Séparation aveugle des sources audio basée sur Artificial hummingbird Algorithm

Abstract

La séparation des sources audio constitue un défi majeur dans le domaine du traitement du signal, notamment dans les environnements comportant plusieurs sources audio simultanées. Cette étude vise à séparer source audio à l’aide de la technique Artificial Hummingbird Algorithm (AHA). L’algorithme AHA, un algorithme d’optimisation inspiré du comportement de l’oiseau colibri dans sa recherche efficace de nourriture. Dans ce travail, nous avons appliqué cet algorithme sur mélanges sources audio et comparé ses performances à celles de l’algorithme ICA (Independent Component Analysis), en termes de qualité de séparation, de rapidité d'exécution et de précision d’extraction. Les résultats obtenus ont montré que l’algorithme AHA démontre un fort potentiel pour améliorer la séparation des sources audio, en particulier dans des environnements complexes