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Original title:
Intelligent Single-Channel Methods for Multi-Source Audio Analysis 
Translated title:
Intelligente einkanalige Methoden für Mehrquellen-Audioanalyse 
Year:
2015 
Document type:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik 
Advisor:
Schuller, Björn W. (Prof. Dr. habil.) 
Referee:
Schuller, Björn W. (Prof. Dr. habil.); Bungartz, Hans-Joachim (Prof. Dr. habil.); Steinbach, Eckehard (Prof. Dr.) 
Language:
en 
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik 
TUM classification:
DAT 815d 
Abstract:
This thesis investigates the potential of recent machine learning methods for the challenging task of information extraction from single-channel audio where the source of interest is mixed with multiple interfering sources. World-leading results are demonstrated on challenging speech separation and recognition problems where speech is mixed with non-stationary background noise such as music. Furthermore, state-of-the-art results are presented in selected music information retrieval applications...    »
 
Translated abstract:
Diese Arbeit untersucht das Potenzial von aktuellen maschinellen Lernmethoden für das anspruchsvolle Problem der Informationsgewinnung aus einkanaligen Audiosignalen, wobei das Nutzsignal durch mehrere Störquellen überlagert ist. Weltweit führende Ergebnisse werden auf dem Problem der Trennung von Sprache und nichtstationärem Hintergrundgeräusch erzielt. Daneben werden auch mehrere Anwendungen aus der polyphonen Musikverarbeitung beispielhaft vorgestellt. 
ISBN:
978-3-8439-2314-9 
Oral examination:
07.05.2015 
File size:
4883649 bytes 
Pages:
221 
Last change:
28.12.2015