Audio Signal Representations for Factorization in the sparse domain

Abstract :

In this paper, a new class of audio representations is introduced, together with a corresponding fast decomposition algorithm. The main feature of these representations is that they are both sparse and approximately shift-invariant, which allows similarity search in a sparse domain. The common sparse support of detected similar patterns is then used to factorize their representations. The potential of this method for simultaneous structural analysis and compressing tasks is illustrated by preliminary experiments on simple musical data.

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Contributeur : Admin Télécom Paristech <>
Soumis le : vendredi 11 mai 2012 - 10:54:53
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:23:39
Document(s) archivé(s) le : dimanche 12 août 2012 - 02:22:24

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Manuel Moussallam, L. Daudet, G. Richard. Audio Signal Representations for Factorization in the sparse domain. ICASSP, May 2011, Prague, Czech Republic. pp.513-516, 2011. 〈hal-00696188〉

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