Auditory Scene Analysis
這個分析是處理一個聲音的畫面，像一個party中的noise這樣。然後進一步分離和區分那個環境內的聲音。當這個方法用電腦來處理就稱為Computational Auditory Scene Analysis (CASA)。CASA的分析需要了解一個環境中的聲音是怎麼混成的和聲音在波形上的表現方式。CASA可以被分成2種主要的研究領域：
1. Data-Driven Source Separation
2. Prediction Driven Source Separation
第一種方式在A. Bregman寫的"Auditory Scene Analysis"中有討論到，描述了一種data-driven的方法去做聲音畫面分析。中間包含運用波形中各種統計上(statistical)和語意上(semantic)的特徵值去了解不同聲音在波形裡的內容。
[A. Bregman, Auditory Scene Analysis, 1990,MIT Press,Massachusetts Institute of Technology, Massachusetts, U.S.A.]
第二種方法在[ref]中提出，在data-driven的技術中加入預測的技術。先分析一少部分的波形，運用data-driven的方法。然後對對聲音將如何變化做個預測，還有這將如後去影響波形。然後在和下一段落的波形做個比較後調整至相符合的。這是一個連續的處理過程。這個方式的優點是對於模糊不清的聲音或者被其他聲音蓋過去依然可以用先前的預測辨識出來。
[ref:
D. Ellis, Prediction-driven computational auditory scene analysis. PhD Thesis, Massachusetts Institute of Technology, Massachusetts, U.S.A,1996
D. Ellis, Using knowledge to organise sound:The prediction-driven approach to computational auditory scene analysis, and its application to speech/nonspeech mixture, International Computer Science Insitute, Berkly, CA, U.S.A, 1998]
1. Data-Driven Source Separation
2. Prediction Driven Source Separation
第一種方式在A. Bregman寫的"Auditory Scene Analysis"中有討論到，描述了一種data-driven的方法去做聲音畫面分析。中間包含運用波形中各種統計上(statistical)和語意上(semantic)的特徵值去了解不同聲音在波形裡的內容。
[A. Bregman, Auditory Scene Analysis, 1990,MIT Press,Massachusetts Institute of Technology, Massachusetts, U.S.A.]
第二種方法在[ref]中提出，在data-driven的技術中加入預測的技術。先分析一少部分的波形，運用data-driven的方法。然後對對聲音將如何變化做個預測，還有這將如後去影響波形。然後在和下一段落的波形做個比較後調整至相符合的。這是一個連續的處理過程。這個方式的優點是對於模糊不清的聲音或者被其他聲音蓋過去依然可以用先前的預測辨識出來。
[ref:
D. Ellis, Prediction-driven computational auditory scene analysis. PhD Thesis, Massachusetts Institute of Technology, Massachusetts, U.S.A,1996
D. Ellis, Using knowledge to organise sound:The prediction-driven approach to computational auditory scene analysis, and its application to speech/nonspeech mixture, International Computer Science Insitute, Berkly, CA, U.S.A, 1998]
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