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Adaptive Identification of Acoustic Multichannel Systems Using Sparse Representations

Kataloginformation Katalogdatensatz500191995 .

Kataloginformation
Feldname	Details
Vorliegende Sprache	eng
ISBN	978-3-319-08953-9
Name	Helwani, Karim
T I T E L	Adaptive Identification of Acoustic Multichannel Systems Using Sparse Representations
Verlagsort	Cham ; s.l.
Verlag	Springer International Publishing
Erscheinungsjahr	2015
Erscheinungsjahr	2015
Umfang	Online-Ressource (XIV, 113 p. 39 illus., 10 illus. in color, online resource)
Reihe	T-Labs Series in Telecommunication Services
Notiz / Fußnoten	Description based upon print version of record
Weiterer Inhalt	IntroductionFundamentals of Adaptive Filter Theory -- Spatio-Temporal Regularized Recursive Least Squares Algorithm -- Sparse Representation of Multichannel Acoustic Systems -- Unique System Identification from Projections -- Geometrical Constraints -- Acoustic Echo Suppression -- Conclusion.
Titelhinweis	Druckausg.ISBN: 978-331-90895-3-9
ISBN	ISBN 978-3-319-08954-6
Klassifikation	UYS
	COM073000
	TTBM
	TEC008000
	*94-02
	94A12
	94A40
	621.3822
	621.382
	TK5102.9
	TA1637-1638
	TK7882.S65
Kurzbeschreibung	Introduction -- Fundamentals of Adaptive Filter Theory -- Spatio-Temporal Regularized Recursive Least Squares Algorithm -- Sparse Representation of Multichannel Acoustic Systems -- Unique System Identification from Projections -- Geometrical Constraints -- Acoustic Echo Suppression -- Conclusion.
2. Kurzbeschreibung	This book treats the topic of extending the adaptive filtering theory in the context of massive multichannel systems by taking into account a priori knowledge of the underlying system or signal. The starting point is exploiting the sparseness in acoustic multichannel system in order to solve the non-uniqueness problem with an efficient algorithm for adaptive filtering that does not require any modification of the loudspeaker signals. The book discusses in detail the derivation of general sparse representations of acoustic MIMO systems in signal or system dependent transform domains. Efficient adaptive filtering algorithms in the transform domains are presented and the relation between the signal- and the system-based sparse representations is emphasized. Furthermore, the book presents a novel approach to spatially preprocess the loudspeaker signals in a full-duplex communication system. The idea of the preprocessing is to prevent the echoes from being captured by the microphone array in order to support the AEC system. The preprocessing stage is given as an exemplarily application of a novel unified framework for the synthesis of sound figures. Finally, a multichannel system for the acoustic echo suppression is presented that can be used as a postprocessing stage for removing residual echoes. As first of its kind, it extracts the near-end signal from the microphone signal with a distortionless constraint and without requiring a double-talk detector.
SWB-Titel-Idn	416042279
Signatur	Springer E-Book
Bemerkungen	Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse	$uhttp://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-08954-6
Internetseite / Link	Volltext
Siehe auch	Volltext
Siehe auch	Cover
Siehe auch	Inhaltstext

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