Séparation de mélanges de signaux de parole.

Abstract

Bien que beaucoup de travaux de recherche sur la séparation aveugle de sources à valeurs réelles ont été publiés dans la littérature, le nombre de recherches ayant traité le cas complexe reste insuffisant. L'analyse en composantes indépendantes s'est révélée utile pour la séparation des signaux à valeurs complexes dans de nombreuses applications telles que les communications, l'analyse des données d'électroencéphalographie, la reconnaissance de visage et la détection radar. Au cours de cette thèse, nous nous sommes intéressés au développement de nouvelles méthodes de résolution du problème de la SAS pour les mélanges convolutifs. Nous avons considéré le problème de la séparation aveugle de sources et la déconvolution aveugle.