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2 results on '"CRISSP (GIPSA-CRISSP)"'

1. Bayesian time-domain multiple sound source localization for a stochastic machine

Author

Emmanuel Mazer, Laurent Girin, Marvin Faix, Raphael Frisch, Jacques Droulez, Techniques of Informatics and Microelectronics for integrated systems Architecture (TIMA), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA), Interaction située avec les objets et environnements intelligents (PERVASIVE), Inria Grenoble - Rhône-Alpes, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'Informatique de Grenoble (LIG), Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - 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Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])

Subjects
[INFO.INFO-AR]Computer Science [cs]/Hardware Architecture [cs.AR], Signal processing, Computer science, Bayesian probability, 020206 networking & telecommunications, Statistical model, specific hardware, 02 engineering and technology, Acoustic source localization, Bayesian stochastic machine, time-domain processing, Bayesian inference, Robustness (computer science), [INFO.INFO-SD]Computer Science [cs]/Sound [cs.SD], 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 020201 artificial intelligence & image processing, Multiple sound source localization, Time domain, Algorithm, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

We propose a time-domain multiple sound source localization (SSL) method based on Bayesian inference. This method is specifically designed to run on the stochastic machines (SM) that we are currently developing to perform efficient low-level sensor signal processing with ultra-low power consumption. The proposed SSL method is divided into two main parts. First, a probabilistic model is run on 50 very short time frames (3. 75ms each) of multichannel recorded signals. Second, the results obtained on the different frames are fused to obtain a final localization map. Using the system in a supervised way allows to extract estimated source locations by selecting as many maxima as there are sources in the room. We explain how this method is implemented on a SM. Experiments are presented to illustrate the performance and robustness of the resulting system.

Published
2019
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2. A Bayesian stochastic machine for sound source localization

Author

Laurent Girin, Raphaël Laurent, Pierre Bessière, Laurent Fesquet, Raphael Frisch, Emmanuel Mazer, Augustin Lux, Jacques Droulez, Marvin Faix, Techniques de l'Informatique et de la Microélectronique pour l'Architecture des systèmes intégrés (TIMA), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Interaction située avec les objets et environnements intelligents (PERVASIVE), Inria Grenoble - Rhône-Alpes, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'Informatique de Grenoble (LIG ), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Probayes [Montbonnot], GIPSA - Cognitive Robotics, Interactive Systems, & Speech Processing (GIPSA-CRISSP), Département Parole et Cognition (GIPSA-DPC), Grenoble Images Parole Signal Automatique (GIPSA-lab ), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Grenoble Images Parole Signal Automatique (GIPSA-lab ), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Institut polytechnique de Grenoble - 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Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG), and ANR-11-LABX-0025-01,PERSYVAL-lab,Systèmes et Algorithmes Pervasifs au confluent des mondes physique et numérique(2011)

Subjects
[INFO.INFO-AR]Computer Science [cs]/Hardware Architecture [cs.AR], Stochastic computing, Computer science, Stochastic process, Posterior probability, Bayesian probability, 02 engineering and technology, Acoustic source localization, Bayesian inference, 030507 speech-language pathology & audiology, 03 medical and health sciences, [INFO.INFO-SD]Computer Science [cs]/Sound [cs.SD], 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Probability distribution, 020201 artificial intelligence & image processing, 0305 other medical science, Likelihood function, Algorithm
Abstract

International audience; Compared to conventional processors, stochastic computing architectures have strong potential to speed up computation time and to reduce power consumption. We present such an architecture, called Bayesian Machine (BM), dedicated to solving Bayesian inference problems. Given a set of noisy signals provided by low-level sensors, a BM estimates the posterior probability distribution of an unknown target information. In the present study, a BM is used to solve a sound source localization (SSL) problem: the BM computes the probability distribution of the position of a sound source given acoustic signals captured by a set of microphones. Assuming free field wave propagation (no reverberations), we express the SSL problem as the maximization of a likelihood function fed with audio features provided by the time-frequency (TF) analysis of the captured audio waves. The proposed BM uses bitwise parallel sampling to fuse the resulting multi-channel information. As the number of channels to fuse is large, the standard BM architecture encounters the so-called " time dilution problem " (long delays are necessary to obtain valid samples). We tackle this problem by using max-normalization of the distributions combined with a periodic re-sampling of the bit streams after processing a reasonably small subset of evidences. Finally, we compare the localization performance of the proposed machine with the results obtained using a standard version of the machine. The re-sampling leads to an impressive acceleration factor of 10³ in the computation.

Published
2017

Catalog

Books, media, physical & digital resources
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