruido y música. El estudio revela la falta de robustez del algoritmo DUET, cuyo rendimiento se ve seriamente disminuido en mezclas reverberantes, mezclas binaurales, y mezclas de voz con música y ruido. Con el objetivo de mejorar el rendimiento en estos casos, se presenta un novedoso algoritmo de separación de fuentes que combina la técnica de clustering mean shift con la base del algoritmo DUET. La etapa de clustering del algoritmo DUET, que esta basada en un histograma ponderado, es reemplazada por una modificación del algoritmo mean shift, introduciendo el uso de un kernel Gaussiano ponderado. El análisis de los resultados obtenidos muestran una clara mejora obtenida por el algoritmo propuesto en relación con el algoritmo DUET original y una modificación que usa k-means. Además, el algoritmo propuesto ha sido extendido para usar un array de micrófonos de cualquier tamaño y geometría. A continuación se ha abordado el problema de la enumeración de fuentes de voz, que esta relacionado con el problema de separación de fuentes. Se ha propuesto un novedoso algoritmo basado en un criterio de teoría de la información y en la estimación de los retardos relativos causados por las fuentes entre un par de micrófonos. El algoritmo ha obtenido excelente resultados y muestra robustez en la enumeración de mezclas no reverberantes de hasta 5 fuentes de voz. Además se demuestra la potencia del algoritmo para la enumeración de fuentes en mezclas reverberantes. El resto de la tesis esta centrada en audífonos digitales. El primer problema tratado es el de la mejora de la inteligibilidad de la voz en audífonos monoaurales. En primer lugar, se realiza un estudio de los recursos computacionales disponibles en audífonos digitales de ultima generación. Los resultados de este estudio se han utilizado para limitar el coste computacional de los algoritmos de mejora de la calidad de la voz para audífonos propuestos en esta tesis. Para resolver este primer problema se propone un algoritmo mono-canal de mejora de la calidad de la voz de bajo coste computacional. El objetivo es la estimación de una mascara tiempo-frecuencia continua para obtener el mayor parámetro PESQ de salida. El algoritmo combina una versión generalizada del estimador de mínimos cuadrados con un algoritmo de selección de características a medida, utilizando un novedoso conjunto de características. El algoritmo ha obtenido resultados excelentes incluso con baja relación señal a ruido. El siguiente problema abordado es el diseño de algoritmos de mejora de la calidad de la voz para audífonos binaurales comunicados de forma inalámbrica. Estos sistemas tienen un problema adicional, y es que la conexión inalámbrica aumenta el consumo de potencia. El objetivo en esta tesis es diseñar algoritmos de mejora de la calidad de la voz de bajo coste computacional que incrementen la eficiencia energética en audífonos binaurales comunicados de forma inalámbrica. Se han propuesto dos soluciones. La primera es un algoritmo de extremado bajo coste computacional que maximiza el parámetro WDO y esta basado en la estimación de una mascara binaria mediante un discriminante cuadrático que utiliza los valores ILD e ITD de cada punto tiempo-frecuencia para clasificarlo entre voz o ruido. El segundo algoritmo propuesto, también de bajo coste, utiliza además la información de puntos tiempo-frecuencia vecinos para estimar la IBM mediante una versión generalizada del LS-LDA. Además, se propone utilizar un MSE ponderado para estimar la IBM y maximizar el parámetro WDO al mismo tiempo. En ambos algoritmos se propone un esquema de transmisión eficiente energéticamente, que se basa en cuantificar los valores de amplitud y fase de cada banda de frecuencia con un numero distinto de bits. La distribución de bits entre frecuencias se optimiza mediante técnicas de computación evolutivas. El ultimo trabajo incluido en esta tesis trata del diseño de filtros espaciales para audífonos personalizados a una persona determinada. Los coeficientes del filtro pueden adaptarse a una persona siempre que se conozca su HRTF. Desafortunadamente, esta información no esta disponible cuando un paciente visita el audiólogo, lo que causa perdidas de ganancia y distorsiones. Con este problema en mente, se han propuesto tres métodos para diseñar filtros espaciales que maximicen la ganancia y minimicen las distorsiones medias para un conjunto de HRTFs de diseño

Extending Instantaneous De-mixing Algorithms to Anechoic Mixtures

The AdRess algorithm separates sources that are mixed using stereo, pan-mixing in a computationally efficient way. Pan-mixing gives the sources a location in the stereo field by introducing a relative attenuation between the versions of the sources that appear on each channel. AdRess achieves separation by constructing only a frequency-attenuation matrix. We introduce a new algorithm called Delayed-AdRess (D-AdRess), where, in addition to the frequency-attenuation matrix, two other matrices namely, frequency-delay and time-delay are used to separate sources from anechoic mixtures. By anechoic mixtures, we mean mixing scenarios where both attenuation and delays are experienced by the source signals

Remedying Sound Source Separation via Azimuth Discrimination and Re-synthesis

Commercially recorded music since the 1950s has been mixed down from many input sound sources to a two-channel reproduction of these sources. The effect of this approach is to assign sources to locations in a stereo field using a pan-position for each source. The Adress algorithm is a popular way of extracting individual music sound sources from a stereo mixture. A drawback of the Adress algorithm is that when time-frequency components in the stereo mixture are shared between two or more sources, calculating the inter-aural intensity scaling parameter for each source for that time-frequency component is challenging. We show how to obtain a good quality inverse of the pan-mixing process in the time-frequency components which are shared between different sources using a new method called Redress. We demonstrate that we can estimate how much of each source is active in time-frequency components which are shared between sources for two and three-source music mixtures. The consequence of this is that audible artefacts are not as prominent in the source estimates

Remedying Sound Source Separation via Azimuth Discrimination and Re-synthesis

Commercially recorded music since the 1950s has been mixed down from many input sound sources to a two- channel reproduction of these sources. The effect of this approach is to assign sources to locations in a stereo field using a pan- position for each source. The Adress algorithm is a popular way of extracting individual music sound sources from a stereo mixture. A drawback of the Adress algorithm is that when time- frequency components in the stereo mixture are shared between two or more sources, calculating the inter-aural intensity scaling parameter for each source for that time-frequency component is challenging. We show how to obtain a good quality inverse of the pan-mixing process in the time-frequency components which are shared between different sources using a new method called Redress. We demonstrate that we can estimate how much of each source is active in time-frequency components which are shared between sources for two and three-source music mixtures. The consequence of this is that audible artefacts are not as prominent in the source estimates

Sparse separation of sources in 3D soundscapes

A novel blind source separation algorithm applicable to extracting sources from within 3D soundscapes is presented. The algorithm is based on constructing a binary mask based on directional information. The validity of filtering using binary masked based on the ω-disjoint assumption is examined for several typical scenarios. Results for these test environments show an improvement by an order of magnitude when compared to similar work using speech mixtures. Also presented is the novel application of a dual-tree complex wavelet transform to sparse source separation, providing an alternative transformation to the short-time Fourier transform often used in this area. Results are presented showing compara- ble signal-to-interference performance, and significantly improved signal-to-distortion performance when compared against the short time Fourier transform. Results presented for the separation algorithm include quantitative measures of the separation performance for robust comparison against other separation algorithms. Consideration is given to the related problem of localising sources within 3D sound- scapes. Two novel methods are presented, the first using a peak estimation on a spherical histogram constructed using a geodesic grid, the second by adapting a self learning plastic self-organising map to operate on the surface of a unit sphere. It is concluded that the separation algorithm presented is effective for soundscapes comprising ecological or zoological sources. Specific areas for further work are recog- nised, both in terms of isolated technologies and towards the integration of this work into an instrument for soundscape recognition, evaluation and identification.EThOS - Electronic Theses Online ServiceGBUnited Kingdo